復(fù)雜系統(tǒng)以各色各樣的形式,廣泛存在于大自然界和人類社會。近年來,有關(guān)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的深入研究,促進(jìn)了復(fù)雜系統(tǒng)物理學(xué)的發(fā)展,使其成為本世紀(jì)初復(fù)雜性科學(xué)的學(xué)科前沿。信息傳播作為自然界和人類社會中具有集群特征的一種普遍現(xiàn)象,更是成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最重要的研究方向之一。關(guān)于信息傳播的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和動力學(xué)機(jī)制的研究,是國際學(xué)術(shù)界廣為關(guān)注的研究課題。本文擬在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,研究遺忘回憶機(jī)制（FRM）對信息在該網(wǎng)絡(luò)中傳播的影響。本文的主要研究工作如下:1.文章從綜述了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的基本情況開始,跟著回顧了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展簡史,接著討論了常用到的基本概念和幾種經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)模型及其性質(zhì),著重介紹了流行病傳播模型,并對其防疫策略進(jìn)行比較分析。作為本工作的基礎(chǔ),詳細(xì)敘述了信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的二態(tài)、三態(tài)及四態(tài)模型。2.定義加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播概率與節(jié)點(diǎn)之間的邊權(quán)相關(guān),有信息的節(jié)點(diǎn)把信息向與它的連接權(quán)重高的鄰居傳播的概率明顯要比向權(quán)重低的鄰居傳播的概率要大得多。在這個(gè)規(guī)則下,研究了不同的信息傳播概率參數(shù)（α）下,網(wǎng)絡(luò)信息傳播廣度（有信息的節(jié)點(diǎn)所占的百分比）與時(shí)間的演化關(guān)系,通過計(jì)算機(jī)模擬,我們發(fā)現(xiàn):α值越小,信息傳播廣度越容... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Konigsberg小鎮(zhèn)抽象出來的陸地和7橋

一kJ (2.15)式中r。為新}與點(diǎn)所帶的邊數(shù)，連接度分布如下偽川圖2.6)。由于BA網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)的世界的情況相符合，因此受到學(xué)者們的廣泛使用，如在BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上研究輿論傳播的情況〔26」，在該無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上研究接觸過程動力學(xué)情況的「27〕。前面描述的這三種網(wǎng)絡(luò)均是按照網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來進(jìn)行分類的，其實(shí)還可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的邊的性質(zhì)來進(jìn)行分類:如果網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連線沒有方向則稱做無向網(wǎng)絡(luò);當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連線是不同的兩條邊時(shí)，亦即連線是有方向的，稱做有向網(wǎng)絡(luò);在很多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)間的連線的性質(zhì)是不完全相同的，為了描述這一特性，人們選擇了對邊賦予權(quán)重，該類網(wǎng)絡(luò)也稱做加權(quán)網(wǎng)絡(luò)。另外還有層級網(wǎng)絡(luò)模型、超小世界網(wǎng)絡(luò)模型等等類型。

⑧碩士學(xué)位論文MASTER’51’1111:515的節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)強(qiáng)度與時(shí)間的關(guān)系(如圖4.7):二材ua6為的圖4.7:在每一時(shí)間步下，新獲得信息的節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)強(qiáng)度與時(shí)間的關(guān)系，其中N=8000，占m二2，傳播概氣。=營計(jì)(“一7)，遺忘概率“O，回憶概率也“0。k‘刃從!圖中我們看到.在�？郕一7的情祝卜.點(diǎn)權(quán)大的節(jié)點(diǎn)會率先獲得信息，也就是說，有信息的節(jié)點(diǎn)都偏好向點(diǎn)強(qiáng)度大的節(jié)點(diǎn)傳播信息，這也很容易理解，因?yàn)辄c(diǎn)強(qiáng)度大的節(jié)點(diǎn)


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