基于指数随机图模型的网络新闻媒体分析  

Internet NewsMedia Analysis Based on Exponential Random Graph Models

作　　者：陈爱萍[1] 俞琰[2,3] 

机构地区：[1]南京金陵科技学院信息技术学院,江苏南京211196 [2]南京航空航天大学经济管理学院,江苏南京210016 [3]东南大学成贤学院计算机科学与技术系,江苏南京210088

出　　处：《金陵科技学院学报》2012年第2期30-36,共7页Journal of Jinling Institute of Technology

基　　金：江苏省高校自然科学资金资助项目(11KJD520006)

摘　　要：基于网络新闻媒体之间的转载关系构建了新闻转载网络,利用指数随机图模型,分析了新闻转载网络的结构。分析结果显示,新闻转载网络的网络关系稀疏,聚敛性和互惠性的局部结构明显,属性变量中传统媒体影响较大。指数随机图模型为研究网络新闻媒体提供了新的方法。This paper explore the structure of news reprinting network among online news out- lets based on exponential random graph models. The results show that the relationship among reprinting networks is sparse; and the attractiveness and mutuality are significant; and tradi- tional media among attribute variables has greater influence. The exponential random graph models are novel ways to study Internet news media.

关 键 词：网络新闻媒体 新闻转载网络 指数随机图模型 社会网络分析 

分 类 号：TP393.0[自动化与计算机技术—计算机应用技术]