更改

于是，前面的几个概念就自然串起来了：社会网络描述人与人的关系，信息流描述内容在人之间传播，点击流记录用户在内容之间的真实跳转，开放流网络把这些跳转组织成可计算的流系统，而集体注意力则是这个系统中真正被建模和分析的“流动对象”。文中正是据此提出：以内容资源为节点、以用户浏览和跳转行为为边，构建具有守恒性与耗散性的集体注意力流网络，用来分析全媒体传播过程。

于是，前面的几个概念就自然串起来了：社会网络描述人与人的关系，信息流描述内容在人之间传播，点击流记录用户在内容之间的真实跳转，开放流网络把这些跳转组织成可计算的流系统，而集体注意力则是这个系统中真正被建模和分析的“流动对象”。文中正是据此提出：以内容资源为节点、以用户浏览和跳转行为为边，构建具有守恒性与耗散性的集体注意力流网络，用来分析全媒体传播过程。

===集体注意力流网络===

===集体注意力流网络===

集体注意力流网络是以内容资源为节点、以用户在不同内容资源之间的浏览与跳转行为为边所构成的一类开放流网络。与传统以“人—人关系”为核心的社会网络不同，集体注意力流网络关注的不是信息在人际关系中的扩散，而是用户注意力在内容资源之间的分配、转移与消耗过程。由于注意力是一种稀缺资源，这种网络能够更直接地刻画全媒体环境中用户行为背后的传播动力学机制。基于这一理论框架【5-10】，本项目拟构建以内容资源为节点、以用户行为为边的集体注意力流网络，从宏观层面分析集体心智的分布特征，揭示注意力流动的结构性规律，并为舆情管理、传播优化与资源配置提供理论支持。

集体注意力流网络是以内容资源为节点、以用户在不同内容资源之间的浏览与跳转行为为边所构成的一类开放流网络。与传统以“人—人关系”为核心的社会网络不同，集体注意力流网络关注的不是信息在人际关系中的扩散，而是用户注意力在内容资源之间的分配、转移与消耗过程。由于注意力是一种稀缺资源，这种网络能够更直接地刻画全媒体环境中用户行为背后的传播动力学机制。基于这一理论框架【5-10】，本项目拟构建以内容资源为节点、以用户行为为边的集体注意力流网络，从宏观层面分析集体心智的分布特征，揭示注意力流动的结构性规律，并为舆情管理、传播优化与资源配置提供理论支持。

==构建==

==构建==

===行为记录===

===行为记录===

构建与行为记录

构建与行为记录

集体注意力流网络的构建起点是用户行为记录。项目文档中明确提出，要从新闻网站、社交媒体、视频平台、移动应用等多渠道采集用户行为数据，典型行为包括浏览、搜索、点赞、评论、分享、转发、购买、关注等；这些行为轨迹被视为注意力在不同内容资源之间流动的直接体现。也就是说，网络不是凭空设定出来的，而是从海量用户的真实访问与跳转数据中抽取出来的。

集体注意力流网络的构建起点是用户行为记录。项目文档中明确提出，要从新闻网站、社交媒体、视频平台、移动应用等多渠道采集用户行为数据，典型行为包括浏览、搜索、点赞、评论、分享、转发、购买、关注等；这些行为轨迹被视为注意力在不同内容资源之间流动的直接体现。也就是说，网络不是凭空设定出来的，而是从海量用户的真实访问与跳转数据中抽取出来的。

===二维坐标===

===二维坐标===

====Bigbang algorithm====

====Bigbang algorithm====

====MDS====

====MDS====

于对称流距离<math>c_{ij}</math>（该距离综合考虑了节点<math>i</math>与<math>j</math>之间相互流动的强度与方向性），我们的目标是在一个欧几里得空间中找到每个网站节点的一个几何映射（或称“几何图像”），使得在该空间中任意两个节点之间的欧几里得距离，能够尽可能准确地拟合它们之间预先计算的流距离<math>c_{ij}</math>。

于对称流距离<math>c_{ij}</math>（该距离综合考虑了节点<math>i</math>与<math>j</math>之间相互流动的强度与方向性），我们的目标是在一个欧几里得空间中找到每个网站节点的一个几何映射（或称“几何图像”），使得在该空间中任意两个节点之间的欧几里得距离，能够尽可能准确地拟合它们之间预先计算的流距离<math>c_{ij}</math>。