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* 活跃度 [math]A[/math]:即用户完成了多少次跳跃;
 
* 活跃度 [math]A[/math]:即用户完成了多少次跳跃;
 
* 用户数[math]N[/math]:即一开始释放的随机游走用户的个数;
 
* 用户数[math]N[/math]:即一开始释放的随机游走用户的个数;
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* 兴趣多样性 [math]D[/math]:已被创建的资源节点在d维空间中的覆盖体积;
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* 兴趣多样性 [math]D[/math]:已被创建的资源节点在d维空间中的覆盖体积(也就是注意力流网络中节点的个数);
 
* 转移多样性 [math]E[/math]:注意力流网络中的所有连边数。
 
* 转移多样性 [math]E[/math]:注意力流网络中的所有连边数。
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:<math> A\propto N^{\alpha},\quad D\propto N^{\beta},\quad E\propto N^{\gamma}</math>
 
:<math> A\propto N^{\alpha},\quad D\propto N^{\beta},\quad E\propto N^{\gamma}</math>
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其中 [math]\alpha>1[/math] 显示活动的超线性规模法则,而 [math]\beta<1[/math] 反映内容多样性的亚线性规模法则。此外,网络边数与节点数之间满足规律:
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其中 [math]\alpha>1[/math] 显示活动的超线性规模法则,而 [math]\beta<1[/math] 反映内容多样性的亚线性规模法则。模拟结果与百度贴吧、Stack Exchange 等实证数据一致,证明用户间的间接互动可自发产生与现实网络在线社区/论坛/贴吧相同的规模法则。
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此外,网络边数与节点数之间满足规律:
    
:<math>E\propto D^{\theta}</math>
 
:<math>E\propto D^{\theta}</math>
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这也是复杂网络[[密集化定律]]的体现。模拟结果与百度贴吧、Stack Exchange 等实证数据一致,证明用户间的间接互动可自发产生与现实网络在线社区/论坛/贴吧相同的规模法则。
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这也是复杂网络[[密集化定律]]的体现([math]E,D[/math]分别是注意力流网络的连边数和节点数)。
    
通过调整参数 [math]\lambda[/math] 和 [math]p[/math],模型可以产生不同的幂律指数。因此,我们也可从观测数据之中的幂律指数反推这两个参数值,以反映真实用户的兴趣跨度与内容生成倾向。该模型揭示了虚拟空间中人类行为的几何起源,为理解在线社区的增长、推荐机制与注意力流的分布提供了一种理论解释。
 
通过调整参数 [math]\lambda[/math] 和 [math]p[/math],模型可以产生不同的幂律指数。因此,我们也可从观测数据之中的幂律指数反推这两个参数值,以反映真实用户的兴趣跨度与内容生成倾向。该模型揭示了虚拟空间中人类行为的几何起源,为理解在线社区的增长、推荐机制与注意力流的分布提供了一种理论解释。

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