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第300行：
第300行： − 为了更系统地刻画注意力空间的层级结构，可以依据节点在认知空间中的相对位置进行分层。具体而言，以节点到注意力重心的距离为尺度，选取覆盖前 20% 与前 80% 节点的两个分位阈值，构建同心结构，从而将整体空间划分为核心层、中间层与边缘层三个区域。+ − 这一分层方式并非任意设定，而是对应于流距离空间中节点累积分布的结构性转折。在核心层中，节点数量相对较少，但其到其他节点的平均路径长度最短，因而在整体注意力流动中具有更高的可达性与汇聚能力。中间层包含大量在特定主题或局部路径中发挥作用的节点，它们具有一定的结构重要性，但跨区域连接能力相对有限。边缘层中的节点则多处于注意力流的末端位置，其被触达通常依赖于特定路径或较高的路径成本。+ − 这一空间分层揭示了注意力系统中普遍存在的中心化结构：节点距重心越近，其在整体认知结构中的整合能力与路径可达性越强；距离较远的节点则更容易在信息流动过程中被边缘化。需要强调的是，这种结构性中心并不等同于节点的规模或单点流量。节点是否处于核心，更取决于其在不同路径之间的连接效率与中介能力，而非其局部注意力的强弱。+ + +
→马太效应
====马太效应====
====马太效应====
在此基础上，可以进一步沿半径方向对节点数量与流量进行累积分布分析，并对其进行归一化处理。结果表明，注意力流在空间中的分布呈现出显著的圈层不均衡结构：少量位于核心区域的节点吸纳了绝大部分流量，而大量处于外围的节点仅占据较小份额。
这一分布特征与典型的幂律或“二八型”结构相一致，反映出注意力资源在网络中的高度不均衡配置。为进一步量化这种不均衡性，可以引入基尼系数对节点数量与流量分布进行刻画。结果通常显著偏离均匀状态，表明无论在节点层面还是空间圈层层面，注意力均表现出明显的集中趋势。
从生成机制上看，这种不均衡并非仅由节点的静态属性所决定，而是注意力流在网络结构中动态演化的结果。位于核心区域的节点由于具有更高的可达性与路径汇聚能力，不仅更容易持续获得注意力输入，同时也更不易发生流失，从而在迭代过程中不断强化其结构优势。相应地，外围节点则更容易受到路径长度与连接约束的影响，其注意力积累能力相对受限。
总体而言，注意力流网络往往呈现出一种由结构位置所驱动的累积优势机制：少数节点通过占据认知空间的关键位置，持续吸纳并再分配注意力，从而在整体结构中形成稳定的主导作用。
===二维坐标===
===二维坐标===