Hashkat：在线社交网络的大规模仿真
社会与信息网络
2017-09-06 v1 物理与社会
摘要
Hashkat（http://hashkat.org）是一个免费、开源的基于智能体的仿真软件包，旨在仿真大规模在线社交网络（例如 Twitter、Facebook、LinkedIn 等）。它支持动态智能体生成、边创建和信息传播。Hashkat 的目的是研究在线社交网络的增长及其内部的信息流动。与现实生活中的在线社交网络一样，Hashkat 包含用户关系、信息扩散和热门话题。Hashkat 用 C++ 实现，在设计时考虑了可扩展性。该软件包含 Shell 和 Python 脚本，以便于安装和使用。在本报告中，我们描述了集成到 Hashkat 中的所有算法和功能，随后介绍示例用例。通常，Hashkat 可用于理解社交网络的底层拓扑结构、验证此类网络的采样方法、制定在线社交网络广告的商业策略，以及在投入生产之前测试在线社交网络的新功能。
引用
@article{arxiv.1610.07458,
title = {Hashkat: Large-scale simulations of online social networks},
author = {Kevin Ryczko and Adam Domurad and Nicholas Buhagiar and Isaac Tamblyn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.07458},
year = {2017}
}