微博社交网络的对称性的研究

B软件中正常使用。然后使用 MATLAB软件选取既存在被关注列表中,又存在关注列表中的用户节点。100 万条关注关系数据当中有1379个这样的用户节点,再从xinlang.csv当中找出 1379个用户节点之间的关注关系,发现存在98个孤立节点,这些节点与其他 1281个节点之间没有关注关系。最后去除孤立点后得到初始Sina微博社交网络矩阵,其中用户节点数为1281个,节点关注关系数为4417条。(2)Twitter works [12]。首先将其中所有文件后缀名为edges的文件统一修改为txt,通过实验结果对比筛选后选取其中的12831.txt矩阵作为研究对象。万方数据武汉理工大学硕士学位论文 5 图2.2Twitter原始数据部分展示图使用社交网络语言,将12831.txt矩阵转化为初始Twitter社交网络矩阵。该矩阵中,用户节点数为236个,用户关注关系数为2478条。 2.2相关理论介绍 2.2.1微博社交网络图社交网络中最基本的元素是点和线,其中点代表用户和行为者,线代表行为者之间的关系或者联系,点和线的联系构成图。微博社交网络中的节点是微博平台上的用户,连接微博社交网络中节点的连线表示节点之间的关系,在微博社交网络中这种关系是通过微博用户之间的“关注”“被关注”来表示的。微博社交网络是一种有向网络,即节点之间的关注关系并不是双向的,则一个节点关注其他节点并不代表其他节点一定关注该节点,因此关注者所发布的微博不能传递给被关注者[13]。用A、B、C、D、E表示5个微博用户,他们之间的关注关系为A关注B,B关注C和D,C关注D和E,D关注A、B和E ,E 关注D,则由这5个节点及它们之间的关系所构成的微博社交网络图,如图2.3 所示。 A D B C E 图2.3五个微博用户关注关系社交网络图在这个微博社交网络中,用户节点数为5个,用户关注关系数为9条。万方数据