舆情传播对于复杂信任网络信任度的影响研究

针对目前复杂信任网络较少考虑舆情传播影响信任度值的演化方向的问题,运用复杂网络方法构建了有向加权多社团复杂信任网络模型,建立了多个相异舆情态度值的传播方式模型,设计了相异舆情态度值传播至同一个节点时节点分别按照最大信任传染病模型和多数-少数信任传染病规则取舆情态度值的方法,并按照舆情传播者是否传播正确舆情态度值对传播者的信任度进行奖惩,最后对模型进行仿真并分析信任度的演化趋势。结果表明在有向加权多社团复杂信任网中进行舆情传播时,信任度趋势主要受奖惩幅度差值影响。奖惩幅度差值为正,社团和全网信任均值为上升趋势,奖惩幅度差值为负,社团和全网信任均值为下降趋势。奖惩幅度差值为零,则信任均值会出现有升有降的趋势。信任度上升的快慢则受奖惩幅度大小和社团内连接概率两个因素的影响。

基于复杂网络的网构软件信任评估与搜索算法

为提高网构软件的信任水平和网络收敛速率,将复杂网络的小世界特征和无标度特性引入到网构软件的信任评估和可信构件搜索过程中,对网构软件进行群落划分,提出基于复杂网络的网构软件信任评估方法及基于最大度搜索的可信构件搜索(TIS)算法。仿真实验结果表明,与随机搜索算法和广度优先搜索算法相比,TIS算法能提高可信构件的搜索效率,减少网络负载量,降低信任路径长度和信任风险。

基于复杂网络Deffuant模型的舆情演化规律研究

[目的/意义]研究复杂网络中舆情演化机制,分析影响舆情演化过程中的因素,为控制舆情的发展提供有力的参考。[方法/过程]对Deffuant经典模型进行改进,构建加权网络拓扑结构,通过Netlogo软件进行编程和仿真,研究群体中的平均节点度和个体间的信任程度对舆情演化过程中的影响。[结果/结论]随着群体平均节点度的增大,观点聚合速度越快;随着个体间信任程度的增大,最终演化后的观点数量将会越少。

一种基于社交网络舆论影响的推荐算法

社交网络中的朋友间信任度是影响用户决策的重要因素之一。基于社交网络的拓扑结构和相邻节点间的信任度,构建推荐模型,给出推荐算法,并进行理论分析和仿真模拟。研究结果显示,社交网络结构和信任度在社会交往的作用下会对用户的产品预期产生较大的影响。社交网络中单个产品的推荐者数量随时间呈S型曲线变化。推荐系统中产品推荐等级序列呈尾部截断的幂律分布。该研究不但分析了用户对产品预期的形成机理,而且推荐算法在一定程度上提高了推荐的效率。

基于用户综合信任度与社区信任传播的推荐算法

传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、用户冷启动等问题,基于信任机制的推荐算法虽然能够缓解数据稀疏性问题,但是在信任传播过程中时间成本过高。为此,提出基于用户综合信任度与社区信任传播的推荐算法,通过算法中的虚拟社区信任模型获取用户综合信任度,将其带入协同过滤算法得到推荐结果。该算法综合考虑显性和隐性2种直接信任度,得到直接综合信任度构建用户信任网络,并利用重叠社区发现算法为用户划分专属虚拟社区进行信任传播,弥补直接综合信任度数量的不足。在Epinions数据集上的实验结果表明,该算法能够在缓解数据稀疏性和用户冷启动问题的同时,降低信任传播的时间成本,提高推荐质量。

引入信任度传递机制的影响力最大化节点挖掘

基于渗流理论的影响力最大化节点识别问题没有考虑信任度传播对影响力最大化的影响。利用非回退矩阵图模型,通过引入节点信任度传递函数刻画影响力传播过程中“信任度递减,不信任度递增”现象,并利用渗流理论求解节点联合传播强度指数来刻画节点影响力大小,采用人工网络数据与真实网络数据集对算法的影响力进行了评估分析,与常用启发式算法进行比较验证算法性能,本文算法性能优于其他启发式基准算法。

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.

考虑信任与权威影响的社会网络–舆论协同演化的研究

【目的】分析在信任和权威两种心理机制作用下,舆论与社会网络结构的协同演化规律。【方法】采用相对协议模型表达舆论交互机制,并设计信任和权威的心理计算模型,通过计算机模拟信任和权威影响下舆论和网络结构的协同演化过程。【结果】动态网络的情景下,舆论的一致性不如静态网络,个体之间更容易因观点偏好的差异形成非正式的局部团体;个体间的信任值呈现幂律分布,但是权威个体并不一定拥有高信任关系。【局限】认知心理的可计算模型以参数传递的方式嵌入舆论模型,二者的协同方式有待进一步改进。【结论】信任与权威对舆论与社会网络间的协同演化有显著的影响,控制权威个体的观点偏好,能在一定程度上改变群体的舆论发展方向。