基于社区发现的动态谣言影响最小化研究
发布时间：2021-01-03 20:55
随着互联网技术的快速发展,具有开放性特点的社交网络为信息传播提供了更广阔的平台。信息传播为生活提供便利的同时,也带来许多安全隐患与舆论导向等问题,如各种不良、恶意、虚假信息跨地域传播,严重影响社会的和谐稳定和国家安全。因此,负面谣言需要及早发现并有效阻止,最小化其传播和影响范围,确保积极、安定、和谐的社会秩序。谣言阻塞是社会网络分析的一个重点研究问题,具有重要的理论意义和实际应用价值。目前在线谣言等负面信息的影响最小化问题得到了广泛的关注,已有的谣言阻塞算法在一定程度上阻止了谣言的传播,但这些算法的阻塞效果还有待提高。社区结构是社会网路中的普遍现象,同一社区内节点之间的联系相对稠密,而不同社区内节点之间的联系相对稀疏。社区结构不但反映了网络中个体节点行为的特征以及社区之间的关联信息,而且将整个网络简化为具有层次特征的社区和社区关系。利用社区结构来分析影响力问题,一方面有利于降低整个社会网络研究的复杂性,另一方面有助于影响力评估,能同时考虑社区内部节点之间关系和社区之间的重要关联。因此能克服现有影响最小化算法的不足。本文主要关注的是在线谣言等负面信息的影响最小化问题,提出了基于社区结构的...
【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１在线社交网络的随机图表示??
社会网络本身具有开放性和虚拟性，各种不良、虚假信息、反动言论可以跨??地域、跨国界地散步和传播，严重危害社会稳定及国家安全［３６］，谣言阻塞机制是??为了抑制万维网环境下社会网络负面影响传播［４°］。如下图２．３所示，它显示了社??交网络中没有任何阻塞的正常谣言传播过程以及阻止谣言传播路径上的一组节??点的过程。谣言最小化问题与经典的影响最大化问题相反。同时，对社会网络节??点进行阻塞需要考虑用户体验［１４］，用户体验是包括社交网络在内的各种服务的重??要因素现有的谣言阻止策略阻止社交网络中的节点（用户）或链接（用户之??间的连接）以防止谣言进一步传播。一般而言，用户被阻止的时间越长，用户对??社交网络的感觉就越不满意。因此，如果阻止时间超过某个阈值，则用户可能向??管理员投诉甚至退出社交网络。??＃己感点籲卩請Ｗ点?〇末感染＿｜Ｖ点?鲁感染源??图２．?３正常谣言传播过程（左）和谣言节点阻塞传播过程（右）??阻塞谣言的过程首先计算节点的影响力，选择影响力较大的节点作为阻塞节??点，然后通过阻塞算法最大程度的阻止谣言扩散速度和范围。??２．４．１用户影响力度量??｜?Ｉ??谣言阻塞首先要选择影响力较大的节点集为阻塞节点集。Ｇｕｏ等人Ｍ对于社??会网络中节点的影响力大小度量主要考虑两方面的因素，一方面是节点发送信息??的传播时延
现实中的社会网络是一个庞大的复杂网络，各种社交平台可能成为传播恶意??谣言或错误信息的渠道，恶意谣言的传播会影响社会和谐稳定。己知某一关系网??络如图３．１所示，该网络包括１７个用户，在图３．１?（ａ）中，蓝色节点表示被感??染者，黑色空心节点表示未感染者：图３．１?（ｂ）为正常传播过程，黑色节点表示??已感染者；根据文献［１４］算法选取三个关键节点，如图３．１?（ｃ）中红色节点所??示，将关键节点阻塞，切断其所有传播路径，用蓝色虚线所示。从图３．１?（ｃ）??可知，谣言阻塞的覆盖面不广，特别是图中左侧大部分节点没有被覆盖。??／ｉｓ?／ｉｓ?Ａ！）３?：，＾１０??、、丨４?６，５?０，４??（ａ）当前感染状态?（ｂ）正常传播?（ｃ）关键节点阻塞??图３．１整个网络中的传播和阻塞过程??观察该网络结构，发现许多节点之间连接稠密，而有些节点之间却连接稀疏。??因此首先将该网络划分为三个社区
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于社区结构的影响力最大化算法[J]. 郭进时,汤红波,吴凯,杨森. 计算机应用. 2013(09)
[2]在线社交网络中谣言的传播与抑制[J]. 顾亦然,夏玲玲. 物理学报. 2012(23)
[3]微博用户区域影响力识别算法及分析[J]. 肖宇,许炜,商召玺. 计算机科学. 2012(09)
[4]一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法[J]. 杨长春,俞克非,叶施仁,严水歌,丁虹,杨晶. 计算机工程与应用. 2012(25)
[5]虚拟社会网络特征与公共危害信息的网络传播行为研究[J]. 张丹丹,郑明春. 计算机安全. 2010(12)
[6]用于社团发现的Girvan-Newman改进算法[J]. 朱小虎,宋文军,王崇骏,谢俊元. 计算机科学与探索. 2010(12)
硕士论文
[1]社会网络中基于随机行走方法的应用研究[D]. 孔枫.南京邮电大学 2017
[2]复杂网络中层次重叠社区发现算法研究[D]. 施伟.重庆大学 2013
[3]社交网络结构研究[D]. 刘耀庭.浙江大学 2008
本文编号：2955473
【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１在线社交网络的随机图表示??
社会网络本身具有开放性和虚拟性，各种不良、虚假信息、反动言论可以跨??地域、跨国界地散步和传播，严重危害社会稳定及国家安全［３６］，谣言阻塞机制是??为了抑制万维网环境下社会网络负面影响传播［４°］。如下图２．３所示，它显示了社??交网络中没有任何阻塞的正常谣言传播过程以及阻止谣言传播路径上的一组节??点的过程。谣言最小化问题与经典的影响最大化问题相反。同时，对社会网络节??点进行阻塞需要考虑用户体验［１４］，用户体验是包括社交网络在内的各种服务的重??要因素现有的谣言阻止策略阻止社交网络中的节点（用户）或链接（用户之??间的连接）以防止谣言进一步传播。一般而言，用户被阻止的时间越长，用户对??社交网络的感觉就越不满意。因此，如果阻止时间超过某个阈值，则用户可能向??管理员投诉甚至退出社交网络。??＃己感点籲卩請Ｗ点?〇末感染＿｜Ｖ点?鲁感染源??图２．?３正常谣言传播过程（左）和谣言节点阻塞传播过程（右）??阻塞谣言的过程首先计算节点的影响力，选择影响力较大的节点作为阻塞节??点，然后通过阻塞算法最大程度的阻止谣言扩散速度和范围。??２．４．１用户影响力度量??｜?Ｉ??谣言阻塞首先要选择影响力较大的节点集为阻塞节点集。Ｇｕｏ等人Ｍ对于社??会网络中节点的影响力大小度量主要考虑两方面的因素，一方面是节点发送信息??的传播时延
现实中的社会网络是一个庞大的复杂网络，各种社交平台可能成为传播恶意??谣言或错误信息的渠道，恶意谣言的传播会影响社会和谐稳定。己知某一关系网??络如图３．１所示，该网络包括１７个用户，在图３．１?（ａ）中，蓝色节点表示被感??染者，黑色空心节点表示未感染者：图３．１?（ｂ）为正常传播过程，黑色节点表示??已感染者；根据文献［１４］算法选取三个关键节点，如图３．１?（ｃ）中红色节点所??示，将关键节点阻塞，切断其所有传播路径，用蓝色虚线所示。从图３．１?（ｃ）??可知，谣言阻塞的覆盖面不广，特别是图中左侧大部分节点没有被覆盖。??／ｉｓ?／ｉｓ?Ａ！）３?：，＾１０??、、丨４?６，５?０，４??（ａ）当前感染状态?（ｂ）正常传播?（ｃ）关键节点阻塞??图３．１整个网络中的传播和阻塞过程??观察该网络结构，发现许多节点之间连接稠密，而有些节点之间却连接稀疏。??因此首先将该网络划分为三个社区
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于社区结构的影响力最大化算法[J]. 郭进时,汤红波,吴凯,杨森. 计算机应用. 2013(09)
[2]在线社交网络中谣言的传播与抑制[J]. 顾亦然,夏玲玲. 物理学报. 2012(23)
[3]微博用户区域影响力识别算法及分析[J]. 肖宇,许炜,商召玺. 计算机科学. 2012(09)
[4]一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法[J]. 杨长春,俞克非,叶施仁,严水歌,丁虹,杨晶. 计算机工程与应用. 2012(25)
[5]虚拟社会网络特征与公共危害信息的网络传播行为研究[J]. 张丹丹,郑明春. 计算机安全. 2010(12)
[6]用于社团发现的Girvan-Newman改进算法[J]. 朱小虎,宋文军,王崇骏,谢俊元. 计算机科学与探索. 2010(12)
硕士论文
[1]社会网络中基于随机行走方法的应用研究[D]. 孔枫.南京邮电大学 2017
[2]复杂网络中层次重叠社区发现算法研究[D]. 施伟.重庆大学 2013
[3]社交网络结构研究[D]. 刘耀庭.浙江大学 2008
本文编号：2955473
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