复杂网络上基于传染病动力学的谣言传播模型研究

发布时间：2017-12-04 19:08

  本文关键词：复杂网络上基于传染病动力学的谣言传播模型研究

  更多相关文章： 平均场理论 复杂网络 传染媒介 直接免疫

【摘要】：微博上的虚假信息和谣言等通过因特网进行传播,不仅阻碍着人类社会的网络化发展进程,并且对我们社会稳定发展造成很大的影响。因此,通过将谣言等在因特网上的扩散过程的具体模型抽象为传染病在社会群体中的传播规律的研究,进而发现并且设计出有效的预防与控制策略对传染病动力学领域的研究的工作具有重要的应用价值和理论意义。人们研究社会网络的主要原因之一是疾病的传播同谣言在社会网络上的传播特性相似,可以借助对流行病在人群中传播现象研究谣言在社会网络中传播问题。本文通过将舆论、病毒、谣言等在现实社会中各种复杂网络上的传播过程抽象为传染病在社会群体中的传播过程进行研究了以下方面的研究:1、综合考虑社交网络上用户的参与观点传播过程中用户状态存在不同的特性和观点信息会通过传播媒介参与传播过程的基础上,在SIRS观点传播模型的基础上增加了处在被淹没状态的用户(C)以及离线用户(E),提出了更加适合描述社交网络上观点、谣言传播的带有传播媒介的SICRS传播模型和SEIRS传播模型。2、借助动力学传播理论进行分析,并使用数学微分方程作为工具对该模型在复杂网络上的动力学行为进行了推导。3、使用仿真工具Matlab详细研究了该模型在均匀网络上的动力学行为。研究结果表明:在均匀网络中,谣言的传播结果与经典结果相似,且引入传播媒介后会对谣言的传播起到加速的作用;在考虑极限情况下,度不相关网络的传播阈值也趋于零;还模拟了不同参数下,信息的传播速度和传播规模。模型的提出不仅有助于研究谣言等在网络中的传播和控制,也为研究带有传播媒介的传播模型时如何提出高效可行的免疫策略提供了新思路。
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G206

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本文编号：1252025