在線社交網絡的快速發(fā)展,給謠言的傳播提供了新的平臺,加快了謠言的傳播速度、提高了控制謠言的難度。近年來,謠言的傳播給國家和社會帶來了極大的社會負面影響和巨大的經濟損失,因此研究謠言的傳播機制具有重要意義。在本文中,我們主要基于SIR模型來研究謠言的傳播,考慮了個體差異,媒體辟謠,分別提出了兩類基于網絡連邊的不同謠言傳播模型,通過矩陣法計算出了基本再生數,分析了謠言傳播的最終規(guī)模,并通過數值仿真實例驗證了本文結果的有效性和正確性。論文的主要研究成果包括以下幾個方面:基于SIR模型,從網絡連邊的角度出發(fā),考慮到個體差異（辨別謠言能力不同）,建立了謠言傳播模型,使用矩陣法求出模型的基本再生數。并分別基于配置網絡和無標度網絡進行數值仿真,發(fā)現模型數值解和隨機模擬結果非常相近,模型對謠言傳播的預測有較好效果�？紤]了媒體的辟謠作用,將網絡按連邊端點狀態(tài)分為“人-人”網絡和“媒體-人”網絡,建立了謠言傳播模型。并分別使用恒定和變化媒體辟謠概率對模型的基本再生數、最終規(guī)模進行了分析。最后將文中三個模型的數值解進行了對比,發(fā)現媒體辟謠對謠言傳播有顯著的抑制作用、變化的媒體辟謠概率更符合謠言傳播的實際情況... 

【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數】：52 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

無向圖和有向圖

圖 2.3 多重邊含有環(huán)和多重邊，那么圖G 為簡單圖。為端點的邊的數量稱為節(jié)點 的次，也稱為節(jié)點 的度，記為 deg中描述節(jié)點性質的一個重要參數，也是描述節(jié)點屬性的最基本概念么節(jié)點 的度 k 也是與節(jié)點 有邊連接的節(jié)點數目。如果一個節(jié)著這個節(jié)點在圖中和很多其他的節(jié)點有相互關系，我們認為這樣響力；反之，度較低的節(jié)點在圖中影響力較低。度是網絡中所有節(jié)點度的平均值，記為 k 。對于節(jié)點數為 N 的圖陣為 NNijAa ，有 NjijNiiijkaa11， NiNjijNiiaNkNk11 111.

圖 2.4 BA 無標度網絡的演化過程示意圖2.2.4 配置網絡本文中的模型都基于配置網絡（ configurat ionmo del）進行了討論。配置網絡具有很好的網絡特性，網絡中的任一節(jié)點v 和其他節(jié)點間存在連邊的概率正比于節(jié)點v 的度，即節(jié)點v 的度越大，其他節(jié)點和節(jié)點v間存在連邊的可能性越大。若節(jié)點v 的度為vk ，節(jié)點b的度為bk ，配置網絡的邊集為E ，邊 v , x E，那么節(jié)點 x b（節(jié)點v和節(jié)點b 間有邊）的概率bp 為 1 ivibbkkp . （2.11）當配置網絡中的節(jié)點數量足夠多時，配置網絡中存在環(huán)和重邊的概率很小，所以我們一般認為配置網絡中不存在環(huán)和重邊。配置網絡的生成過程如下：（1）對于網絡中的節(jié)點 v V，我們稱其半邊或者線頭。定義節(jié)點v的度為vd ，網絡P 。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3574834