本文關(guān)鍵詞： 謠言傳播 社交網(wǎng)絡(luò) 傳染病模型 傳播概率 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)　出處：《情報雜志》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：[目的/意義]在線社交網(wǎng)絡(luò)的流行推動了網(wǎng)絡(luò)輿情的研究,網(wǎng)絡(luò)謠言作為網(wǎng)絡(luò)輿情分析的重要方面,對其傳播規(guī)律和控制方法的研究越發(fā)重要。[方法/過程]當(dāng)前,利用傳染病模型分析網(wǎng)絡(luò)謠言傳播的多種模型中,SEIR模型通過節(jié)點的易感、潛伏、感染、免疫四種狀態(tài)較全面的反應(yīng)了謠言的傳播特性。但模型對于單位時間內(nèi)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的傳播概率均等這一假設(shè)與實際社交網(wǎng)絡(luò)的傳播性質(zhì)不一致,個體間的親密度、謠言接收次數(shù)等均影響謠言的傳播概率,另外免疫節(jié)點對謠言傳播在實際情況中是有一定抑制作用的,基于這兩點提出一種改進(jìn)的謠言傳播模型PSEIR。[結(jié)果/結(jié)論]將該模型在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行謠言傳播過程仿真,分析影響謠言傳播的主要因素,并與傳統(tǒng)的SEIR、SIR謠言傳播模型進(jìn)行對比,結(jié)果表明PSEIR模型能更好地反映社交網(wǎng)絡(luò)中謠言的傳播規(guī)律。
[Abstract]:[purpose / significance] the popularity of online social networks has promoted the research of online public opinion. As an important aspect of the analysis of network public opinion, the study of its dissemination law and control method is becoming more and more important. [method / process] at present, The infectious disease model is used to analyze the susceptibility, latency and infection of the network rumour spreading model. However, the assumption that the propagation probability of the network nodes per unit time is equal is not consistent with the propagation property of the actual social network, and the affinity between individuals is not consistent with the assumption that the spread probability of the network nodes is equal to that of the actual social network. The number of rumors received affects the spread probability of rumors. In addition, the immune nodes have a certain inhibitory effect on the spread of rumors in the actual situation. Based on these two points, an improved rumor propagation model, PSEIR. is proposed. [results / conclusion] the model is simulated on scale-free network, and the main factors affecting rumor propagation are analyzed. The results show that the PSEIR model can better reflect the law of rumor propagation in social networks.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項目“基于查詢?nèi)罩镜臄?shù)據(jù)庫自動模式匹配技術(shù)研究”(編號:61303016)研究成果之一
【分類號】：C912.63

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本文編號：1544397