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→互联网流量分析
在该研究中，使用的是Indiana University 的点击流数据（跨网站/域名的访问转移）。研究者把“用户注意力”落到一个开放流网络里：
在该研究中，使用的是Indiana University 的点击流数据（跨网站/域名的访问转移）。研究者把“用户注意力”落到一个开放流网络里：
'''节点'''：不同网站/域名
'''有向边'''：用户从一个网站转移到另一个网站的实际点击流/转移次数
'''源（source）与汇（sink）'''：用虚拟节点刻画开放环境，源对应“从外部进入系统”的流入，汇对应“离开系统/注意力耗散”的流出（文中强调存在大量耗散：约 56% 流量最终进入汇）
====核心分析目标====
====核心分析目标====
基于流矩阵与马尔可夫转移的建模，得到流距离矩阵（用于度量任意两节点间注意力迁移所需的期望步数）
基于流矩阵与马尔可夫转移的建模，得到流距离矩阵（用于度量任意两节点间注意力迁移所需的期望步数）
随后将网站嵌入到高维欧几里得空间（文中给出整体可以嵌入到 20 维球结构），再用半径方向把系统分成三层：
随后将网站嵌入到高维欧几里得空间（文中给出整体可以嵌入到 20 维球结构），再用半径方向把系统分成三层：
'''核心(core)'''：仅约 20% 最重要的网站，却吸走约 75% 的注意力流，并且消耗（耗散）相对更少
'''核心(core)'''：仅约 20% 最重要的网站，却吸走约 75% 的注意力流，并且消耗（耗散）相对更少
'''中间(interim)'''：覆盖更多网站，但注意力流占比显著下降而耗散上升
'''中间(interim)'''：覆盖更多网站，但注意力流占比显著下降而耗散上升
'''边缘(periphery)'''：剩余小众网站，注意力很弱且容易耗散
'''边缘(periphery)'''：剩余小众网站，注意力很弱且容易耗散
====输入—输出（对应教育建模要素）====
====输入—输出（对应教育建模要素）====
'''输入'''：点击流记录（用户从哪个域/网站跳到哪个）、时间窗内转移次数、并通过平衡机制加入 source/sink 的环境流
'''输入'''：点击流记录（用户从哪个域/网站跳到哪个）、时间窗内转移次数、并通过平衡机制加入 source/sink 的环境流
'''输出：'''流距离度量后的节点“几何位置”
'''输出：'''流距离度量后的节点“几何位置”