基于傳染病動力學(xué)理論,建立了具有自發(fā)行為的SIRI謠言傳播微分方程動力學(xué)模型,通過非負(fù)平衡點的存在性給出影響謠言傳播效果的閾值.利用Jacobian矩陣和Bendixson-Dulac判別法分析了非負(fù)平衡點的全局穩(wěn)定性,提出了影響謠言傳播的主要因素及治理謠言的策略.理論證明,自發(fā)行為存在是謠言傳播的必要條件,當(dāng)閾值大于1時,謠言持續(xù),否則謠言滅絕.數(shù)值仿真為理論結(jié)果提供了支持.復(fù)雜的動力學(xué)性質(zhì)表明,該模型對參數(shù)的變化非常敏感,對控制和治理謠言傳播起了重要作用. 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于真實信息傳播者的謠言傳播模型的動力學(xué)分析[J]. 張菊平,郭昊明,荊文君,靳禎.  物理學(xué)報. 2019(15)
[2]辟謠信息與兩種謠言信息的相互競爭模型研究[J]. 王治瑩,彭婷婷,王偉康.  數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2019(05)
[3]SE2IR Invest Market Rumor Spreading Model Considering Hesitating Mechanism[J]. Hongxing YAO,Xiangyang GAO.  Journal of Systems Science and Information. 2019(01)
[4]基于傳染病模型的重大突發(fā)事件輿情傳播與控制[J]. 種大雙,孫紹榮.  情報理論與實踐. 2018(05)
[5]基于隨機(jī)模型的群體性突發(fā)事件輿情演化研究[J]. 陳業(yè)華,白靜,王立山.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(11)
[6]雙重社會強化謠言傳播模型及穩(wěn)定性分析[J]. 張亞明,蘇妍嫄,劉海鷗.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2017(09)
[7]基于社交網(wǎng)絡(luò)的謠言追溯技術(shù)及對策研究[J]. 吳尤可,瞿輝.  情報科學(xué). 2017(06)
[8]無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中遺忘率變化的謠言傳播模型研究[J]. 王筱莉,趙來軍,謝婉林.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2015(02)
[9]突發(fā)重大新聞事件中基于興趣的網(wǎng)民活躍度模型[J]. 王泰,高闖,胡祥恩.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2014(03)



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