基于影响力最大化策略的抑制虚假消息传播的方法

发布时间：2021-11-24 21:45

　　随着各种社交媒体不断兴起,社交网络中消息传播所带来的安全问题显得愈发突出。其中,虚假消息的传播给网络空间的安全带来了极大威胁。为了在尽可能小地改变网络拓扑结构的前提下抑制虚假消息在网络空间的肆意传播,提出了一种基于影响力最大化的抑制虚假消息传播的方法。首先基于信息级联预测模型对消息传播进行预测,提出基于节点影响力最大化思想的两种算法Louvain Clustered Local Degree Centrality（LCLD）和Random Maximum Degree（RMD）,得到影响力最大的节点集合;然后利用TextCNN对虚假消息进行分类识别,过滤掉节点集合中的少量关键节点。修改后的传播网络重新通过预测模型进行消息传播预测,结果虚假消息的传播相比于网络修改前得到了明显抑制。最后在真实数据集BuzzFeedNews上展开验证,首先通过实验验证基于信息级联的预测模型可以较准确地拟合实际传播;再将修改后的网络输入预测模型进行预测,结果显示虚假消息传播可得到抑制,表明采用影响力最大化算法删减少量包含虚假消息的节点可有效抑制虚假消息的传播,从而验证了所提方法的有效性。 

【文章来源】：计算机科学. 2020,47(S1)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

抑制虚假消息的过程

其中,α为一个平滑参数,评价函数sct(s)可以选择gc中节点u的度degc(u)、全局图G中的度degG(u)或者当前节点v和它的邻居u之间的连边的权重weight(v,u)。pj和po两个概率值在端到端的学习过程中不断更新。设定一个足够长的序列长度T和一个足够多的时间序列个数K,得到图3(b)中的序列。然后针对每一个消息传播网络,通过不断学习更新,确定对应的pj和po,从而确定最终的长度。

pj和po两个概率值在端到端的学习过程中不断更新。设定一个足够长的序列长度T和一个足够多的时间序列个数K,得到图3(b)中的序列。然后针对每一个消息传播网络,通过不断学习更新,确定对应的pj和po,从而确定最终的长度。3.1.2 传播预测模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]在线社交网络谣言传播兴趣衰减与社会强化机制研究[J]. 张亚明,唐朝生,李伟钢.  情报学报. 2015 (08)
[2]社会强化效应及连边权重对网络信息传播的影响分析[J]. 阚佳倩,谢家荣,张海峰.  电子科技大学学报. 2014(01)
[3]社会网络中具有怀疑机制的谣言传播模型[J]. 王筱莉,赵来军.  上海理工大学学报. 2012(05)



本文编号：3516807