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移动社交网络多重分形分析方法及其实验

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.19 MB | 2021-05-25

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　　为更好地描述移动社交网络时间序列的动态演化性，研究 Camb lab、MT、Inf05和 Roller4个典型的移动社交网络数据集的多重分形特征，并基于盒子覆盖算法提出移动社交网络多重分形分析方法。通过对网络的概率密度分布和配分函数的分析，计算得到多重分形谱的极大值∫（α）、谱宽W和对称性程度B，证明移动社交网络具有多重分形的特征。在此基础上，计算网络度量指标，对比分析影响移动社交网络的多重分形的内在影响因素实验结果表明，网络度分布表现为幂律分布，当同配系数r《0时，网络的多重分形特征表现越明显，网络内部结构分布越不规则。

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