基于SIR社交网络的谣言传播模型研究

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在线社交网络(Online Social Network,OSN)作为信息化社会不断发展的产物,将线下生活更完整的信息流转移到线上进行低成本管理,让虚拟社交越来越与现实世界的社交出现交叉。论文的主要研究内容如下:(1)基于SIR(Susceptible-Infected-Removed)传染病模型,结合网络博弈论,给出用户在社交网络中选择传播谣言或不传播谣言的概率表达式。在此基础上,分析谣言在社交网络中的传播过程,结合用户可随时改变自身决策的行为特点,建立谣言扩散模型。并分别基于无标度网络和小世界网络,进行数值仿真,发现用户决策转换比例对谣言扩散的抑制作用。(2)在研究两则相关谣言在社交网络传播过程中相互作用的基础上,基于在线社交网络拓扑模型和经典的传染病模型,提出并建立了两则相关性谣言在社交网络中传播的SIR模型,为研究多则谣言在网络中的传播过程提供了基础模型。为验证所提出模型的有效性和可行性,针对社交网络的小世界和无标度特性,基于所构建的人工网络进行了数值仿真验证,对比分析研究了基本再生数在两则谣言传播模型中对谣言扩散的影响。(3)引入种群动力学框架,提出基于SIR的在线社交网络中的信息传播模型,以公共场合信息传播过程的羊群效应与文献老化效应为切入点,分析用户特征属性、行为属性、兴趣属性等对在线社交网络中信息传播的重要性,进而结合网络推手并分析网络中一类谣言传播及雇佣网络推手进行辟谣对谣言的影响。发现在最佳时间点雇佣网络推手进行辟谣,经济损失减至最小,并且能有效抑制谣言传播,为相关职能部门在舆情监控决策方案上提供了理论分析。
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