个体观点影响下的非确定性可控信息传播研究

发布时间：2017-12-07 11:29

  本文关键词：个体观点影响下的非确定性可控信息传播研究

  更多相关文章： 传播过程 观点演化 策略 社会网络

【摘要】：分析并通过适当的策略控制社会网络中的信息传播过程对于病毒式营销和宣传等应用是非常重要的。近些年来,对传播的分析更多的是关注具有不确定性的传播过程。传播过程的不确定性是指传播概率在一些复杂因素影响下变得无法预测。比如,个体观点是一个会让传播概率产生不确定性的重要因素。个体观点广泛存在于社会网络中,并且对社会网络中的信息传播产生重要影响。然而,过去的研究没有分析如何去控制这种个体观点影响下的具有不确定性的传播过程。在这篇论文中,我们通过对不确定因素进行近似估计来控制这种传播过程。首先,我们构建一个个体观点影响信息传播过程的模型,并且通过理论分析和仿真实验探讨了模型当中的各种因素对最终传播数量产生的影响。分析结果显示,当社会个体所能接受并吸纳的他人观点的范围比较大时,最终传播数量通常也会较大。此外,网络中观点的初始分布越集中时,传播数量就越大。然后,我们从另一个角度分析这种传播过程存在的特性,即分析传播过程中观点的变化情况。结果显示,网络结构不会影响观点演化的趋势,但会影响演化的程度。而吸纳的他人观点的范围会同时影响观点演化的趋势和程度。最后,我们以现实中的投票问题为背景,研究了控制这种传播过程的一个具体问题——观点影响最大化问题。在具体工作中,模拟一个投票机制,网络个体根据自身观点在两个候选项和弃权中三选一。然后,提出相应的策略通过传播过程对观点进行引导,即设定适当的初始传播节点和其持有的观点,进而最大化其中一个候选项在投票中的优势。结果显示,理论得到的初始传播点的观点最优值与仿真得到的最优值之间误差很小。此外,传统的影响力最大化选点算法并不适用于这个问题,而我们提出的启发式选点算法能够取得理想的效果。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;G206

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本文编号：1262257