基于复杂网络的人肉搜索研究

发布时间：2020-08-17 09:09

【摘要】：人肉搜索是信息时代的产物,人们的很多社交活动由面对面的线下交流变为线上网络活动,社交开始变得更虚拟化、自由化,人们之间的联系与交流更加方便,人与人之间的交集也越来越多。网络社交变得越来越强大,很多在现实中难以完成的事情,在网络中变得更加简单化,人肉搜索就是网络社交强大能力的一个有力佐证,它是一种特殊的网络群体行为模式。人肉搜索中的消息分为线上传播与线下传播,其中大部分发生在线上。所以研究其线上的传播规律与传播方式对人肉搜索的研究显得尤为重要。复杂网络的研究帮助人们解决了很多抽象问题,人们通过建立复杂网络模型与传播模型,对传染病和消息的传播做了模拟仿真与数值分析,在此基础上制定相关的抑制策略。本文在经典传染病模型的基础上加入新的影响因素,建立了更符合人肉搜索现象的传播模型。本文的内容包含以下两个方面:(1)基于人肉搜索多信息传播的特征,本文在经典SI模型的基础上,建立了多信息传播模型。整个人肉搜索过程可以看作信息拼图的过程,最终结果由多个信息片段共同组成,每条信息片段的感染密度与传播概率不尽相同,各个信息片段的传播互不影响。信息片段的感染密度与传播概率越大,信息片段传播越快,也越有利于人肉搜索的完成。最后分别在无标度网络与小世界网络中进行了模拟试验,通过对比实验验证了无标度网络更有利于人肉搜索传播。(2)在实际的人肉搜索过程中不光有真实信息的传播,还会有谣言的传播,两种信息会产生竞争传播。谣言的传播对真消息的传播会有很大的负作用,进而对整个人肉搜索的完成有抑制作用。因此本文提出了基于三角恋爱关系的传播模型,当谣言感染节点与真消息感染节点同时给无知节点传递消息时,无知节点会依照自身认知与对周围节点的信任度进行判断,选择相信一条自认为是“真消息”的消息,并进行传播。根据实际情况,可以得知“感染”谣言或真消息的节点密度与节点信誉度会对谣言和真消息的传播产生影响。由于人肉搜索具有多信息片段的特征,所以计算了所有信息的信息熵,并根据信息熵的值判断人肉搜索的完成概率。经过实验仿真与数值模拟,可以看出真消息的传播与谣言的感染密度成负相关,与真消息的感染密度成正相关;另一方面,邻居节点的信誉度越高,越有助于信息的传播。
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G206;O157.5
【图文】：

模型图,星形网络,最近邻,模型

星形耦合网络。所谓全局耦合网络是指任意两个节点直接相连，所以在具有相节点数的所有网络中，全局耦合网络有最小的平均路径长度 L =1和最大的聚类数 C=1。全局耦合网络在现实中比比皆是，某个学习小组的全部成员之间互相识，就是一个全局耦合网络。尽管全局耦合网络模型反映了很多真实网络具有聚类和小世界性质，但该模型还是有很大的限制。大多数的大型网络都是比较疏的，它们的边数一般至多为 O(N)而不是2O(N )。最近邻耦合网络的连边规则为所有节点只连接它周围与之相邻的节点。它的类系数为 C 3( K 2)/ 4( K 1) 3/ 4，其中 K 表示一个偶数，每个节点都与它左各 K / 2个邻居节点连接。最近邻耦合网络有高度聚类的特点，但它并不是一个世界网络，对于固定的 K 值，它的平均路径长度为 L N / 2 K ( N )。另外一种较为常见的规则网络为星形耦合网络，它的特征为只有一个中心点，余的节点都只与它相连，彼此之间互不连接，类似于放射状态，比如教室里的媒体都会连接到网络中心的服务器上，这时就构成了一个中心节点为服务器的形网络。该网络的平均路径长度为 L 2 2( N 1)/ N ( N 1) 2( N ),聚类系数 C N 1/ N 1( N )。

泊松分布,随机图,聚类系数

基于复杂网络的人肉搜索研究则边数大约为 pN ( N 1)/ 2条，平均节点度为 k p ( N 1) pN，节点度分布为11( ) (1 )k k N kNP k C p p 满足泊松分布，聚类系数为 C k / ( N 1) p，平均路径长度相对较小，即为 L ln N / lnk。ER 随机图如图 1.2 所示：

小世界模型,构造过程,文献,聚类系数

图 1.3 WS 小世界模型的构造过程（选取自文献[10]）上述算法得到的 WS 小世界的聚类系数 C ( p )为：33( 2)( ) (1 )4( 1)KC p pK (述式子可看为重连概率 p 的函数。从下图可以看出 WS 小世界网络的聚平均路径长度随重连概率的变化，当 p 0时，网络是一个规则的最近邻，此时 C (0) 3/ 4, L (0) N / 2K，表明网络为高度聚类但平均路径长度0 p 1， C ( p ) C(0)， L ( p ) L(0)，此时网络的聚类系数变化不大，径长度下降很快。因此小世界特性即为平均路径长度较小，聚类系数较

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