【摘 要】
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根据新浪微博的实际用户数据,发现粉丝数、关注数和微博数3个特征量的分布,都存在双段幂律分布现象,不同类型用户特征量的分布具有差异性.使用双帕累托对数正态(DPLN)分布对
【机 构】
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北京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室,中国科学院计算机网络信息中心
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根据新浪微博的实际用户数据,发现粉丝数、关注数和微博数3个特征量的分布,都存在双段幂律分布现象,不同类型用户特征量的分布具有差异性.使用双帕累托对数正态(DPLN)分布对数据进行拟合,相比对数正态分布和幂律分布,可以得到更优的效果.用户活跃时间服从指数分布,不同活跃时间的3个用户特征量都近似服从对数正态分布;用户特征量的增长率服从对数正态分布,且与特征量自身的规模无关,这些特征与双帕累托对数正态分布模型一致,从而使用这一模型可以很好地解释粉丝数、关注数和微博数分布特性的形成机制.
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