由帕累托财富分布与双向偏好连接驱动的在线社交网络演化

理解在线社交网络的演化机制对网络科学的发展具有重要意义。然而，现有关于在线社交网络演化机制的研究既不够深入也不够清晰。本研究中，我们实证展示了人人网在线社交网络的本质演化特征。从帕累托财富分布与双向偏好连接的角度，分析了在线社交网络演化的起源并解释了其演化机制。随后提出一个新模型来复现与人人网在线社交网络一致的本质演化特征，并给出了该模型的演化解析解。该模型还能很好地预测普通的幂律度分布。此外，该模型解释并预测了众多在线社交网络中普遍存在的度分布弯曲现象。结果表明，帕累托财富分布与双向偏好连接在在线社交网络演化过程中可发挥重要作用，并有助于我们理解在线社交网络的演化起源。该模型对社交网络的动态仿真研究具有重要启示，尤其在通过在线社区的信息扩散与现实社会中的感染传播方面。