在极化网络中时间影响的动态
Caroline B Pena1, David J P O'Sullivan1, Pádraig MacCarron1
1Mathematics Applications Consortium for Science and Industry (MACSI), Department of Mathematics and Statistics, University of Limerick, Limerick, Ireland.
在分散的社交网络中识别有影响力的用户是由于社区结构而具有挑战性的. 这项研究分析了时间影响的动态,发现修改后的时间模型最能捕捉到不断变化的用户影响.
科学领域:
- 社交网络分析 社交网络分析
- 信息传播动力学 信息传播动力学
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 识别有影响力的用户对于营销和理解信息传播至关重要.
- 两极化的社交网络表现出分散的结构,导致信息孤岛.
- 用户的影响力及其排名可以随着时间的推移动态变化.
研究的目的:
- 调查在分散的社交网络中用户影响的时间动态.
- 用时间中心度量来比较影响力排名的稳定性.
- 扩大中心性措施,以纳入社区结构和网络演变.
主要方法:
- 利用适应社区结构的时间中心性措施.
- 分析了网络进化行为及其对影响力的影响.
- 采用了经过修改的时间独立级联模型和时间度中心性.
主要成果:
- 成功将节点聚合成不同的影响带.
- 证明有效聚合中心性得分,以分析随时间推移的社区影响力.
- 确定了特定的模型,可靠地将节点隔离到各自的影响带.
结论:
- 适应社区结构的时间中心性措施对于分析分散网络中的影响力是有效的.
- 修改的时间独立级联模型和时间度中心性在动态影响分析中显示出优异的性能.
- 了解时间影响力学是导航两极化和不断变化的社交网络的关键.
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