關鍵詞：時變網絡 活躍度驅動 空間特性 隨機游走 最優搜索 

摘要：基于現實網絡拓撲的時變特征,利用Twitter數據集構建了在線社交網絡,分析發現網絡中用戶的活躍度分布獨立于時間尺度,并且網絡的度分布與邊長分布均具有異質性。結合該網絡的特點,提出了一種空間活躍度網絡模型。模型中網絡的拓撲變化受節點活躍度和偏好連邊概率影響,通過統計特性分析驗證了機制的準確性。為了研究時變網絡的動力學過程,在空間活躍度網絡中進行了隨機游走,得到節點活躍度越大、平均首達時間越短的結論。最后在基于最短路徑的搜索策略下研究了偏好連邊冪指數與平均搜索時間的關系,發現在空間活躍度網絡中使搜索效率最高的冪指數在2左右。該活躍度網絡模型可應用于時變網絡。

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