在线标注系统的加速增长

对在线标注系统增长的研究不仅本身具有趣味性，而且为网站管理和语义网分析提供了深刻见解。描述在线系统增长的传统模型可分为线性模型和非线性模型。线性模型（包括 BA 模型（Barabasi 和 Albert，1999））假设用户的平均活动量是一个与总体数量无关的常数。因此，总活动量是总体数量的线性函数。相反，非线性模型认为平均活动量受总体数量影响，且总活动量是总体数量的非线性函数。在本研究中，从互联网用户标注行为的数据中获得了支持非线性增长假设的证据。研究发现，新标签数量（F）与总体数量（P）之间存在幂律关系，可表示为 F ~ P ^ gamma (gamma > 1)。我将此模式称为加速增长，并发现它与个体活动中随时间不变的非齐性有关。我还证明了更大的非齐性如何导致更快的增长。