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推断在线社交网络上的信息传播：边缘不对称和FlowTendency
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：推断在线社交网络上的基础信息传播非常重要，因为它可以带来新的见解，并可以进行预测以及影响信息传播。 在本文中，当只有有限的传播详细信息可用时，我们将分析在线社交网络中的传播过程。 我们使用从中国最大推荐社交网络-豆瓣网抓取的数据，研究信息如何通过豆瓣的用户关系网络传播。 通过使用用户的关注关系信息以及注册参与事件的时间顺序，我们建立了事件的潜在传播路径。 在分析了涉及约147万用户的30,778个事件的传播过程之后，我们观察了这些事件的传播路径的统计特征，包括参与者的不同类型和所连接参与者的规模分布。 此外，我们发现节点对之间的信息传播是不对称的。 此外，基于节点对之间的不对称特性，我们提出了一个概念-信息势能，该概念描述了节点通过网络传播信息的能力。 最后，我们提出了一种能够有效，正确地计算节点的信息势能并对其进行验证的流壳（FS）模型。
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