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→耗散律
[math]D_i = bT_i^{\gamma}[/math]
[math]D_i = bT_i^{\gamma}[/math]
这被称为[[耗散律]]，即[[流网络]]中每个节点的耗散流随总流量呈非线性的幂律关系，其中 [math]T_i[/math] 为第i个节点的总流量（在贴吧中，即每个帖子的点击率），[math]D_i[/math] 为耗散流量（在贴吧中，这体现为有多少用户在看过第i个帖子之后就立即离开了该贴吧）；[math]\gamma[/math] 为耗散律幂指数。研究发现，多数贴吧的[math]\gamma<1[/math]，这表明热门帖能有效留住用户。
这被称为[[耗散律]]，即[[流网络]]中每个节点的耗散流随总流量呈非线性的幂律关系，其中 [math]T_i[/math] 为第i个节点的总流量（在贴吧中，即每个帖子的点击率），[math]D_i[/math] 为耗散流量（在贴吧中，这体现为有多少用户在看过第i个帖子之后就立即离开了该贴吧）；[math]\gamma[/math] 为耗散律幂指数。
如果[math]\gamma>1[/math]，则表明越大流量（[math]T_i[/math]）的节点，其耗散率（定义为[math]\alpha=D_i/T_i[/math]）就会越高，即用户会在这样的大流量节点上以较大的概率流失，且[math]\gamma[/math]越大，流失率随流量增大而增大得越快；反之，若[math]\gamma<1[/math]，则节点上的用户流失率反而会随着流量的增大而减小。
研究发现，多数贴吧的[math]\gamma<1[/math]，这表明大流量节点上的流失率反而比小流量节点更小。
====[math]\theta[/math]与[math]\gamma[/math]的负相关====
====[math]\theta[/math]与[math]\gamma[/math]的负相关====