在线社会网络中面向节点影响力的信息传播阻断模型

发布时间：2020-02-23 01:09

【摘要】：目前信息传播阻断模型是在网络中选择并删除l个最佳节点(边)使信息传播到的节点数量最小,该模型未考虑信息传播节点的影响力,导致选择的l个最佳节点(边)并不准确,阻断有效性较差。针对此问题,该文提出一种面向节点影响力的信息传播阻断模型,并设计了一种基于采样平均近似的求解方法。模型以网络中节点的影响力为有效性依据,通过选择并删除l个最佳节点来改变网络结构,使信息传播到的目标节点影响力之和最小;该模型为随机优化问题,首先利用采样平均近似将目标函数转化为确定性问题,其次进一步编码为混合整数规划问题,最后采用一种量子遗传算法解决该问题得到l个最佳节点并将其删除。仿真结果表明:相比于传统模型,通过本模型选择的l个最佳节点能够将信息传播的影响力控制在更小的范围,且处理时间更短。
【图文】：

述在线社会网络用Ｇ＝（Ｖ，Ｅ）来表示，其中，Ｖ和Ｅ分别代表网络中所有节点和所有边的集合。信息传播采用独立级联模型［９］，即接收到信息的节点通过连接边将信息传播给其邻居节点，节点接收该信息并传播的概率为ｐｅ，每条边的传播过程相互独立。在线社会网络中节点对同一条信息通常只转发一次，采用递进式的模型来描述此现象，即若节点已进入转发消息状态后将不会再回到等待接收消息状态，此条件保证节点的状态不会回退，而且即使网络结构中存在环路，，传播路径也不会出现环路。如图１为独立级联的传播过程，在ｔ０时刻，信息传播的源点节点１和２通过连接边将消息传播给邻居节点３、４、５，其中节点３和５接收并转发该消息，用方块来表示，节点４没有继续转发该消息，用圆来表示；在ｔ１时刻，与节点３和５连接的节点为６和９，其中节点６接收并转发该消息，用三角来表示，这一时刻节点１和２不会再接收并转发此消息；在ｔ２时刻，节点６转发该消息，但是在该信息传播过程中没有节点继续接收，这一传播过程最终接收消息的节点为３、４、５、６。图１独立级联模型示意图信息传播过程是在源点数量和位置固定的条件下，信息以独立级联的方式在网络中传播，最终传播到的节点数量用σ（Ｇ）来表示：σ（Ｇ）＝

本文编号：2582033