复杂网络中真假信息传播机制研究

发布时间：2023-04-21 03:55

　　近年来,计算机和移动互联网技术的快速发展极大的改变了人们获取信息的方式,在线社交网络平台的迅速发展使得信息传播变得更加便捷。这也为谣言的传播提供了途径,严重时可能造成政治经济上的危害。本文基于真假消息传播模型,从网络的过滤虚假消息能力出发,研究了真假消息传播过程中动态演化过程,并提出了基于动态规划的真假信息传播能力的计算方法。本文的主要研究内容如下:1.基于自学习机制的社会网络信息扩散模型:本研究针对社会网络中的个体具有从历史信息中学习的能力,在此基础上提出了一种新的社会网络信息扩散模型,该模型考虑了两类节点,即智慧节点和正常节点,以及两类信息,即真假消息,以及自我学习机制。基于对信息过滤能力(Information Filtering Ability,IFA)的定义,我们发现提出的自学习机制可以使网络更加智能,更好地区分真假信息。智慧节点的引入导致了链形网络中的社会分层,即靠近智慧节点的节点最初发布的真实消息可以转发给更多的其他节点。此外,我们发现两个链形网路之间的互连可以使桥接节点具有更高的社会影响力。2.基于动态规划的真假消息传播能力的估计方法:本研究针对真假消息传播模型提出了一...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基本传播动力学模型及变体
        1.2.2 谣言模型建模和控制策略
        1.2.3 谣言实证研究
    1.3 本文的主要研究工作介绍
    1.4 论文的章节安排
    1.5 本章小结
第二章 复杂网络传播理论基础
    2.1 复杂网络上的信息传播动力学
    2.2 复杂网络的拓扑结构特征
        2.2.1 度中心性
        2.2.2 接近中心性
        2.2.3 特征向量中心性
        2.2.4 聚类系数
    2.3 经典的信息传播模型
        2.3.1 线性阈值模型
        2.3.2 独立级联模型
        2.3.3 传染病模型
    2.4 传播模型的平均场理论方法
        2.4.1 同质平均场理论
        2.4.2 异质平均场理论
    2.5 本章小结
第三章 基于智慧社交网络的自学习信息扩散模型
    3.1 引言
    3.2 模型构建
        3.2.1 基本信息传播模型
        3.2.2 自学习机制
        3.2.3 社交网络智慧程度指标
    3.3 理论分析
        3.3.1 链形网络
        3.3.2 星形网络
        3.3.3 社会分层的出现
        3.3.4 网络结构的交叉优势
    3.4 仿真实验及结果分析
        3.4.1 信息过滤能力
        3.4.2 量化社会分层
        3.4.3 量化交叉优势
    3.5 本章小结
第四章 基于动态规划的真假信息传播能力估计算法
    4.1 引言
    4.2 真假信息传播模型
        4.2.1 模型描述
        4.2.2 信息过滤能力的指标
    4.3 基于动态规划的传播能力的估计方法
        4.3.1 模型主要框架
        4.3.2 问题定义
        4.3.3 最短距离矩阵的计算
        4.3.4 节点信息传播概率计算
        4.3.5 计算信息估计能力
    4.4 实验和结果
        4.4.1 数据描述
        4.4.2 实验设置及参数
        4.4.3 实验结果与分析
        4.4.4 运行时间效率分析
    4.5 本章小结
第五章 社区结构对真假消息传播动力学的影响
    5.1 引言
    5.2 模型构建
        5.2.1 基本传播模型描述
        5.2.2 社区网络的构建
    5.3 理论分析
    5.4 仿真结果及分析
        5.4.1 未考虑恶意节点的情况
        5.4.2 考虑恶意节点的情况
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
    1 作者简历
    2 攻读硕士学位期间发表的学术论文
    3 参与的科研项目及获奖情况
    4 发明专利
学位论文数据集



本文编号：3795785