近年來復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究發(fā)展迅速,且其研究主要集中于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)上的動(dòng)力學(xué)過程分析;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上研究信息傳播動(dòng)力學(xué)也是網(wǎng)絡(luò)傳播研究的熱點(diǎn)問題之一。隨著信息時(shí)代的到來,人們在社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行信息傳播和交流,如知識、口碑、謠言及網(wǎng)絡(luò)暴力等信息的傳播。而如何促進(jìn)有利信息的傳播和抑制有害信息的傳播對人們生活更加具有實(shí)際意義,因此研究信息傳播機(jī)制至關(guān)重要。本文在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上,分析社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的影響因素及傳播動(dòng)力學(xué)。由于無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)能更加形象地反映現(xiàn)實(shí)世界中的社交網(wǎng)絡(luò),結(jié)合實(shí)際信息傳播機(jī)制及具體情況,研究基于無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)建立了幾類新型的信息傳播動(dòng)力學(xué)模型,并對提出的模型進(jìn)行了詳細(xì)地研究和分析,得到與現(xiàn)實(shí)生活中的信息傳播現(xiàn)象相吻合的結(jié)論。本文工作及創(chuàng)新點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面:1、社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)與發(fā)展不僅為學(xué)習(xí)者提供了一個(gè)寬闊的學(xué)習(xí)環(huán)境,更為知識的廣泛、快速傳播提供了一個(gè)良好的平臺。為了研究社交網(wǎng)絡(luò)中知識傳播機(jī)制及人們認(rèn)知行為的不同,基于無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)提出了一類新型的ILSFI（Ignoramus-Learner-Spreader-Forgetter-Ignoramus）知識傳播動(dòng)力學(xué)模型。根... 

【文章來源】：長江大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

全球Internet網(wǎng)絡(luò)，社交網(wǎng)絡(luò)，城市交通網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第二章復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與信息傳播概述13者（Infected，I）和治愈者（Removed，R）等不同的狀態(tài)，而信息傳播過程中個(gè)體節(jié)點(diǎn)一般分為無知者、信息傳播者和信息抵制者，個(gè)體之間轉(zhuǎn)換方式不同會(huì)形成不同的傳染模型。本節(jié)主要介紹SIR信息傳播模型。在SIR模型中，tR表示在t時(shí)刻系統(tǒng)中抵制人群的數(shù)量，處于該信息抵制狀態(tài)的個(gè)體表明此時(shí)的個(gè)體已經(jīng)獲得免疫能力，不傳播該信息。用tRk表示t時(shí)刻抵制者所占群體總數(shù)的比例，且有tSttRI1kkk�；跓o標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的SIR信息傳播模型流程圖如圖2-3所示。一個(gè)無知者可能會(huì)和自己有所關(guān)系的信息傳播者交流，以概率感染進(jìn)而轉(zhuǎn)變成信息傳播者，同時(shí)信息傳播者由于某些原因也會(huì)以概率放棄傳播信息，轉(zhuǎn)變成信息抵制者。圖2-3信息在無知者、傳播者和抵制者之間的傳播流程圖Fig.2-3Flowchartofinformationdisseminationamongignorants,communicatorsandresisters在這里考慮社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播是在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上，然后獲得如下信息傳播動(dòng)力學(xué)模型：tIdttdRtkttISdttdItSktdttdSkkkkkkk（2-1）t其中表示在t時(shí)刻一個(gè)無知者與信息傳播者接觸的概率，并且滿足：iiiiiPitIiktNtItkiP1/（2-2）kiP/表示度為k的節(jié)點(diǎn)與度為i的信息傳播者隨機(jī)接觸的概率，Pk//kiiPi，ikiiP表示無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中的平均度。2.3.3基本再生數(shù)基本再生數(shù)是判斷疾病或信息等是否能在網(wǎng)絡(luò)上持續(xù)傳播的重要參數(shù)，在疾病

第三章考慮認(rèn)知差異的知識傳播動(dòng)力學(xué)模型17似。因此本章基于基于傳染病的研究方法，考慮人們認(rèn)知差異和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性，在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上建立知識信息傳播模型，分析知識信息傳播動(dòng)力學(xué)過程。3.2網(wǎng)絡(luò)模型3.2.1模型建立知識信息傳播研究是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的一個(gè)重要應(yīng)用[73]。為了研究知識傳播在社交網(wǎng)絡(luò)的傳播動(dòng)力學(xué)模型，人群作為一個(gè)復(fù)雜的社交網(wǎng)絡(luò)，個(gè)體抽象為節(jié)點(diǎn)并且個(gè)體之間的連接抽象為邊，人們通過“接觸”傳播知識。在知識動(dòng)力學(xué)傳播過程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有如下四種狀態(tài)：無知者（ignoramus），其代表不知道某個(gè)知識的人；學(xué)習(xí)者（learner），其代表學(xué)習(xí)了某個(gè)知識但不主動(dòng)傳播知識的人；傳播者（spreader），其代表積極傳播分享知識的人；遺忘者（forgetter），其代表遺忘了所學(xué)知識的人。傳播流程圖如圖3-1所示。圖3-1知識在無知者、學(xué)習(xí)者、傳播者和遺忘者之間的傳播流程圖Fig.3-1Flowdiagramillustratingbetweenignoramus,learner,spreaderandforgetter在知識傳播過程中，考慮無知者與學(xué)習(xí)者或者傳播者相接觸，則無知者分別接觸學(xué)習(xí)者和傳播者的感染率為1和2，然后轉(zhuǎn)變成學(xué)習(xí)者。吸引參數(shù)用來描述人們對學(xué)習(xí)新知識的興趣程度�？紤]到每個(gè)人學(xué)習(xí)新知識的受益程度不同，學(xué)習(xí)者轉(zhuǎn)變成傳播者的概率為。隨著時(shí)間變化人們會(huì)遺忘某些學(xué)習(xí)的知識，也就是一個(gè)學(xué)習(xí)者或者傳播者會(huì)分別以遺忘概率1或2轉(zhuǎn)變成為遺忘者。當(dāng)然，當(dāng)再次面對新知識，一個(gè)遺忘者會(huì)以概率轉(zhuǎn)變成一個(gè)無知者。為了使網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)保持時(shí)序不變的，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的遷入率和遷出率都為，并且所有的新遷入群體均為無知者。社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度呈冪律分布且擾動(dòng)較大，必須考慮節(jié)點(diǎn)度的異質(zhì)性。用tIk，tLk，tSk，tFk分別表示度為k的四類節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻的密度。1t表示

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碩士論文
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本文編號：3098503