在线社交网络中的多主题谣言溯源

随着通信技术的快速发展,用户之间的信息可以很快地流通,同时也导致谣言在社交网络中传播,因此亟需对谣言来源进行检测以确保社交网络的公信力。目前关于谣言溯源的研究方向基本注重于单主题谣言传播,然而社交网络中存在大量不同主题的谣言,谣言源头以及谣言主题数量越多,产生的不良影响越大。针对多主题谣言同时存在的情况,信息的传播过程需要被重新定义。因此,该文提出了一种多主题独立级联模型,并在该模型的基础上定义了谣言溯源问题。从已感染的网络子图中,基于影响力最大化的原则找出前k个可疑节点,这组节点被认为是最可能的谣言来源。并证明了该问题是NP难的,以及目标函数是单调且子模的。在此基础上,提出了一种基于影响力最大化的近似比为(1-1/e)的贪婪算法。在大型真实数据集上的实验表明,平均误差距离控制在1跳之内。而且与其他算法相比,该算法具有更高的准确性以及有效性。