Twitter和Wikipedia网络的PageRank概率的泊松统计
物理与社会
2014-04-18 v1 统计力学
混沌动力学
摘要
我们使用量子混沌和随机矩阵理论的方法分析有向网络中PageRank概率的统计涨落。在这种方法中，有效能级由给定节点PageRank概率的对数给出。经过标准能级展开过程后，我们确定PageRank概率的最近邻间距分布由可积量子系统典型的泊松定律描述。我们的研究针对Twitter网络以及英语、法语和德语三种Wikipedia版本网络进行。我们认为，由于缺乏能级排斥，附近节点的PageRank顺序可以轻易互换。得到的泊松定律意味着附近的PageRank概率像随机独立变量一样涨落。
引用
@article{arxiv.1402.5839,
title = {Poisson statistics of PageRank probabilities of Twitter and Wikipedia networks},
author = {K. M. Frahm and D. L. Shepelyansky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.5839},
year = {2014}
}
备注
4 pages, 4 figures http://www.quantware.ups-tlse.fr/