近年來,網(wǎng)絡(luò)信息科技迅速發(fā)展,使Facebook、Twitter以及新浪微博等在線社交網(wǎng)絡(luò)平臺興起,從而使人們更易獲取各種信息。如何準(zhǔn)確揭示社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的規(guī)律,以及如何有效地影響和控制信息的傳播,已成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),所以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究引起了廣大科研工作者的興趣。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已涉及到數(shù)理學(xué)科、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淅碚�、系統(tǒng)科學(xué)以及傳播動力學(xué)等眾多不同領(lǐng)域,基于此,從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和傳播動力學(xué)兩個角度,考慮到無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)能更加形象地反映現(xiàn)實(shí)世界中的社交網(wǎng)絡(luò),本文基于無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建社交信息傳播的相關(guān)模型,并對建立的模型進(jìn)行了詳細(xì)地研究和分析。本文工作及創(chuàng)新點(diǎn)主要包括如下幾個方面:1. 考慮到社交網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性以及信息的發(fā)布和轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制對社交信息傳播的影響,基于無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)提出了一類新型的SIFT(Susceptible-Issuer-Forwarder-Stifler)社交信息傳播模型。通過平均場理論,計(jì)算出了SIFT模型的基本再生數(shù)₀R和系統(tǒng)的平衡點(diǎn)(包括信息消失平衡點(diǎn)和信息流行平衡點(diǎn)),然后詳細(xì)地研究了信息消失平衡點(diǎn)的全局漸近穩(wěn)定性、信息傳播的持久性以及信息流行平衡點(diǎn)的全...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-2不同情況下1，2對0R的影響(a)和(b)

第3章具有發(fā)布與轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的社交信息傳播模型25圖3-2不同情況下1，2對0R的影響(a)和(b)Fig.3-2Effectsofparameters1or2on0Rwhen(a)andwhen(b)圖3-3參數(shù),和對0R的影響Fig.3-3Effectsofparameters,....

圖3-7不同下，300300I+F的比例變化(a)和(b)

第3章具有發(fā)布與轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的社交信息傳播模型27圖3-6當(dāng)0R1時(shí)，在不同度下的發(fā)布者和轉(zhuǎn)發(fā)者的動態(tài)行為Fig.3-6Dynamicalbehaviorofissuersandforwarderswithdifferentdegreewhen0R1在圖3-7中，討論的是再轉(zhuǎn)發(fā)率對信....

圖4-2每類人群隨時(shí)間變化曲線0R1(a)和0R1(b)

第4章具有心理因素的在線社交謠言傳播模型42圖4-2每類人群隨時(shí)間變化曲線0R1(a)和0R1(b)Fig.4-2Eachcompartmentpopulationchangesovertimewhen0R1(a)andwhen0R1(b)在圖4-3（a）中，選取=0.1,=0.....

圖4-3在不同度下，謠言傳播者隨時(shí)間變化曲線0R1(a)和0R1(b)

第4章具有心理因素的在線社交謠言傳播模型42圖4-2每類人群隨時(shí)間變化曲線0R1(a)和0R1(b)Fig.4-2Eachcompartmentpopulationchangesovertimewhen0R1(a)andwhen0R1(b)在圖4-3（a）中，選取=0.1,=0.....

本文編號：3923117