發(fā)布時間：2020-08-17 09:09

【摘要】：人肉搜索是信息時代的產(chǎn)物,人們的很多社交活動由面對面的線下交流變?yōu)榫�上網(wǎng)絡活動,社交開始變得更虛擬化、自由化,人們之間的聯(lián)系與交流更加方便,人與人之間的交集也越來越多。網(wǎng)絡社交變得越來越強大,很多在現(xiàn)實中難以完成的事情,在網(wǎng)絡中變得更加簡單化,人肉搜索就是網(wǎng)絡社交強大能力的一個有力佐證,它是一種特殊的網(wǎng)絡群體行為模式。人肉搜索中的消息分為線上傳播與線下傳播,其中大部分發(fā)生在線上。所以研究其線上的傳播規(guī)律與傳播方式對人肉搜索的研究顯得尤為重要。復雜網(wǎng)絡的研究幫助人們解決了很多抽象問題,人們通過建立復雜網(wǎng)絡模型與傳播模型,對傳染病和消息的傳播做了模擬仿真與數(shù)值分析,在此基礎上制定相關的抑制策略。本文在經(jīng)典傳染病模型的基礎上加入新的影響因素,建立了更符合人肉搜索現(xiàn)象的傳播模型。本文的內(nèi)容包含以下兩個方面:(1)基于人肉搜索多信息傳播的特征,本文在經(jīng)典SI模型的基礎上,建立了多信息傳播模型。整個人肉搜索過程可以看作信息拼圖的過程,最終結果由多個信息片段共同組成,每條信息片段的感染密度與傳播概率不盡相同,各個信息片段的傳播互不影響。信息片段的感染密度與傳播概率越大,信息片段傳播越快,也越有利于人肉搜索的完成。最后分別在無標度網(wǎng)絡與小世界網(wǎng)絡中進行了模擬試驗,通過對比實驗驗證了無標度網(wǎng)絡更有利于人肉搜索傳播。(2)在實際的人肉搜索過程中不光有真實信息的傳播,還會有謠言的傳播,兩種信息會產(chǎn)生競爭傳播。謠言的傳播對真消息的傳播會有很大的負作用,進而對整個人肉搜索的完成有抑制作用。因此本文提出了基于三角戀愛關系的傳播模型,當謠言感染節(jié)點與真消息感染節(jié)點同時給無知節(jié)點傳遞消息時,無知節(jié)點會依照自身認知與對周圍節(jié)點的信任度進行判斷,選擇相信一條自認為是“真消息”的消息,并進行傳播。根據(jù)實際情況,可以得知“感染”謠言或真消息的節(jié)點密度與節(jié)點信譽度會對謠言和真消息的傳播產(chǎn)生影響。由于人肉搜索具有多信息片段的特征,所以計算了所有信息的信息熵,并根據(jù)信息熵的值判斷人肉搜索的完成概率。經(jīng)過實驗仿真與數(shù)值模擬,可以看出真消息的傳播與謠言的感染密度成負相關,與真消息的感染密度成正相關;另一方面,鄰居節(jié)點的信譽度越高,越有助于信息的傳播。
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G206;O157.5
【圖文】：

星形耦合網(wǎng)絡。所謂全局耦合網(wǎng)絡是指任意兩個節(jié)點直接相連，所以在具有相節(jié)點數(shù)的所有網(wǎng)絡中，全局耦合網(wǎng)絡有最小的平均路徑長度 L =1和最大的聚類數(shù) C=1。全局耦合網(wǎng)絡在現(xiàn)實中比比皆是，某個學習小組的全部成員之間互相識，就是一個全局耦合網(wǎng)絡。盡管全局耦合網(wǎng)絡模型反映了很多真實網(wǎng)絡具有聚類和小世界性質(zhì)，但該模型還是有很大的限制。大多數(shù)的大型網(wǎng)絡都是比較疏的，它們的邊數(shù)一般至多為 O(N)而不是2O(N )。最近鄰耦合網(wǎng)絡的連邊規(guī)則為所有節(jié)點只連接它周圍與之相鄰的節(jié)點。它的類系數(shù)為 C 3( K 2)/ 4( K 1) 3/ 4，其中 K 表示一個偶數(shù)，每個節(jié)點都與它左各 K / 2個鄰居節(jié)點連接。最近鄰耦合網(wǎng)絡有高度聚類的特點，但它并不是一個世界網(wǎng)絡，對于固定的 K 值，它的平均路徑長度為 L N / 2 K ( N )。另外一種較為常見的規(guī)則網(wǎng)絡為星形耦合網(wǎng)絡，它的特征為只有一個中心點，余的節(jié)點都只與它相連，彼此之間互不連接，類似于放射狀態(tài)，比如教室里的媒體都會連接到網(wǎng)絡中心的服務器上，這時就構成了一個中心節(jié)點為服務器的形網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡的平均路徑長度為 L 2 2( N 1)/ N ( N 1) 2( N ),聚類系數(shù) C N 1/ N 1( N )。

基于復雜網(wǎng)絡的人肉搜索研究則邊數(shù)大約為 pN ( N 1)/ 2條，平均節(jié)點度為 k p ( N 1) pN，節(jié)點度分布為11( ) (1 )k k N kNP k C p p 滿足泊松分布，聚類系數(shù)為 C k / ( N 1) p，平均路徑長度相對較小，即為 L ln N / lnk。ER 隨機圖如圖 1.2 所示：

圖 1.3 WS 小世界模型的構造過程（選取自文獻[10]）上述算法得到的 WS 小世界的聚類系數(shù) C ( p )為：33( 2)( ) (1 )4( 1)KC p pK (述式子可看為重連概率 p 的函數(shù)。從下圖可以看出 WS 小世界網(wǎng)絡的聚平均路徑長度隨重連概率的變化，當 p 0時，網(wǎng)絡是一個規(guī)則的最近鄰，此時 C (0) 3/ 4, L (0) N / 2K，表明網(wǎng)絡為高度聚類但平均路徑長度0 p 1， C ( p ) C(0)， L ( p ) L(0)，此時網(wǎng)絡的聚類系數(shù)變化不大，徑長度下降很快。因此小世界特性即為平均路徑長度較小，聚類系數(shù)較

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本文編號：2795121