社交网络谣言传播模型及动力学分析

发布时间：2020-04-09 08:35

【摘要】：社交网络谣言是互联网快速发展与互联网设备普及的产物,精准、快速、低成本的清除社交网络谣言是社交网络治理的目标。文章提出了一种考虑社交网络结构特征与社交网络谣言特点的社交网络谣言传播模型,并对其进行仿真分析。本文的主要研究内容如下:(1)提出一种新的社交网络谣言传播模型,即URBD模型。首次将社交网络谣言数据量大的特点作为关注研究的重点,将其用R节点表示。实验仿真发现发布权威消息的行为对谣言的传播具有较好的抑制效果。(2)考虑到用户并非一直保持网络社交在线,具备上下线的URBD模型更为贴合社交网络中的谣言传播行为。通过建模分析发现,在发布权威消息进行辟谣的同时,对传播谣言用户封号或者限制部分用户的上线,可以较好的抑制谣言在社交网络中的传播。(3)考虑到不同度的节点对社交网络谣言传播具有不同的影响,因此建立一个基于复杂网络的社交网络谣言传播模型。首先利用传播动力学建立社交网络谣言传播的理论模型,其次使用计算机仿真分析复杂网络中。仿真实验发现无标度网络中的谣言不容易彻底清除。在小世界特征明显的社交网络中,节点度大的节点受谣言影响的平均时间较短。基于复杂网络的URBD模型可以更好的描述谣言在社交网络中传播的影响范围。
【图文】：

对该信息的不同观点。社交网络结构上的信息传依赖于信息的传播，其动态演化的规律与传染性染病传播思想可以较好的刻画社交网络上的谣言模型当中，种群个体总数表示为 N ，易感染个体体表示为 R 。在初始状态时，通常假设系统中存中出现病毒感染个体，同时受病毒感染的周期远个体的死亡和出生，以保持种群的总数不变。群以个体是否感染病毒进行划分,分为易感染个整个系统传染的源头，它通过一定的概率 α 将病毒该易感染个体转变为感染个体，成为了新的感定的机率 β 恢复健康为易感染个体 S 。模型 SIS后患者不会具有免疫力的传染病。SIS 模型的状α

刻系统中处于易感染状态 S 、感染状态 I 的个体密度分别为 s ( t型的传播模型可以使用如下微分动力学方程组表示：( )( ) ( ) ( )( )( ) ( ) ( )ds ti t s t i tdtdi ti t s t i tdtα βα β = + = 型，Kermack 和 Mckendrick 使用微分动力学建立了 SIR 传播动力sceptible-Infected-Removed, SIR)可以表示两种情形：第一种情形康后获得了终生免疫力，，如麻疹、天花等；第二种情形是个体感艾滋病。在 SIR 传播模型中，个体一共可以分为三种：易感染个移除个体 R 。同 SIS 模型有所不同的是 SIR 模型当中的感染个体 β 变为移除个体 R 。SIR 模型的状态转移图如下图 2.2 所示。α β
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP393.09;G206

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本文编号：2620533