随机时间网络上随机游走的稳态与平均回归时间
物理与社会
2015-01-14 v2 无序系统与神经网络
社会与信息网络
摘要
随机游走是网络上基本的扩散过程，在搜索、导航、排序和社区检测等领域有广泛应用。最近对网络时间维度的认识推动了时间网络上随机游走的研究。在这里，我们理论上研究了随机时间网络模型上的两种事件驱动随机游走，该模型产生任意的事件间隔分布。在所谓的主动随机游走中，行走者每次移动时所有链路上的事件间隔都会重置。在所谓的被动随机游走中，事件间隔仅在上次使用的链路上重置，它是一种相关随机游走。我们发现，对于被动随机游走，稳态总是均匀密度。相比之下，对于主动随机游走，它随节点的度增加或减少，取决于事件间隔的分布。节点的平均回归时间对于主动和被动随机游走都与度成反比。此外，平均回归时间对于主动随机游走依赖于事件间隔的分布，而对被动随机游走则不依赖。
引用
@article{arxiv.1407.4582,
title = {Steady state and mean recurrence time for random walks on stochastic temporal networks},
author = {Leo Speidel and Renaud Lambiotte and Kazuyuki Aihara and Naoki Masuda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.4582},
year = {2015}
}
备注
5 figures