基于Twitter的信息傳播仿真研究

劉曉芳　秦江濤

摘要：通過對twitter網站上的轉發和評論數據進行統計分析表明，用戶的信息傳播能力服從冪律分布。在此基礎上，對以上2個實證數據集進行可視化仿真研究，結果顯示某用戶的微博被轉發的人數越多，其對信息在網絡中傳播擴散的作用越大，但是不同的網絡，關鍵節點對信息傳播的影響程度不同。冪指數的大小決定了無標度網絡中關鍵節點出度值的分布范圍，冪指數越大，關鍵節點的出度值分布越均勻，其對信息在網絡中的傳播范圍的影響相對越小。endprint

摘要：通過對twitter網站上的轉發和評論數據進行統計分析表明，用戶的信息傳播能力服從冪律分布。在此基礎上，對以上2個實證數據集進行可視化仿真研究，結果顯示某用戶的微博被轉發的人數越多，其對信息在網絡中傳播擴散的作用越大，但是不同的網絡，關鍵節點對信息傳播的影響程度不同。冪指數的大小決定了無標度網絡中關鍵節點出度值的分布范圍，冪指數越大，關鍵節點的出度值分布越均勻，其對信息在網絡中的傳播范圍的影響相對越小。endprint

摘要：通過對twitter網站上的轉發和評論數據進行統計分析表明，用戶的信息傳播能力服從冪律分布。在此基礎上，對以上2個實證數據集進行可視化仿真研究，結果顯示某用戶的微博被轉發的人數越多，其對信息在網絡中傳播擴散的作用越大，但是不同的網絡，關鍵節點對信息傳播的影響程度不同。冪指數的大小決定了無標度網絡中關鍵節點出度值的分布范圍，冪指數越大，關鍵節點的出度值分布越均勻，其對信息在網絡中的傳播范圍的影響相對越小。endprint