一种动态的移动社交网络拓扑模型

摘要：

针对移动社交网络的动态性、用户不同重要性和信息交互有向性，基于4种初始网络提出能准确描述移动社交网络结构的拓扑模型。采用随机游走理论和改进的PageRank算法，引入过渡概率使每两时步之间的网络拓扑结构相互联系。通过PageRank算法得到节点的势，进而求出概率过渡矩阵，利用随机游走理论由上一时步边存在概率矩阵和概率过渡矩阵得到当前时步边存在概率矩阵，每一时步动态地增加一个节点并检验是否有离开的节点。仿真结果显示，该模型在4种初始网络下得到的网络拓扑结构，入度、出度、势分布以及度-势相关性均具有明显幂律特性，表明随机游走理论和改进的PageRank算法能较准确描述移动社交网络，具有一定的实践意义。

关键词：社交网络、网络拓扑、随机游走、PageRank算法、过渡概率、仿真模型

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60973136,61073164;吉林省科技发展计划青年科研基金资助项目201101033;吉林大学国家级创新基金资助项目2012A53143。

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：124-129,142