【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)輿論的控制變得越來(lái)越重要。信息傳播模型能夠揭示信息傳播的規(guī)律,從而達(dá)到對(duì)傳播過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)的目的,因此社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的研究具有重要意義。針對(duì)經(jīng)典傳染病模型的不足進(jìn)行了分析,結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮攸c(diǎn),考慮了網(wǎng)絡(luò)中用戶的不同感染狀態(tài),引入感染用戶的衰減函數(shù),提出了適合社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播模型。在真實(shí)e-mail網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模型仿真,對(duì)比分析了不同模型的結(jié)果,研究了模型中各個(gè)影響因子對(duì)傳播過(guò)程的影響。結(jié)果表明,不同的模型參數(shù)反映了傳播趨勢(shì)的差異,模型反映出的傳播規(guī)律更符合信息在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程。
【圖文】：

網(wǎng)終用戶仕木蛤施閣圖

在目前關(guān)于信息傳播模型的研究中，，并沒(méi)有考慮到感染用戶的不同言論傾向，如SIＲ傳播模型、文獻(xiàn)［11～13，16］中提出的模型。以文獻(xiàn)［16］為例，文章沿用了SIＲ模型中將用戶分為未知者、傳播者和免疫者三類的思想，考慮了用戶的免疫力變化以及外部社會(huì)加強(qiáng)對(duì)傳播的影響等因素，構(gòu)建了基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的消息傳播模型(D-SIＲ)。在本文模型的數(shù)值仿真中，通過(guò)設(shè)置初始感染用戶，研究網(wǎng)絡(luò)中各類狀態(tài)用戶的數(shù)量隨著傳播層級(jí)數(shù)的變化情況。本文、SIＲ以及D-SIＲ模型的仿真結(jié)果如圖4～6所示。從圖4可以看出，易感染狀態(tài)用戶數(shù)量初期呈現(xiàn)出較快的下降趨勢(shì)，在一定階段后趨于一個(gè)定值;兩種感染狀態(tài)用戶數(shù)量在初始階段快速增長(zhǎng)，當(dāng)達(dá)到最大值后逐漸衰減，呈現(xiàn)固定的生命周期，最后趨向于零;免疫用戶數(shù)量則是保持增加的趨勢(shì)。從圖4～6的對(duì)比可以看出，本文模型由于定義了不同狀態(tài)的感染用戶，所以在仿真結(jié)果中存在兩類感染用戶的數(shù)量曲線，比起另外兩個(gè)模型更能體現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)中信息傳播趨勢(shì)的多樣性。另外，在實(shí)際社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播過(guò)程中，信息的發(fā)布初期傳播速度并不會(huì)極其迅速，而在爆發(fā)時(shí)網(wǎng)絡(luò)中的易感染用戶會(huì)很快收到信息并發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)變，因此易感染用戶的曲線變化應(yīng)該是先平緩而后突然下降，形成一個(gè)陡峭下滑的趨勢(shì)，本文模型中易感染(S類)用戶的減少趨勢(shì)正是符合這一點(diǎn)。但在SIＲ模型中，曲線的變化一直平緩減少，并沒(méi)有出現(xiàn)驟減的情況。三種模型感染狀態(tài)用戶峰值對(duì)比如圖7所示。從圖7可以看出，傳播過(guò)程中感染用戶(I類)的峰值本文模型較SIＲ、D-SIＲ模型更高，說(shuō)明信息在網(wǎng)絡(luò)中的覆蓋面越廣。特此說(shuō)明，由于本文模型將感染用戶分為兩類，所以感染用戶總數(shù)量為兩類感染用戶數(shù)量相加。2.2不同影響因子對(duì)比分析2.2.1初始感染用戶不同的情況S

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