基于复杂网络理论的微信用户网络特性研究

发布时间：2017-10-21 21:55

  本文关键词：基于复杂网络理论的微信用户网络特性研究

  更多相关文章： 无标度网络 微信用户网络 度均衡 信息传播

【摘要】：微信是一款能满足不同用户需求集多种功能于一体的通信与社交软件,使用微信的实质是通过将其装载于智能通信终端,用微信提供的各种功能完成人际交往中的各项事务。微信用户网络是以每个用户为节点,以用户之间的复杂连接关系为连边的一种复杂网络体系。近年来掀起研究热潮的复杂网络理论可用于描述复杂系统的整体特性和演变规律,提供研究和解决各种网络问题的普适方法。由于微信用户网络具有结构复杂和动态演化的特点,利用复杂网络理论对微信用户网络进行建模分析,能够从理论上研究微信用户网络特性,对实施微信用户网络有效管控,促进微信社交网络健康发展具有重要意义。论文介绍了复杂网络定义与分类,网络特征参数及经典网络模型;总结了微信的发展历程、基本功能、现存问题、应用前景及用户网络。重点研究了微信用户网络的演化模型和传播模型,完成的主要工作如下:(1)提出了一种基于BA无标度网络的度均衡微信用户网络模型。该模型考虑了微信用户网络中同时存在的增长与衰减,也考虑了节点间不同的连接方式。为增强抗毁性,在网络生成过程中对节点度分布进行了均衡处理。将该模型与经典无标度网络模型进行对比,仿真结果表明,微信用户网络本质上是无标度网络与随机网络的叠加,具有小世界特性,网络特性随熟人连接增多变得更松散,与节点活跃度无关。度均衡机制能显著增强网络对蓄意攻击的抗毁性,且保持其他特性不变。(2)研究了基于BA无标度网络的度均衡微信用户网络中的信息传播问题,包括初始信源节点度分布、节点比例、传播方式对信息传播的影响,单信息与多信息传播阈值,从众现象及谣言传播。仿真结果表明:单信息一般无法传遍全网络,多信息传播几乎不存在阈值;信息在网络中的扩散程度与初始信源节点占比和度成正比;群组传播可以加快信息扩散;从众现象会使网络中转变概率最大的节点比例更高;谣言的存在大幅减少了网络中有效信息的传播,造成非常不利的影响。
【关键词】：无标度网络 微信用户网络 度均衡 信息传播
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状及发展动态9-10
• 1.3 论文思路及结构10-12
• 2 复杂网络经典模型与传播动力学12-28
• 2.1 复杂网络的发展12-13
• 2.2 复杂网络的基本概念13-17
• 2.2.1 复杂网络的定义与分类13-15
• 2.2.2 复杂网络的特征参数15-17
• 2.3 复杂网络经典模型17-22
• 2.3.1 规则网络模型17-18
• 2.3.2 随机网络模型18-19
• 2.3.3 小世界网络模型19-21
• 2.3.4 无标度网络模型21-22
• 2.4 复杂网络中的传播动力学22-28
• 2.4.1 传播的临界值理论23-26
• 2.4.2 免疫策略26-28
• 3 微信与微信用户28-38
• 3.1 微信的产生和发展历程28-30
• 3.2 微信运行的系统环境30-32
• 3.3 微信的功能及应用32-33
• 3.3.1 微信的功能32
• 3.3.2 微信的应用32-33
• 3.4 微信与传统社交软件33-35
• 3.4.1 微信与QQ33-34
• 3.4.2 微信与微博34-35
• 3.5 微信中的信令风暴现象35-36
• 3.6 微信用户网络构建与用户行为分析36-38
• 3.6.1 用户网络构建36
• 3.6.2 用户行为分析36-38
• 4 基于BA无标度网络的度均衡微信用户网络38-58
• 4.1 经典模型的缺陷38-39
• 4.2 微信用户网络模型39-44
• 4.2.1 模型构建思路39-40
• 4.2.2 模型构建算法40-44
• 4.3 模型理论分析44-47
• 4.4 仿真试验结果及分析47-55
• 4.4.1 网络基本特性分析47-50
• 4.4.2 节点占比对网络特性的影响50-51
• 4.4.3 节点活跃度对网络特性的影响51-53
• 4.4.4 抗毁性53-55
• 4.5 本章小结55-58
• 5 微信用户网络中的信息传播58-78
• 5.1 微信用户网络中信息传播的基本问题58-60
• 5.1.1 节点类型及状态58
• 5.1.2 传播方式58-59
• 5.1.3 从众现象及多信息传播59
• 5.1.4 谣言传播59-60
• 5.2 微信用户网络信息传播模型的构建60-62
• 5.2.1 单信息传播60-61
• 5.2.2 多方式传播与从众现象61
• 5.2.3 多信息并存的传播与谣言传播61-62
• 5.3 仿真结果及分析62-77
• 5.3.1 单信息传播62-72
• 5.3.2 多信息传播与谣言72-77
• 5.4 本章小结77-78
• 6 总结与展望78-80
• 6.1 全文总结78-79
• 6.2 展望79-80
• 致谢80-82
• 参考文献82-86
• 附录86
• A. 作者在攻读学位期间参与的科研项目86

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本文编号：1075394