摘要
根据在线社交的实际数据构建实验样本,以网络节点度、紧密度、介数和特征向量等中心性特征指标作为节点重要性排序依据,通过抗毁性实验,发现依据中心性特征指标排序对目标节点进行删除,能够有效地降低网络整体效率,其中依据介数作为排序标准进行删除导致网络效率降低得最为显著,表明在社交网络中介数大的节点具有更为重要的作用。此外,针对不同中心性特征指标排序结果的相关性分析,发现因网络结构的不同导致不同中心性特征指标排序结果之间却存在较大的差异,而异质性越强的网络,其中心性特征指标排序结果之间关联度则越高。
出处
《新媒体研究》
2022年第24期8-15,共8页
New Media Research
基金
黑龙江省留学归国人员科学基金“大数据驱动下社交网络信息级联与群体观点涌现机制研究”(项目编号:LC2018031)
