社交网络中的临界性与流行度
物理与社会
2021-05-21 v1 社会与信息网络
概率论
摘要
我发现若干社交网络中的信息共享模型可被解释为年龄依赖的多类型分支过程，并依照 Sewastjanow 独立构建之。这得以刻画（真实与随机）社交网络中的临界性。对于随机网络，我发展了一种矩闭合法来处理这些模型的高维性：通过修改向关注者分享的时机，所有用户可由单一代表性用户表示，同时保持总后代数不变。由此我计算出精确的流行度分布，揭示出临界模型以负三分之一次方的肥尾所表达的病毒式特征。
引用
@article{arxiv.2105.09359,
title = {Criticality and Popularity in Social Networks},
author = {Eberhard Mayerhofer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.09359},
year = {2021}
}