【摘 要】
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近年来，新浪微博、人人网、Facebook、Flickr等在线社交网络迅速流行，通过在线社交网络与他人交流、获取信息和发布个人信息逐渐成为人们的主要网络应用。对社交网络中信息
【机 构】
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清华大学 计算机科学与技术系, 北京 中国 100084
【出 处】
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2012年第三届中国计算机学会服务计算学术会议
论文部分内容阅读
近年来，新浪微博、人人网、Facebook、Flickr等在线社交网络迅速流行，通过在线社交网络与他人交流、获取信息和发布个人信息逐渐成为人们的主要网络应用。对社交网络中信息传播规律的测量和建模对理解和认识用户的线上行为特征具有重要意义。本文第一次对以新浪微博为代表的在线社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量和分析，主要针对用户粉丝数、发帖频率和发帖时间等基本参量进行考察，测量分析结果表明：(a)新浪微博具有很强的“名人效应”；(b)微博热度与用户粉丝数之间具有一定的临界关系；(c)用户频繁的发帖并不能引起较大的关注；(d)热门微博的热度几乎都以激增方式增长。本文的分析结果有助于我们理解和掌握微博类社交网络中信息的传播规律。
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