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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。

====空间分布====

====空间分布====

[[文件:二八定律裁剪.png|缩略图|空间分布]]

[[文件:二八定律裁剪.png|缩略图|空间分布的示意图，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，以节点到注意力重心的距离作为半径，分别选取覆盖前 20% 与前 80% 节点的两个阈值，构建同心结构，从而将整个空间划分为核心层、中间层与边缘层三个区域。如图所示，而红色实线圈以内，就是核心层；红色实线与虚线之间是中心层；红色虚线之外是边缘层。|替代=]]

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。

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。

====累积分布与马太效应====

====累积分布与马太效应====

[[文件:马太效应.png|缩略图]]

[[文件:马太效应.png|缩略图|替代=|马太效应示意图，图中曲线表明，在节点数量累计分布（绿色曲线）在前20%的时候，流量累积（红色曲线）分布已经达到80%，这就是明显的20%的集体注意力流网络节点占据了80%的集体注意力，反映出注意力资源在网络中的高度不均衡配置。]]

在空间分布的基础上，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，发现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。

在空间分布的基础上，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，发现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。