微博谣言免疫策略的研究

发布时间：2018-04-01 11:21

  本文选题：网络谣言　切入点：出度　出处：《计算机工程》2017年05期

【摘要】：当前网络谣言控制策略的研究大多考虑高连接度对消息传播的影响,即节点自身邻居数,忽略了其邻居信息产生的间接影响。为此,提出一种SDND谣言免疫策略,该策略只需了解网络局部信息,在选取免疫节点时综合考虑节点自身出度及其邻居最大出度。在新浪微博数据集上,借助SEIR谣言传播模型仿真谣言传播,对比分析目标免疫、熟人免疫、重要熟人免疫、SDND免疫对谣言传播的影响。仿真结果表明,SDND免疫效果优于目标免疫、熟人免疫等策略,能够较好地抑制谣言传播。
[Abstract]:At present, most of the researches on the network rumor control strategy consider the influence of high connectivity on message propagation, that is, the number of neighbors of nodes themselves, and ignore the indirect effect of neighbor information. Therefore, a SDND rumor immunization strategy is proposed. This strategy only needs to know the local information of the network, and considers the node's own outlier and its neighbor's maximum outlier when selecting the immune node. On the Sina Weibo data set, the rumor propagation is simulated with the help of SEIR rumor propagation model, and the target immunity is compared and analyzed. The simulation results show that the effect of SDND immunization is better than that of target immunity and acquaintance immunity, and it can restrain rumor spread well.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【基金】：广州市科技计划项目(2014XYD-007)
【分类号】：G206;TP393.092

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本文编号：1695354