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→累计分布
这个对称化的步骤至关重要，它确保了我们可以将流动行为所定义的复杂关系，稳健地映射到一个直观的几何空间中，从而为后续的可视化与结构分析铺平了道路。
这个对称化的步骤至关重要，它确保了我们可以将流动行为所定义的复杂关系，稳健地映射到一个直观的几何空间中，从而为后续的可视化与结构分析铺平了道路。
====累计分布====
====累计分布====
在将注意力流网络投影到二维平面后，可以观察到一个稳定存在的结构性特征：节点在空间中的分布呈现出明显的不均匀性。为刻画整体注意力的空间集中程度，可以引入“重心”或平均半径长度作为度量指标，用以描述注意力在认知空间中的集中或扩散状态。
从可视化结果来看，节点并未均匀填充整个空间，而是围绕中心形成高密度区域，并向外逐渐稀疏，呈现出典型的中心—边缘结构。进一步结合基于流距离的聚类分析，网络中的节点通常可以被划分为若干功能性板块。这些板块在空间中表现为相对清晰但并非完全割裂的团簇结构，说明不同类型的注意力内容在整体流动过程中既形成了相对稳定的“认知分区”，又通过关键节点保持着持续的连接与重组。
值得注意的是，聚类结果往往显示，各类别中流量最大的节点并不一定处于整体结构的几何中心。这表明，节点的访问规模本身不足以决定其在注意力结构中的“枢纽地位”。相比之下，一个节点是否位于核心位置，更取决于其在不同内容区域之间的中介能力与路径可达性，即其在注意力流中的连接与转化功能。
总体而言，位于空间中心的节点通常承担着“入口”与“分发”的双重角色。它们并不必然对应最垂直或最集中的内容，而是通过连接多种内容类型与路径，在注意力流动中发挥关键的组织与调度作用，从而构成整个认知空间的结构性核心。
====马太效应====
====马太效应====