无标度特性下的有界信任交互网络伪舆情演化建模及仿真研究

了解和掌握网络伪舆情事件的观点倾向及其演化规律,是互联网舆情监控的一项重要内容,对于及时引导和化解舆情危机具有十分重要的意义.本文提出基于BA网络和有界信任交互的二阶段舆论演化动力学模型.该模型从观点形成与观点交互两个阶段出发,建模普通网络成员的观点形成和在自身性格和周围环境(比如网络水军)双重因素共同作用下的观点变化,分析了外界环境变化对舆论演化的影响,并对模型是否考虑网络拓扑结构因素进行了比较分析.一系列的仿真实验表明该模型能较好的拟合网络伪舆情的演化规律,能为网络监察部门和新闻管理部门提供一定的政策建议.

基于在线社交网络的用户信任传递建模与分析

用户之间的信任程度是影响用户社交网络行为的重要因素,但目前针对在线社交网络中用户之间信任值及其传递规律的研究较少。为此,对在线社交网络中的用户信任传递进行建模。通过分析用户信任值影响因素量化用户信任值,根据链接网络关系建立信任传递模型,从而给出评价指标。基于微博数据的实验结果表明,该模型能够准确描述好友之间的信任传递,为好友互动和好友建立提供有效预测和推荐。

基于双层网络的学生用户通讯行为分析与建模

随着手机成为人们生活的必需品,手机用户通讯行为的研究越来越深入,但仍缺少将通讯行为与用户的真实社交亲密度相关联的研究。文中通过采集真实的学生用户通讯行为数据和用户与联系人的社交属性关系,应用复杂网络和行为动力学相关理论,以学生用户为节点、常用通讯行为为连边、社交亲密度为权重,建立了基于社交网络和通讯网络的叠加网络。结合学生用户群体特有的行为模式,深入分析了社交网络与通讯网络之间的联系,以及社交属性对通讯行为幂律分布的影响。在此基础上,针对学生群体的通讯行为特征,建立了星型网络拓扑结构下,基于亲密度的多用户交互通讯行为模型(Intimacy Interaction Model),此模型充分考虑了社交网络对通讯网络的影响,可与真实通讯数据进行较好的拟合。

考虑群组结构的在线社交网络竞争性舆情信息传播模型研究

针对在线社交网络中竞争性舆情信息同时传播的问题,在无标度网络的基础上引入群组结构,构建竞争性舆情信息传播模型,考虑舆情信息内容、用户亲密度、社会强化效应因素并进行仿真研究。仿真结果表明,引入群组结构的无标度网络充分契合了在线社交网络的复杂性质;群组数量、群组规模、用户亲密度、社会强化效应对竞争性舆情信息的传播有不同的促进作用;控制舆情信息内容的重要性与模糊度可有效调控竞争性舆情信息的传播与扩散。

融合位置和社交属性的热点轨迹聚类算法

提出一种新的热点轨迹聚类算法(LSHT),结合社交网络中的位置属性和社交特征,利用基于位置的社交网络(LBSN)用户中的好友关系特征,引入用户亲密度和用户活跃度,对用户之间的联系进行分析;提出对用户轨迹进行评分的评分函数,计算用户轨迹的影响力。结合用户亲密度和轨迹评分值,挖掘用户好友中的热点轨迹。该算法能够将热门轨迹中的不真实轨迹进行过滤。实验表明,该算法能更快更准确地挖掘出用户好友中的热点轨迹。

基于社交网络结构特征的S2IR谣言传播模型

针对社交网络中的用户对谣言的抵抗能力存在差异以及用户间亲密度不同的情形,通过引入谣言信度函数与个体亲密度函数,定义体现网络结构特征的非一致接触传播率。考虑传谣者的信谣程度及传谣力度不同,基于平均场理论建立一种新的网络谣言传播动力学模型。在BA无标度网络中通过数值仿真验证了理论分析的正确性。实验结果表明,谣言在度大的节点中传播更快、范围更广;高谣言信度与用户亲密度会使谣言传播速度加快、传播范围变广;进一步探究了模型中遗忘率、辟谣率等相关参数对谣言传播的影响。对基本再生数进行敏感性分析,进而提出了控制谣言传播的建议,并对比分析了随机免疫与目标免疫两种常见免疫策略的效果;在仿真网络与真实网络中分析了网络结构对谣言传播的影响规律。