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基于鄰居節(jié)點(diǎn)耦合的信息傳播研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-21 17:30
  21世紀(jì)是一個(gè)信息爆炸的時(shí)代,每天都會(huì)有無數(shù)的信息產(chǎn)生與傳播,特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與自媒體技術(shù)的應(yīng)用,參與信息傳播的個(gè)體增多,信息傳播的范圍變大。與此同時(shí),信息傳播的方式也在發(fā)生變化,以前大眾只能接收來自固定媒體的信息,如電視、報(bào)紙等,而現(xiàn)如今大眾可以通過網(wǎng)絡(luò)來獲取自己感興趣的信息,所以影響信息傳播的因素也變得越來越多樣,越來越復(fù)雜。因而研究信息的傳播,特別是研究特殊因素對信息的傳播有著深遠(yuǎn)的意義。隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究成果越來越多,各學(xué)科的學(xué)者們也將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到相應(yīng)領(lǐng)域,許多問題都有了新的解決方案,比如傳染病傳播動(dòng)力學(xué)方程的建立,金融股權(quán)分配問題,信息和謠言傳播規(guī)律的研究,都是基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論而提出的解決方法。本文在已有成果的基礎(chǔ)上,研究了鄰居節(jié)點(diǎn)之間的某些耦合關(guān)系對于信息傳播的影響,建立了更加符合信息傳播規(guī)律的網(wǎng)絡(luò)模型與傳播模型。本文的內(nèi)容主要包含以下兩個(gè)方面:(1)基于人們對于信息的記憶能力,為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)賦予記憶能力,通過多輪次的信息傳播訓(xùn)練,構(gòu)建具有記憶性的網(wǎng)絡(luò)模型,再基于機(jī)器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí),構(gòu)建具有記憶-聚類能力的信息傳播模型。人們對于某一類信息的記憶,會(huì)使得人... 

【文章來源】:蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】:76 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于鄰居節(jié)點(diǎn)耦合的信息傳播研究


三種常見的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)

模型圖,路徑長度,聚類,概率


碩士學(xué)位論文7圖1.2WS小世界網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造過程(選取自文獻(xiàn)[2])通過小世界網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造過程可以發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度至少為K/2,而規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的度有著明確的限制,隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的度卻沒有任何的限制。這也說明WS小世界網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì)與重連概率p有著很大的關(guān)系,根據(jù)學(xué)者們的研究,可以發(fā)現(xiàn)他們的如下規(guī)律。圖1.3WS小世界網(wǎng)絡(luò)模型聚類系數(shù)和平均路徑長度與重連概率p的關(guān)系(選取自文獻(xiàn)[2])圖1.3為歸一化后的結(jié)果,使得聚類系數(shù)和平均路徑長度的最大值均為1。但仍可以發(fā)現(xiàn),隨著重連概率p的減小,平均路徑長度是變短的,而聚類系數(shù)卻是變高的,這表現(xiàn)出了典型的小世界特性。WS小世界網(wǎng)絡(luò)雖然符合小世界特性,但其算法的局限性使得網(wǎng)絡(luò)中可能存在孤立節(jié)點(diǎn),于是Newman和Watts于1999對WS小世界網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),在不斷

狀態(tài)圖,狀態(tài),模型,人群


le),處于該狀態(tài)的個(gè)體是有可能被感染的個(gè)體。(2)感染狀態(tài)I(Infected),表示該個(gè)體已經(jīng)被某種病毒感染,同時(shí)該個(gè)體還有可能將病毒傳播給鄰居中的易感狀態(tài)個(gè)體。(3)移除狀態(tài)R(Recovered),若個(gè)體處于該狀態(tài),說明該個(gè)體已經(jīng)被治愈,且獲得了免疫力,不會(huì)再被同種病毒所感染。有了這三種狀態(tài)的個(gè)體,就可以建立起SI、SIS、SIR三種經(jīng)典的傳染病模型。2.1.1SI傳染病模型現(xiàn)實(shí)中,有多種只要被感染就無法被治愈的因病毒引起的疾病,比如HIV病毒引起的艾滋病,基于這種情況提出了SI傳播模型,其模型示意圖如圖2.1所示。圖2.1SI模型狀態(tài)轉(zhuǎn)化圖人群中個(gè)體的狀態(tài)分為兩種S和I,用()和()分別表示時(shí)刻易感狀態(tài)人群和感染狀態(tài)人群占整個(gè)人群的比例,表示狀態(tài)個(gè)體會(huì)以概率轉(zhuǎn)變?yōu)闋顟B(tài)。模型的微分方程可表示為:{()=()()()=()()(2.1)在時(shí)刻,人群中只存在狀態(tài)個(gè)體和狀態(tài)個(gè)體,因而()+()=1。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及其應(yīng)用研究概述[J]. 劉濤,陳忠,陳曉榮.  系統(tǒng)工程. 2005(06)



本文編號:3600674

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