基于复杂网络的信息传播模型研究

发布时间：2017-10-28 08:26

  本文关键词：基于复杂网络的信息传播模型研究

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【摘要】：目前,信息传播是多交叉学科研究的热点问题。特别是随着Web2.0的爆炸式发展,人们利用微博、微信等社交媒体来发布、分享和传播信息。信息传播对于新思想、新技术、新产品等推广带来了无限的商机与机遇的同时也对社会稳定造成了极大的潜在危害,甚至引发社会动荡。通过研究信息传播模型及规律能够控制谣言、监控舆情、引导信息。我们基于复杂网络考虑了信息传播的内、外影响因素,同时从宏观、中观和微观三个层次角度对信息传播进行了建模分析与实验,研究具有重要的理论与实际意义。论文工作包括:(1)提出了一种新的复杂网络中最有影响力的节点发现方法 KSC模型。分析了经典的度数指标、介数指标、紧密度指标、K-shell指标的不足,提出了影响力节点由内、外因素决定的方法,在4类现实复杂网络中通过SIR模型对传播过程进行仿真,实验证明KSC模型方法能更精确的发现最有影响力节点,适用范围更大。(2)提出了一种新的复杂网络影响力最大化发现方法 RMDN模型。影响力最大化问题是在一定限制条件下的多个影响力节点组合优化问题,也是NPhard问题。通过随机选择节点及其直接连接邻居节点的局部信息,就能发现传播源种子节点,从而巧妙地避开了必须了解全局节点信息的问题,并给出了算法的理论推导分析,证明了其可行性。通过在4类实际复杂网络实验分析,结果显示RMDN与经典算法实验结果相近,有时还略优,时间复杂度的优势提升显著。(3)提出了信息传播结构多样化模型 ISSD模型。分析了信息传播的时间变化特点及信息传播节点的内、外影响因素,提出了信息传播的5个假设,不但分析了信息传播中个体的内部属性特点,还特别考虑了个体接受信息的Ego网络的结构多样性影响,以及外界整个大信息环境这些外部影响因素。给出了信息传播机理及ISSD模型信息传播的形式化定义和描述。通过实验分析了信息传播过程中时间影响、结构多样化影响特点,通过模型研究、定量化分析可以使人们更加清晰的认识信息传播的过程。
【关键词】：信息传播模型 最有影响力的节点 影响力最大化 复杂网络
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 主要符号对照表9-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究现状11-14
• 1.2.1 最有影响力节点发现11-12
• 1.2.2 影响力最大化问题12-13
• 1.2.3 社会网络信息传播13-14
• 1.3 研究内容与思路14-16
• 1.4 论文贡献16-17
• 1.5 论文结构17-19
• 第2章 相关工作19-27
• 2.1 复杂网络19-21
• 2.1.1 ER随机网络19-20
• 2.1.2 小世界网络20
• 2.1.3 无标度网络20-21
• 2.1.4 基本概念定义21
• 2.2 社区划分算法21-24
• 2.3 传播模型24-25
• 2.3.1 传染病模型24
• 2.3.2 独立级联模型24
• 2.3.3 线性阈值模型24-25
• 2.4 实验数据集25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 KSC最有影响力节点发现方法27-41
• 3.1 引言27-28
• 3.2 相关工作介绍28-30
• 3.2.1 度中心化28
• 3.2.2 介数中心化28-29
• 3.2.3 紧密度29
• 3.2.4 K-shell分解方法29-30
• 3.2.5 社区划分算法30
• 3.3 模型与算法30-31
• 3.4 实验结果与分析31-39
• 3.4.1 实验仿真模型31-32
• 3.4.2 实验数据及环境32
• 3.4.3 实验效果32-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第4章 RMDN影响力最大化发现方法41-59
• 4.1 引言41-43
• 4.2 相关工作介绍43-45
• 4.2.1 最大化问题的定义43-44
• 4.2.2 贪心算法44
• 4.2.3 基于度数的节点启发式算法44-45
• 4.2.4 影响力的传播实验模型45
• 4.3 模型与算法45-51
• 4.3.1 RDMN算法模型46
• 4.3.2 算法理论分析推导46-50
• 4.3.3 算法改进RMDN++50-51
• 4.4 实验与结果分析51-58
• 4.4.1 实验数据51
• 4.4.2 实验效果51-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第5章 ISSD信息传播结构多样化模型59-86
• 5.1 引言59
• 5.2 相关工作59-65
• 5.2.1 信息传播时间变化模型60-64
• 5.2.2 信息传播结构多样性64-65
• 5.3 ISSD模型与算法65-71
• 5.3.1 信息传播假设65-66
• 5.3.2 信息传播机理66-68
• 5.3.3 基本概念定义68-69
• 5.3.4 ISSD模型69-71
• 5.3.5 ISSD算法71
• 5.4 实验结果与分析71-78
• 5.4.1 ISSD时间影响71-75
• 5.4.2 ISSD结构多样性影响75-78
• 5.5 影响力最大化算法78-84
• 5.5.1 KClique Heuristic算法78-80
• 5.5.2 Community Leader Heuristic算法80-84
• 5.6 本章小结84-86
• 第6章 总结与展望86-89
• 6.1 对最有影响力节点发现的总结与展望86
• 6.2 对影响力最大化问题的总结与展望86-87
• 6.3 对信息传播结构多样化的总结与展望87-89
• 参考文献89-98
• 致谢98-100
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果100-101

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本文编号：1107441