【摘 要】
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在知识生成社区中,现实中的网络关系由于具有一些人为实际演化特征,而与传统经典模型并不相符。该文将网络的批量增长和交叉连接特征引入到知乎社区标签网络中,对于网络演化
【机 构】
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北京邮电大学理学院,燕山大学经济管理学院,中山大学传播与设计学院,北京师范大学计算传播学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(11905042,61672108);教育部人文社会科学研究青年基金(16YJC630022);河北省“三三三人才工程”(A202001015)
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在知识生成社区中,现实中的网络关系由于具有一些人为实际演化特征,而与传统经典模型并不相符。该文将网络的批量增长和交叉连接特征引入到知乎社区标签网络中,对于网络演化过程进行动态分析,提出了一种标签网络优先连接模型,用来模拟知识标签网络中参数时间序列的复杂性。结果发现,该模型的仿真效果与实际情况下的知识标签网络吻合良好,且用时变方法分析网络的动态趋势较静态分析方法更为合理,该模型有助于后期深入了解现实世界中的复杂网络。
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