發(fā)布時(shí)間：2023-02-26 01:25

　　隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的快速推進(jìn),在線社交網(wǎng)絡(luò)順應(yīng)時(shí)代的潮流蓬勃發(fā)展。在線社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)改變了人們的社交系統(tǒng),給人們帶來了豐富便捷的服務(wù)。與此同時(shí),社交網(wǎng)絡(luò)中充斥著紛繁復(fù)雜的信息,導(dǎo)致謠言等異常信息在社交網(wǎng)絡(luò)中快速蔓延。謠言不僅誤導(dǎo)人們的認(rèn)知,更能影響社會(huì)和國(guó)家的穩(wěn)定發(fā)展,造成巨大的損失。因此,如何快速準(zhǔn)確的識(shí)別謠言源具有非常重要的實(shí)際意義。本文通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與謠言傳播規(guī)律等方面研究謠言溯源的相關(guān)問題。本文研究的主要內(nèi)容如下:(1)基于SI傳播模型,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu),提出了基于譜優(yōu)化的雙信源溯源算法。該算法在模塊度的基礎(chǔ)上,利用優(yōu)化的譜分析方法將感染圖劃分成兩個(gè)互不重疊的社區(qū),分別在這兩個(gè)社區(qū)進(jìn)行基于謠言中心性的單信源溯源,進(jìn)而將雙信源溯源問題近似分解為兩個(gè)獨(dú)立的單一信源溯源問題。最后通過在不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和不同中心性估計(jì)量進(jìn)行對(duì)比,仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法的綜合溯源性能較優(yōu),平均錯(cuò)誤距離在2.5跳以內(nèi)。同時(shí)與傳統(tǒng)雙信源算法相比,該算法時(shí)間復(fù)雜度較低。(2)研究了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的多信源溯源問題。由于真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性,傳播概率與人際關(guān)系的親密度成正相關(guān)。因此,在傳播概率的基礎(chǔ)上,利用有效距...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)與研究框架
第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論
    2.1 引言
    2.2 理論基礎(chǔ)
        2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征
        2.2.2 網(wǎng)絡(luò)的基本類型
    2.3 謠言傳播模型
        2.3.1 SI模型
        2.3.2 SIR模型
        2.3.3 SIS模型
        2.3.4 其他傳播模型
    2.4 社區(qū)劃分概述
        2.4.1 圖分割算法
        2.4.2 層次聚類算法
        2.4.3 模塊度優(yōu)化算法
        2.4.4 標(biāo)簽傳播算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于譜優(yōu)化的雙信源溯源算法
    3.1 引言
    3.2 基于譜優(yōu)化社區(qū)劃分
        3.2.1 模塊度
        3.2.2 基于譜優(yōu)化的模塊度矩陣
    3.3 謠言溯源算法
        3.3.1 謠言傳播模型
        3.3.2 源估計(jì)量和謠言中心
    3.4 仿真與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于有效距離的多信源溯源算法
    4.1 引言
    4.2 理論模型
        4.2.1 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 信息傳播模型
        4.2.3 傳播概率
        4.2.4 有效距離
        4.2.5 源估計(jì)量
        4.2.6 社區(qū)劃分
    4.3 仿真與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于反謠言機(jī)制的謠言溯源研究
    5.1 引言
    5.2 反謠言機(jī)制溯源模型
        5.2.1 信息傳播模型
        5.2.2 最大似然估計(jì)器
        5.2.3 社區(qū)結(jié)構(gòu)
        5.2.4 正確檢測(cè)概率
    5.3 仿真與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 程序清單
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間獲得的獎(jiǎng)項(xiàng)
致謝



本文編號(hào)：3749534