【摘 要】
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大多数复杂网络的研究都着眼于静态的网络统计特征的研究,而很少关注网络的动态演化过程。现在众多的复杂网络生成模型也只关注网络统计特征的还原,而没有注意到节点自身的属性和网络的功能特性。本文在当今在线知识问答社区兴起的背景下,利用来自知乎的问题与问题标签数据,构建了一个跨越8年的知识标签网络。通过对于这个网络的动态演化以及统计特征,功能特性的研究,发现了知乎标签网络具有度分布从幂律分布到对数正态分布演
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大多数复杂网络的研究都着眼于静态的网络统计特征的研究,而很少关注网络的动态演化过程。现在众多的复杂网络生成模型也只关注网络统计特征的还原,而没有注意到节点自身的属性和网络的功能特性。本文在当今在线知识问答社区兴起的背景下,利用来自知乎的问题与问题标签数据,构建了一个跨越8年的知识标签网络。通过对于这个网络的动态演化以及统计特征,功能特性的研究,发现了知乎标签网络具有度分布从幂律分布到对数正态分布演化的结构特性,同时具有良好的社区划分结果的功能特性。因此在经典的BA模型的基础上,本文提出了一个新的复杂网络生成模型,通过同时考虑交叉互联和同质性因素,实现了对于知乎标签网络的结构特点和功能特点的还原。本文提出的模型相较以往的网络生成模型,更加贴合标签网络等一类共现网络的真实生成机制;另外本文提出的模型也同时考虑了节点的自然属性和同质性因素,实现了对于网络功能特点的还原。这些研究有助于理解知识网络的产生以及演化机制,为对于知识网络的深入研究奠定了基础。本文同时研究了在线问答社区中用户的科学知识贡献周期。用户的科学知识贡献周期指用户持续在在线社区中进行科学知识贡献的持续时间,它对于在线社区的发展和持续繁荣具有重要意义。在本研究中,通过分析10000名用户的在社区中的活动记录,研究了社会奖励和内在动机对于用户科学知识贡献周期的影响。发现了社会奖励和内在动机同时会对提高用户科学知识贡献周期具有正向作用,以及内在动机在社会奖励和持续知识贡献之间的中介作用。
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