移动社交网络多重分形分析方法及其实验

为更好地描述移动社交网络时间序列的动态演化性，研究了Camb lab、MT、Inf05和Roller4个典型的移动社交网络数据集的多重分形特征。基于盒子覆盖算法提出了移动社交网络多重分形分析方法。通过对网络的概率密度分布和配分函数的分析，计算得到了多重分形谱的极大值∫（α）、谱宽W和对称性程度B，证明了移动社交网络具有多重分形的特征。在此基础上，计算了网络度量指标，对比分析了影响移动社交网络多重分形的内在影响因素。实验结果表明，网络度分布表现为幂律分布，当同配系数r < 0时，网络的多重分形特征表现越明显，网络内部结构分布越不规则。