基于平均场理论的微博传播网络模型

微博是在通过用户关注机制建立的用户网络上分享实时信息的社交平台,而微博消息主要通过用户的转发行为使消息在用户网络上传播.掌握微博消息的传播机制,对研究微博上舆论谣言的传播、产品推广等具有指导作用.本文通过对微博传播网络的结构分析来探索微博传播过程,利用新浪微博数据,建立微博传播网络,分析该网络的生成机制,使用平均场论的方法,推导微博传播网络的度分布模型.实验结果表明:微博传播网络的度分布是时间相依的,在特定时间下网络的度分布服从幂律分布.     

一类高聚类系数的加权无标度网络及其同步能力分析

针对真实世界中大规模网络都具有明显聚类效应的特点, 提出一类具有高聚类系数的加权无标度网络演化模型, 该模型同时考虑了优先连接、三角结构、随机连接和社团结构等四种演化机制. 在模型演化规则中, 以概率p增加单个节点, 以概率1–p增加一个社团. 与以往研究的不同在于新边的建立, 以概率φ在旧节点之间进行三角连接, 以概率1–φ进行随机连接. 仿真分析表明, 所提出的网络度、强度和权值分布都是服从幂律分布的形式, 且具有高聚类系数的特性, 聚类系数的提高与社团结构和随机连接机制有直接的关系. 最后通过数值仿真分析了网络演化机制对同步动态特性的影响, 数值仿真结果表明, 网络的平均聚类系数越小, 网络的同步能力越强. 关键词： 无标度网络 加权网络 聚类系数 同步能力     

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.     

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     

一种新型二分网络类局域世界演化模型

现实世界中复杂网络的演化存在很明显的局域选择现象,然而目前关于二分网络中的局域世界演化模型研究较少．因此,本文建立了一个基于二分网络的类局域世界演化模型．首先定义了网络节点度值的饱和度．在此基础上提出了一种新型二分网络局域世界演化模型．新节点加入系统不需要全局知识,而是通过节点在网络演化的不同时刻度值饱和度为选择条件构造新节点的局域世界,然后利用择优连接从局域世界中选择节点增加连边完成网络演化．此类模型中新节点的局域世界是通过节点饱和度的限制被动生成,因此又称为类局域世界模型．通过模拟分析发现在节点度值饱和度的限制下择优连接并没有产生具有幂率特性的度分布,而是生成了度分布相对均匀的二分网络,即节点度值分布区间较小．此外,本文还给出了该网络的混合系数计算结果,该结果显示网络同配性与网络参数的选择有关,这一结果与网络邻点平均度的模拟结果一致．     

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     

具有双峰特性的双层超网络模型

随着社会经济的快速发展,社会成员及群体之间的关系呈现出了更复杂、更多元化的特点.超网络作为一种描述复杂多元关系的网络,已在不同领域中得到了广泛的应用.服从泊松度分布的随机网络是研究复杂网络的开创性模型之一,而在现有的超网络研究中,基于ER随机图的超网络模型尚属空白.本文首先在基于超图的超网络结构中引入ER随机图理论,提出了一种ER随机超网络模型,对超网络中的节点超度分布进行了理论分析,并通过计算机仿真了在不同超边连接概率条件下的节点超度分布情况,结果表明节点超度分布服从泊松分布,符合随机网络特征并且与理论推导相一致.进一步,为更准确有效地描述现实生活中的多层、异质关系,本文构建了节点超度分布具有双峰特性,层间采用随机方式连接,层内分别为ER-ER,BA-BA和BA-ER三种不同类型的双层超网络模型,理论分析得到了三种双层超网络节点超度分布的解析表达式,三种双层超网络在仿真实验中的节点超度分布均具有双峰特性.     

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.     

具有局部结构的增长无标度网络中传染病传播机制研究

为了研究人群中的一些基本的社会关系结构,如家庭、室友、同事等,对传染病传播过程的影响机制,本文建立了一个具有局部结构的增长无标度网络模型.研究表明,局部结构的引入使得该网络模型能够同时再现社会网络的两个重要特征：节点度分布的不均匀性以及节点度之间的相关性.首先,该网络的节点度和局部结构度均服从幂律分布,且度分布指数依赖于局部结构的大小.此外,局部结构的存在还导致网络节点度之间具有正相关特性,而这种正相关正是社会网络所特有的一个重要特性.接着,通过理论分析和数值模拟,我们进一步研究了该网络结构对易感者-感染 关键词： 复杂网络 无标度网络 局部结构 传染病建模     

一类权重网络的加速演化模型

采用动态形成权重网络的方法，研究了在演化过程中新增边具有加速连接情况下权重网络的拓扑特性和强度分布，给出了节点强度与度的解析表达式.分析表明，加速演化的权重模型具有明显的无标度特性.再者，只要权重网络的边权重服从某一概率分布，则在演化过程中强度择优连接与度择优连接对于网络的度分布没有影响，且与具体的概率分布无关.     

SIHR rumor spreading model in social networks

There are significant differences between rumor spreading and epidemic spreading in social networks, especially with consideration of the mutual effect of forgetting and remembering mechanisms. In this paper, a new rumor spreading model, Susceptible-Infected-Hibernator-Removed (SIHR) model, is developed. The model extends the classical Susceptible-Infected-Removed (SIR) rumor spreading model by adding a direct link from ignorants to stiflers and a new kind of people-Hibernators. We derive mean-field equations that describe the dynamics of the SIHR model in social networks. Then a steady-state analysis is conducted to investigate the final size of the rumor spreading under various spreading rate, stifling rate, forgetting rate, and average degree of the network. We discuss the spreading threshold and find the relationship between the final size of the rumor and two probabilities. Also Runge-Kutta method is used for numerical simulation which shows that the direct link from the ignorants to the stiflers advances the rumor terminal time and reduces the maximum rumor influence. Moreover, the forgetting and remembering mechanisms of hibernators postpone the rumor terminal time and reduce the maximum rumor influence.     

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.     

Rumor spreading model considering forgetting and remembering mechanisms in inhomogeneous networks

The SIHR rumor spreading model with consideration of the forgetting and remembering mechanisms was studied in homogeneous networks. We further investigate the properties of the SIHR model in inhomogeneous networks. The SIHR model is refined and mean-field equations are derived to describe the dynamics of the rumor spreading model in inhomogeneous networks. Steady-state analysis is carried out, which shows no spreading threshold existing. Numerical simulations are conducted in a BA scale-free network. The simulation results show that the network topology exerts significant influences on the rumor spreading: In comparison with the ER network, the rumor spreads faster and the final size of the rumor is smaller in BA scale-free network; the forgetting and remembering mechanisms greatly impact the final size of the rumor. Finally, through the numerical simulation, we examine the effects that the spreading rate and the stifling rate have on the the influence of the rumor. In addition, the no threshold result is verified.     

A Class of Rumor Spreading Models with Population Dynamics

Based on the characteristics of rumor spreading in online social networks, this paper proposes a new rumor spreading model. This is an improved SIS rumor spreading model in online social networks that combines the transmission dynamics and population dynamics with consideration of the impact of both of the changing number of online social network users and different levels of user activity. We numerically simulate the rumor spreading process. The results of numerical simulation show that the improved SIS model can successfully characterize the rumor spreading behavior in online social networks. We also give the effective strategies of curbing the rumor spreading in online social networks.     

基于交通流量的病毒扩散动力学研究

不同于经典扩散模型中节点传染力等同于节点度k的假定, 基于交通流量的病毒扩散模型中, 各个节点的传染力可以等同于节点实际介数b_k. 利用平均场近似方法, 提出基于交通流量SIS病毒修正扩散模型. 根据修正SIS模型, 以最小搜索信息路由为例, 重新研究病毒传播率β, 平均发包率λ同传播阈值β_c, 平稳状态病毒密度ρ之间的关系. 理论分析与实验结果均表明, 当网络拓扑和路由策略一定时, 传播阈值β_c为实际介数b_k的均值<b_k>与其平方的均值<b_k²>的比值. 而稳定状态时感染密度ρ同感染同病毒传播率β, 平均发包率λ 以及λ =1时节点实际介数的均值<b_λ=1> 的乘积倒数存在幂率关系.     

SEIR Model of Rumor Spreading in Online Social Network with Varying Total Population Size

Based on the infectious disease model with disease latency, this paper proposes a new model for the rumor spreading process in online social network. In this paper what we establish an SEIR rumor spreading model to describe the online social network with varying total number of users and user deactivation rate. We calculate the exact equilibrium points and reproduction number for this model. Furthermore, we perform the rumor spreading process in the online social network with increasing population size based on the original real world Facebook network. The simulation results indicate that the SEIR model of rumor spreading in online social network with changing total number of users can accurately reveal the inherent characteristics of rumor spreading process in online social network.