基于復雜網絡的微博謠言免疫策略研究.pdf

1、隨著在線社會網絡的蓬勃發(fā)展，人類交互和共享信息的方式發(fā)生了巨大變化。開放便利的互聯(lián)網為人們的交流提供了更加寬廣的平臺，但同時也為謠言擴散孕育了理想的媒介。因此對謠言的傳播規(guī)律及其免疫策略進行研究已成為在線社會網絡研究的重要內容。目前研究表明，大部分在線社會網絡表現出小世界、無標度、強社團等復雜網絡特性，針對消息傳播問題的研究也主要基于復雜網絡傳播動力學進行，所以利用現代復雜網絡理論分析在線社會網絡特征已成為一個必然趨勢，這有助于更好的發(fā)

2、現消息傳播規(guī)律、分析輿論在網絡中傳播的機理、找出關鍵節(jié)點并及時阻斷謠言在社會網絡中擴散。
　　然而，傳統(tǒng)謠言免疫策略的研究存在一些不足，大部分傳播網絡都屬于非在線社會網絡，而在線社會網絡不但具有短平均路徑這種小世界現象，并且呈現度分布指數為常值的無標度特性；傳統(tǒng)的謠言傳播模型直接采用病毒傳播模型模擬消息傳播過程，不能完全表征真實在線社會網絡中用戶的狀態(tài)；此外，在選擇免疫節(jié)點時僅僅考慮節(jié)點自身影響力水平，忽略了其鄰居信息產生的間接影

3、響。
　　針對以上不足，本文選擇具有復雜網絡特征的真實在線社會網絡新浪微博作為研究對象，首先根據新浪微博實際數據集構建有向用戶關系網絡，分析其網絡拓撲統(tǒng)計特征，發(fā)現它們都具有小世界和無標度特性；然后根據微博網絡特征，將用戶分為四種狀態(tài)，構建基于在線社會網絡的D-SEIR動態(tài)謠言傳播模型，利用該模型在網絡中仿真微博謠言傳播，統(tǒng)計分析各狀態(tài)用戶數量隨時間的變化情況，驗證了其符合真實謠言傳播過程；最后考慮節(jié)點自身出度及鄰居最大出度來選取