基于辟谣机制的时滞谣言传播模型的动力学分析

在社交网络谣言传播模型中,考虑到辟谣机制和时滞效应对网络谣言传播的影响,建立基于辟谣机制和时滞效应的SIR谣言传播模型.利用再生矩阵谱半径方法得到R0;根据二次函数图像特征给出谣言盛行平衡点存在的条件;通过特征值理论和Routh-Hurwitz判据确定无谣言平衡点和谣言盛行平衡点的局部稳定性以及发生Hopf分支的条件;数值仿真结果表明政府和媒体发布的辟谣信息会加快谣言收敛的速度和降低谣言传播者的最大密度.     

基于移动社交网络的谣言传播动力学研究

本文在CSR传播模型的基础上提出基于移动社交网络的CSR的谣言传播模型. 改进了CSR模型的传播规则和传播动力学方程, 使得更符合移动SNS上用户的使用习惯. 在CSR模型中的接受概率数学模型基础上, 考虑个人接受阈值对接受概率的影响, 更符合人类接受谣言的心理学特点. 本文对该传播模型进行了理论分析. 并在仿真实验中, 利用多agent仿真平台对新模型和CSR模型以及SIR模型 在匀质网络和异质网络中的传播效果进行了对比研究, 从实验的结果来看, 新的谣言传播模型在匀质网络中传播范围更广, 传播速度更快. 新模型具有初值敏感性的特点. 关键词： 复杂网络 移动社交网络 谣言传播     

复杂网络上的意见动力学对谣言传播的影响

通过在SIR(susceptible-infected-recovered)模型中引入抑制者对谣言的辟谣机制研究了在线社交网络上的意见动力学对谣言传播的影响.在这一模型中,节点可以与自身的邻居组成1个群,传播者可以通过该群传播信息,抑制者也可以在此群中对信息发表意见进行辟谣.辟谣机制在降低未知者对于谣言的接受概率的同时也可以促使传播者向抑制者转变.本文采用ER(Erd?s-Rényi)随机网络、无标度网络以及真实的社交网络研究了抑制者的沉默概率对于谣言传播范围的影响.首先发现,谣言传播的过程以传播者的峰值为界可以分为两个阶段,即谣言自由传播的前期以及抑制者和传播者互相制衡的后期;其次,谣言的传播会随着抑制者的沉默概率的增大而突然暴发.在谣言暴发阈值之下,沉默概率的增大不会导致谣言传播范围显著增大,这是由于未知者在感知到谣言并转变为传播者后又迅速转变为抑制者;而当沉默概率达到谣言暴发阈值时,抑制者将不能控制传播者对谣言的传播从而导致抑制者的降低和谣言的暴发;最后,无标度上的谣言自由传播的前期阶段比随机网络持续的时间更短,从而使无标度上的谣言更难以暴发.本文的模型综合考虑了意见动力学和谣言传播的相互作用,更加真实地模拟了真实世界社交网络中的谣言传播过程.为谣言传播的控制和干预提供了一些有用的思路和见解.     

一种基于社交影响力和平均场理论的信息传播动力学模型

在线社会网络中,信息传播蕴含着复杂的动力学成因.本文将传染病模型与社交影响力要素相结合,并针对影响力度量中主要研究静态网络拓扑结构、忽略个体行为特征的问题,提出一种基于动态节点行为和用户影响力的信息传播动力学模型,旨在量化影响力强度,为研究信息扩散过程中不同用户群体状态转变提供理论依据.首先,在网络拓扑结构和用户行为两方面,提取个人记忆和用户交互两个表征,分析影响力形成的内因和外因两个动力学成因,并基于多元线性回归模型,提出一种度量用户社会影响力的方法.其次,在传统传染病SIR(susceptible-infected-recovered)模型基础上,结合信息扩散与传染病蔓延相似的传播机理,综合考虑信息传播的多源并发性和双向性,引入影响力因子,利用平均场理论改进得到一种基于用户影响力的信息传播模型.实验表明,该模型能有效地解释在线社会网络中信息传播的动力学原因,感知社会网络中信息传播演化态势.     

基于在线社交网络的信息传播模型

本文构造了一个基于在线社交网络的信息传播模型.该模型考虑了节点度和传播机理的影响,结合复杂网络和传染病动力学理论,进一步建立了动力学演化方程组.该方程组刻画了不同类型节点随着时间的演化关系,反映了传播动力学过程受到网络拓扑结构和传播机理的影响.本文模拟了在线社交网络中的信息传播过程,并分析了不同类型节点在网络中的行为规律.仿真结果表明:由于在线社交网络的高度连通性,信息在网络中传播的门槛几乎为零;初始传播节点的度越大,信息越容易在网络中迅速传播;中心节点具有较大的社会影响力;具有不同度数的节点在网络中的变 关键词： 在线社交网络 信息传播 微分方程 传染病动力学     

对谣言传播的研究

近些年发生的“阿拉伯之春”和其他一系列群众性起义或抗议等事件都证实,社会媒体具有广泛传播信息并引发集体行动的能力．H．Makes和他的同事们对这些复杂的、相互有影响的事件进行了分析,他们证明在2010年时,许多人是被网络上广泛传播的思潮所影响,     

考虑谣言清除过程的网络谣言传播与抑制

网络谣言传播是网络传播动力学的重要课题之一. 网络谣言传播常常同时混杂谣言感染和谣言清除两个过程, 对这一现象的分析可以帮助我们更好地认识社会网络中的信息传播. 本文在susceptible-infective-refractory谣言传播模型的基础上增加谣言清除者, 定义了谣言感染和谣言清除的规则, 提出SIERsEs谣言传播模型, 建立了模型的平均场方程, 从理论上分析了谣言传播的稳态, 并求解出谣言传播的感染阈值和清除阈值. 仿真计算分析了感染和清除过程同时作用时, 感染率、清除率和网络平均度对谣言传播的影响. 研究发现, 网络平均度过小或过大, 谣言传播稳定后的影响力都将处于低水平. 分析了目标免疫和熟人免疫等传统免疫策略的不足, 针对网络环境下谣言抑制的特点, 提出主动免疫和被动免疫两种网络谣言免疫策略, 并研究了传播者遗忘率、清除者遗忘率和开始免疫时间参数对这两种谣言免疫策略有效性的影响. 需要重视的是: 研究发现一些直观看来有效的谣言抑制措施反而可能提高谣言的影响力. 研究结果有助于深化对于网络传播动力学的理解, 同时为发展有效的网络谣言抑制策略提供新的思路.     

基于复杂网络的交通拥堵与传播动力学分析

本文运用改进的中观交通流模型,研究了网络拓扑结构对交通拥堵的影响,进而分析复杂网络上的交通传播动力学特征和传播规律.结论有助于提出消除交通拥堵的有效控制策略以及交通规划的合理方案. 关键词： 复杂网络 交通流 交通拥堵 传播特性     

基于冲击力模型的分子马达动力学分析

从分子马达输运特点和实验现象出发,建立满足朗之万方程的冲击力模型,分析分子马达定向输运的动力学行为.研究发现:在合适的冲击力和噪声强度的共同作用下,分子马达可以稳定的梯跳跃迁运动和有效的输运;分子马达在轨运动的方向由冲击力的方向决定;另外,虽然在不同的噪声强度时平均速度都不为零,但是整个分子马达系综的高效输运对噪声强度有一定的选择性;系综的平均速度随着负载力的增大而减小,甚至会产生反方向的运动.     

一种基于分支过程的信息流行度动力学模型

Web 2.0时代,建模和预测在线信息流行度是信息传播中的重要问题.本文基于社交网络系统信息传播的机制,通过假设和简化,提出了分支过程的概率模型,来描述在线社交网络信息的流行度动力学过程.对典型在线社交网络系统的信息流行度数据和网络结构数据进行了分析,统计结果表明信息流行度衰减遵循幂律分布(幂指数为1.8),微博网络的入度和出度分布也均服从幂律分布(幂指数为1.5).模型仿真结果发现,该模型能够再现真实社交网络数据的若干特征,且信息流行度与网络结构相关.对模型方程进行求解得到理论预测的结果与仿真分析和实际数据结果相符合.     

基于社交网络的观点传播动力学研究

社交网络和微博是重要的Web2.0应用模式, 其观点传播模式与其他网络媒体以及传统媒体相比有很大差异. 本文提出一种基于在线社交网络的观点传播模型, 研究社交网络中舆论观点扩散的形式与特征. 仿真结果表明: 模型中信息传播的速度与六度分割理论的结论十分符合; 一个带强烈倾向性的观点在固有观点均匀分布的网络中传播的情况下, 稳定时网络中不会出现相反的观点; 稳定时的观点分布与源节点的度和回溯深度有关, 并不受信任界限的限制, 这与Deffuant模型和Hegselmann-Krause模型不同. 同时, 本文还分析了传播意愿、观点变更率和信任界限对弛豫时间的影响.     

基于Logistic函数模型的纳米自组装动力学分析

利用快速混合停流吸收(stopped-flow absorption)技术,研究了半胱氨酸分子介导的金纳米棒线性自组装过程的动力学性质.通过观测金纳米棒的表面等离激元动态吸收光谱,分析其自组装动力学行为及其与组装结构之间的关系.研究表明,传统的二阶反应动力学理论模型在描述金纳米棒自组装动力学行为上存在明显的局限性.由此,我们提出了基于Logistic函数的新的动力学分析模型.与传统的理论模型相比,新的理论模型具有更好的普适性,不仅适用于定量分析不同速率的金纳米棒自组装动力学特征,还提供了一种更加准确地描述组装初期动力学行为的方法.此外,这种新的动力学分析方法还有助于理解和建立金纳米棒组装动力学特征与组装体结构之间的关联.     

一种基于用户相对权重的在线社交网络信息传播模型

根据在线社交网络信息传播特点和目前社交网络传播模型研究中存在的问题, 本文定义了网络用户之间的相互影响力函数, 在此基础上提出了一种基于用户相对权重的社交网络信息传播模型, 并对网络中的传播路径及传播过程进行了分析, 讨论了不同路径的信息传播影响力.为验证模型的有效性, 将传统的SIR模型和本文模型在六类不同网络拓扑下进行了仿真实验.仿真结果表明, 两类模型在均匀网络中没有明显差异, 但在非均匀网络中本文模型更能体现真实网络特点, 实验同时验证了节点的地位影响着信息的传播, 并且发现英文社交平台Twitter和中文社交平台新浪微博在拓扑结构上具备一定相似性.     

在线社交网络中谣言的传播与抑制

根据真实在线社交网络中谣言的传播特点以及有疾病潜伏期的传染病模型,提出一个新的基于在线社交网络的谣言传播SEIR模型.首先建立基于SEIR模型的动力学演化方程组,然后给出一个高效的抑制谣言传播的免疫策略——重要熟人免疫策略.最后在真实在线社交网络Facebook的用户数据集上,结合SEIR模型与动力学演化方程组以及包含重要熟人免疫策略在内的多种免疫策略,对免疫前后谣言传播的演化过程进行计算机仿真.仿真结果表明SEIR模型符合真实在线社交网络的传播特性,且重要熟人免疫策略是解决在线社交网路中谣言抑制问题的最佳方案.     

光电经纬仪动力学模型分析

从动量定理和动量矩定理两方面分析光电经纬仪动力学特性，建立光电经纬仪的非线性动力学模型。结合某型号光电经纬仪的具体参数对模型进行了分析。     

基于液膜动力学分析的风力机结冰计算模型研究

寒冷气候条件下的风能资源开发已逐渐成为风电领域竞争的焦点之一。建立高效准确的结冰计算模型是研究风力机结冰问题的重要途径。现有模型主要通过结冰过程中液膜的质量和能量守恒进行冰形评估,难以准确地描述液膜的复杂动力学行为。在液膜质量和能量守恒计算的基础上,耦合包括风剪切作用、压力场环境、表面张力及重力影响的液膜动量输运方程,建立了结冰计算模型。依托中国空气动力研究与发展中心3 m×2 m结冰风洞开展了大尺度风力机HQ63-17翼型的结冰风洞试验,获得了风力机翼型在典型结冰工况下的冰形特征,通过试验验证了模型的准确性。在此基础上开展了结冰过程中的液膜动力学特性分析。该模型为风力机冰形评估及结冰防护系统设计奠定了基础。     

基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法

为了模拟人类视觉系统成像机制,真实再现人眼对外界场景的视觉感知,为机器视觉提供符合生物视觉特性的理想图像,从色度学的角度研究了彩色图像的真实影像再现技术。针对色貌模型存在图像模糊、对比度低的缺点,在iCAM色貌模型的基础上,引入了人工神经网络的非线性Sigmoid函数,提出了基于Sigmoid-iCAM色貌模型的真实影像再现算法,并给出了该模型处理不同类型图像的控制参数统计规律。与基于CIECAM02、iCAM色貌模型的真实影像再现算法相比,该算法在对色调失真图像实现颜色复原的同时,有效地提高了图像的对比度和局部细节,很好地实现了视觉系统的颜色恒定性。     

基于Sigmoid函数局部视觉适应模型的真实影像再现

为解决图像采集与显示设备之间的动态范围差异,色调映射技术试图建立一种由高到低的动态范围映射关系,可用于一般图像的真实影像再现.在不同亮度适应水平下,人眼能产生不同的响应特性及对比度敏感性,从而同时响应不同明暗的光强.由此建立了一种局部视觉适应的再现算法,采用具有参数控制的Sigmoid函数来模拟视觉适应的S形非线性特点,得到不同局部亮度适应水平下的压缩曲线,因此能较好地协调图像整体对比度、亮度调整与局部增强之间的关系,在增强图像较暗区域的同时,极大程度地保持亮区细节.经主观评价与特征统计参数相结合的方法验证,该算法能有效地实现动态范围压缩,保持图像细节而避免伪像,具有一定的色彩恒定性,且复杂度低,具有很好的实用性.     

具有跨邻居传播能力的信息辐射模型研究

针对大多数信息传播的研究均只考虑邻居的问题,本文提出了一个具有跨邻居传播能力的信息辐射模型.该模型结合复杂网络理论、平均场理论和辐射理论,建立了以物理层为网络结构基础、以辐射层为信息传播环境、以状态层为辐射状态统计的三层信息辐射网络模型.通过定义节点状态之间的转换规则和相关网络统计量,引入辐射范围和辐射衰减量,分析了辐射机理并推导了辐射阈值表达式.在不同的复杂网络中,利用数值仿真验证了理论分析的正确性和模型的有效性,分析了节点之间的状态转换概率和辐射衰减量对信息辐射的影响规律.     

一种信息传播促进网络增长的网络演化模型

为了研究信息传播过程对复杂网络结构演化的影响,提出了一种信息传播促进网络增长的网络演化模型,模型包括信息传播促进网内增边、新节点通过局域世界建立第一条边和信息传播促进新节点连边三个阶段,通过多次自回避随机游走模拟信息传播过程,节点根据路径节点的节点度和距离与其选择性建立连接。理论分析和仿真实验表明,模型不仅具有小世界和无标度特性,而且不同参数下具有漂移幂律分布、广延指数分布等分布特性,呈现小变量饱和、指数截断等非幂律现象,同时,模型可在不改变度分布的情况下调节集聚系数,并能够产生从同配到异配具有不同匹配模式的网络.