苏树清
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：上海理工大学管理学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 多传播源间的距离对传播影响的实证研究
- 2015年
- 针对初始传播源之间的距离对于传播效果的影响问题,在两个真实的在线社会网络上实证研究了固定感染概率下,两个初始传播源同时传播时传播源距离对于传播效果的影响。通过实证分析,发现对于传播能力较弱的节点对,会存在一个最优传播距离,初始传播源间的距离小于最优距离时,距离越大传播效果越好,反之越差;对于传播能力较强的节点对,传播源之间的距离越大,传播效果越好。研究结果有助于增强对传播的理解,找到更好的传播策略。
- 苏树清张宁
- 关键词：在线社会网络
- 个人微博用户网络的节点中心性研究被引量：10
- 2015年
- 以新浪个人微博用户为研究对象,建立了一个"关注"与"被关注"的有向网络.将节点度、紧密度、介数和K-壳4个社会网络指标应用到微博有向网络,研究了个人微博用户网络中节点的中心性,得到网络中重要性用户,分析了他们在信息传播中的作用和在网络中所表现出来的特性,体现出该用户的兴趣爱好.研究了社会网络指标与度之间的相关性,体现出网络各指标之间的关系.研究结果有助于识别个人微博用户网络的关键节点,进而分析信息在个人微博用户网络中的传播.
- 杨凯张宁苏树清
- LeaderRank与PageRank算法比较研究被引量：5
- 2015年
- 确定复杂网络中节点的影响力对于网络上信息传播及网络营销等具有重要的价值。Page Rank算法和LeaderRank算法是两种著名的对复杂网络中节点进行重要性排序的算法。分别使用这两种算法对斯洛伐克最流行的在线社会网络Pokec中的用户进行了重要性排序。与度中心性指标排序结果进行对比,分析了这种排序结果出现的原因。并使用经典的疾病传播模型SIR模型对这两种算法进行了信息传播的仿真模拟,仿真结果显示LeaderRank算法用于在线社会网络节点重要性排序效果更好。
- 苏树清杨凯张宁
- 关键词：在线社会网络PAGERANK算法SIR模型
