信息擴散對疾病的傳播有著非常重要的影響。當疾病在人群中出現(xiàn)時,在線社交網(wǎng)絡(luò)中就會有與疾病相關(guān)的意識信息擴散,這些意識信息的存在會讓社會接觸網(wǎng)絡(luò)中的人們采取如戴口罩,打疫苗等一系列措施去抵抗病毒的侵襲,從而降低被病毒感染的概率。由在線社交網(wǎng)絡(luò)與社會接觸網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的多重網(wǎng)絡(luò)中,由于不同個體敏感度的差異,敏感度高的個體更傾向于傳播病毒存在的意識信息,敏感度低的個體往往會忽略相關(guān)意識信息的存在;同時大眾權(quán)威媒體的存在,也會影響個體傳播意識信息的概率。因此考慮個體敏感度與大眾媒體的影響力,本文提出一種新的研究病毒傳播和意識信息擴散的多重網(wǎng)絡(luò)模型。本論文的創(chuàng)新如下:(1)考慮個體敏感度和意識信息傳播速率,提出了一種多重網(wǎng)絡(luò)上信息與病毒交互的傳播模型。利用連續(xù)時間馬爾科夫過程,研究個體敏感度和意識信息傳播速率對病毒傳播的影響。研究結(jié)果表明,在線社交網(wǎng)絡(luò)中疾病意識的信息擴散,能夠提高多重網(wǎng)絡(luò)中社會接觸層的病毒傳播閾值,同時病毒傳播規(guī)模變小。當社會接觸層的病毒傳播率較低時,個體敏感度越高,最終的病毒傳播規(guī)模越小。(2)在上述傳播模型的基礎(chǔ)上,提出了一種考慮大眾媒體影響力與節(jié)點遺忘概率的多重網(wǎng)絡(luò)傳播模型。研究結(jié)果表明,大眾媒體能夠影響多重網(wǎng)絡(luò)中社會接觸層的病毒傳播規(guī)模,加快了意識信息在在線社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播,提高病毒的傳播閾值,從而降低最終的病毒爆發(fā)規(guī)模。同時,遺忘概率延緩了與病毒相關(guān)的意識信息擴散,在一定程度上擴大了病毒傳播規(guī)模。(3)考慮了在實際生活中,在線社交網(wǎng)絡(luò)與社會接觸網(wǎng)絡(luò)中存在同配和異配兩種耦合方式。在考慮個體敏感度和大眾媒體影響力的基礎(chǔ)上,研究同配和異配耦合方式對多重網(wǎng)絡(luò)中意識信息和病毒傳播的影響。研究結(jié)果表明,同配耦合方式加快了在線社交網(wǎng)絡(luò)中意識信息的傳播速率,使意識信息傳播規(guī)模更早到達穩(wěn)態(tài),同時擴大了意識信息的傳播規(guī)模,降低了病毒爆發(fā)規(guī)模。同時,異配耦合方式促進了病毒在社會接觸層中的傳播。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R-05;O157.5
【部分圖文】：

圖 2.1:多層網(wǎng)絡(luò)模型的一個例子[42]的多層網(wǎng)絡(luò) 有兩個面，4 個節(jié)點: = {1,2,3,4}，那么它的基本層集, 。由此我們可以得到如下的四層網(wǎng)絡(luò)： , , , , , , , 。則, , 2, , , 3, , , 2, , , 3, , , 1, , , 3, , , 4, , , 1, , }。各個以相連。層間連邊用虛線表示，層內(nèi)連邊用實線表示�？蒲姓撐暮献�，1表示不同的科研機構(gòu)，2表示不同的論文。(Multiplex Networks)：在文獻[43]中，多重網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的多層網(wǎng)絡(luò)下不同的層的節(jié)點代表相同的個體;②層間連邊只能連接不同層上的

圖 2.1:多層網(wǎng)絡(luò)模型的一個例子[42]的多層網(wǎng)絡(luò) 有兩個面，4 個節(jié)點: = {1,2,3,4}，那么它的基, 。由此我們可以得到如下的四層網(wǎng)絡(luò)： , , , , , , , , , 2, , , 3, , , 2, , , 3, , , 1, , , 3, , , 4, , , 1, , 可以相連。層間連邊用虛線表示，層內(nèi)連邊用實線表示�？蒲姓撌�，1表示不同的科研機構(gòu)，2表示不同的論文。絡(luò)(Multiplex Networks)：在文獻[43]中，多重網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的多上下不同的層的節(jié)點代表相同的個體;②層間連邊只能連接不同

圖 2.3:依存型多重網(wǎng)絡(luò)示意圖[45]etwork)[12]：一般來說一條邊通常連接一個節(jié)點的超邊就是存在于超圖中的邊。普通圖只們可以表示共有 條超邊的超圖成一個 對應(yīng)一個超圖[13,46,47]示意圖。圖 2.4 (a)為超4表示一起發(fā)表過論文的作者組，1,2,3,4
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本文編號：2847890