基于传染病模型的微信信息传播机制研究

发布时间：2017-12-10 19:12

  本文关键词：基于传染病模型的微信信息传播机制研究

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【摘要】：随着互联网技术的发展,移动社交网络缩短了现实生活中信息交流者之间的距离,作为信息沟通交流桥梁,改变人们信息交流的方式,成为不可缺少的传媒工具。当前微信是国内使用频率最高、最具影响力的移动社交软件,在社会网络信息传播中占据着独特的地位。作为强关系移动社交服务平台,其传播实时性,内容微型性、传播速度快及传播范围广等特点,使得微信信息传播难以控制等不可预测性特征,对社会稳定发展存在隐患。因此为微信传播过程进行分析与研究,掌握微信信息传播规律和传播机理等特点,具有重要现实意义。在微信信息传播研究过程中,使用传统传播模型和研究方法无法准确描述个体之间互动行为,更无法观察其宏观演变过程。鉴于此,本文使用利用复杂网络和传染病模型,对微信社交网络传播特征和信息传播机制进行分析,对微信信息传播过程进行深入研究并模拟其发生过程,构建微信信息传播数学模型,寻求可以促进或控制微信信息传播相关策略。本文主要研究内容如下:根据其传播特征和传播模式,在SIR模型基础上,研究了带有强关系型微信社交网络,构造了符合微信强关系社交网络,构建微信信息传播的SIRS模型。并计算出传播阈值和平衡点。利用受信息影响率、不受信息影响率、重新回到微传播者率和讯息屏蔽率研究信息在微信平台中的传播状态,分析各参数对微信信息传播的影响。仿真实验结果表明,该传播模型较符合微信传播的特征,能够较好反映微信信息传播过程中相关影响因素对社交网络信息传播的影响。通过改变对应参数,在虚拟社交网络中可以有效控制微信信息传播过程。针对上述微信信息传播SIRS模型,考虑多阶段影响的特点和信息非均匀影响对社交网络上的信息传播及传播阈值的影响,增加信息影响源转化率、主动不转发率和被动移除率等参数。将影响阶段由一种状态划分为多个渐进影响状态,进一步改进了微信信息传播模型。基于微分方程的定性理论,分析了模型传播稳定性与传播特征。仿真实验中,分别从信息传播源、网络密度、网络规模和传播时间尺度等方面作了了仿真对比。结果表明:在无标度网络下信息传播速度更快且影响范围更大,该模型更加符合信息在实际生活中的传播影响规律。同时,通过设置合理阈值有利于降低微信信息在社交网络中的传播影响力。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.56;TP393.09;G206

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