基于时间异质性的微博信息传播模型  

Micro-Blog Information Spreading Model Based on Temporal Heterogeneity

作　　者：吴联仁[1] 李瑾颉[2,3] 闫强[2] 

机构地区：[1]北京第二外国语学院酒店管理学院北京朝阳区100024 [2]北京邮电大学经济管理学院北京海淀区100876 [3]圣母大学网络科学与应用跨学科研究中心南本德印第安纳州美国46556

出　　处：《电子科技大学学报》2015年第5期657-662,共6页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基　　金：北京市社科基金项目(13KDB011)

摘　　要：提出了具有时间异质性的SI（susceptible-infected）传播模型。通过构建异质的时间间隔序列,将微博信息传播动力学过程在无标度网络上仿真。研究结果发现信息新接受个体数n（t）以幂律形式减少,n（t）~t-β。与传统假设的时间间隔服从泊松分布的信息传播模型相比,时间间隔服从幂律分布的传播速度要缓慢很多。同时,传播动力学的幂指数β受行为时间间隔分布幂指数α影响,且具有关系β≈α-1。本文的仿真分析结果与理论预测结果一致。A susceptible-infected （SI） spreading model with temporal heterogeneity is proposed. By generating heterogeneous time-interval sequence, the spreading dynamics processes are simulated on scale-free networks. The results show that the number of new infections n（t） decays with a power law, n（t）-t-β, leading to extremely slow prevalence decay. And the power-law exponent in the spreading dynamics β is related to a,β≈α-1. These observations are well supported by both the theoretical predictions and simulation analysis.

关 键 词：BA网络 SI模型 传播动力学 时间异质性 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]