◎王筱蕾

（西北政法大学 图书馆，西安 710122）

基于社交网络的BA无标度演化模型的研究

◎王筱蕾

（西北政法大学 图书馆，西安 710122）

针对社交网络中用户间好友关系的特殊性，结合重启特征和稀疏网络平滑特征，提出了PageRank改进算法PRS；针对BA网络模型的缺陷以及实际社交网络的连接特性，将改进算法PRS作为择优连边考量因素之一，加入随机连边机制，构建了一种适合社交网络的BA无标度网络的改进模型。实验证明，改进模型具有更优的网络特性，适合构建与描述社交网络。

PageRank算法；BA无标度网络；社交网络；改进模型

近年来，社交网络因其发展迅速、用户量巨大已成为最有影响力的信息交互平台。掌握社交网络的内部结构以及生长模式，对社交网站的建立与维护有着重要的理论指导意义。社交网络作为复杂网络的一个典型代表，其内部结构与生长特征都符合复杂网络的特点。目前，多数研究者使用复杂网络中的经典模型——BA无标度模型来描述社交网络。然而，社交网络因其自身特殊性，其节点具有多重连接方式且网络特征参数多变。使用具有单一节点连接方式和网络特征参数的BA无标度模型无法全面描述社交网络[1]。针对这一问题，本文将借鉴BA无标度模型的构造算法以及网页影响力排名算法PageRank，使用回顾性模拟的网络建模方法，对传统BA无标度模型进行，以期更全面准确的描述实际社交网络的特征。

1 BA无标度模型算法介绍及缺陷分析

1.1 BA无标度模型算法