發(fā)布時間：2019-04-17 12:19

【摘要】：在當今世界中,通過網(wǎng)絡(尤其是移動社交網(wǎng)絡)的信息、消息、病毒、謠言、思想、革新等的傳播非常普遍。廣義來說,這些情形都可以看做是某種流行性“信息”在一個網(wǎng)絡上傳播與擴散。近幾十年以來,網(wǎng)絡中流行性信息傳播的相關問題持續(xù)吸引著研究者的廣泛關注；在未來,這將仍然是多學科交叉的網(wǎng)絡科學問題中一個長期的研究焦點。本文從信息傳播源頭的角度出發(fā),研究信息源選擇與檢測的若干關鍵問題,這些研究成果將有助于促進網(wǎng)絡中有益信息的傳播和抑制網(wǎng)絡中惡意信息的擴散。 針對信息源選擇問題,本文的主要貢獻如下： 1)研究了謠言傳播模型下非自適應的信息源選擇問題：針對PUSH和PULL模型,分別構造信息傳播過程的等價視角和含時映射,進而證明源選擇問題具有子模性。進一步利用子模性,提出使用貪婪算法解決謠言傳播最大化問題,這個次優(yōu)的算法的性能保證因子是(1-1/e)。仿真實驗結(jié)果表明,少量信息源在小的時延容忍限制下可以促成信息的廣泛擴散,并且貪婪算法的擴散性能明顯優(yōu)于常用的啟發(fā)式算法和隨機算法。 2)研究了影響擴散模型下自適應的信息源選擇問題：對于一類序貫貪婪的優(yōu)化問題,提出序貫貪婪性的概念分析它并提出在線貪婪算法解決它,這個次優(yōu)的算法的性能保證因子是(1-1/e)。針對LT和IC模型,使用實現(xiàn)生成算法構造自適應情形下信息傳播過程的等價視角,進而證明LT模型下源選擇問題具有序貫貪婪性,也定性討論IC模型下序貫貪婪性。進一步利用序貫貪婪性,提出使用在線貪婪算法解決自適應的影響擴散最大化問題,在LT模型下其性能保證因子是(1-1/e)。結(jié)合謠言傳播和影響擴散提出混合模型,并討論混合模型下自適應的影響擴散最大化問題。仿真實驗結(jié)果表明,利用自適應增益的貪婪算法明顯優(yōu)于非自適應的貪婪算法,并且具有小的播種時間間隔的在線貪婪算法的擴散性能接近于具有完全反饋的自適應的貪婪算法。 3)研究了信息源選擇問題的應用,并重點考察無線業(yè)務分流問題：為基于近鄰通信的無線業(yè)務分流問題提出一個理論框架,提出GSC模型對MSNets中信息傳播過程建模,并使用本地移動性模型對時變網(wǎng)絡建模。針對靜態(tài)網(wǎng)絡和移動網(wǎng)絡情形,分別構造信息傳播過程的等價視角和含時映射,進而證明業(yè)務分流問題具有子模性。進一步利用子模性,提出使用基于用戶聯(lián)系的仿真模擬的貪婪策略解決業(yè)務分流最大化問題,這個次優(yōu)的算法的性能保證因子是(1-1/e)。仿真實驗結(jié)果表明,少量信息源可以較大規(guī)模的卸載無線業(yè)務量,更強的社交參與性和更長的時延容忍可以卸載更多的無線業(yè)務量,并且移動性可以進一步增強分流效果。 針對信息源檢測問題,本文的主要貢獻如下： 1)研究了病毒傳播模型下無先驗知識的信息源檢測問題：針對具有規(guī)則樹結(jié)構的網(wǎng)絡中SI模型,使用最優(yōu)的基于謠言向心性的ML估計器識別信息源,提出局部謠言中心的概念用于解源估計器,并利用波利亞罐子模型得到感染樣本的概率分布。進一步,從感染規(guī)模的維度分析,得到在有限域和漸近域中正確檢測概率的閉式表達式。在有限域中,正確檢測概率隨著已感染的節(jié)點數(shù)目增加而減少、隨著節(jié)點度數(shù)增加而增加。在漸近域中,當節(jié)點度數(shù)為2、3和足夠大時,正確檢測概率分別為0、0.25和0.307。 2)研究了病毒傳播模型下有先驗知識的信息源檢測問題：針對具有規(guī)則樹結(jié)構的網(wǎng)絡中SI模型,構造最優(yōu)的基于謠言向心性的MAP估計器從先驗給定的嫌疑節(jié)點中識別信息源,使用局部謠言中心的概念解源估計器,并利用由波利亞罐子模型得到的感染樣本的概率分布,分析得到嫌疑節(jié)點構成不同連接模式下正確檢測概率。當嫌疑節(jié)點構成網(wǎng)絡的連通子圖時,有限域中正確檢測概率隨著已感染的節(jié)點數(shù)目增加而減少、隨著節(jié)點度數(shù)增加而增加,在節(jié)點度數(shù)超過2時漸近域中正確檢測概率顯著超過先驗概率,并且在節(jié)點度數(shù)足夠大時漸近域中可以實現(xiàn)可靠檢測。當網(wǎng)絡中只有兩個嫌疑節(jié)點時,有限域中正確檢測概率隨著它們之間的距離而增加,在節(jié)點度數(shù)超過2時漸近域中正確檢測概率不小于0.75,并且在節(jié)點度數(shù)足夠大時漸近域中也可以實現(xiàn)可靠檢測。當網(wǎng)絡中有多個嫌疑節(jié)點時,在它們形成連通子圖時正確檢測概率取得最小值。 3)研究了信息源檢測問題的應用,并重點考察計算機病毒源識別問題：針對計算機病毒傳播過程,使用SI病毒傳播模型建模；針對具有一般性拓撲結(jié)構的網(wǎng)絡,使用BFS策略構造擴散樹；進一步,針對有關于嫌疑節(jié)點的先驗知識的情形,構造兩個基于謠言向心性的MAP估計器識別計算機病毒源。此外,介紹關于多樣本觀察知識情形下和SIR/SIS模型下病毒源識別的一些工作。仿真實驗結(jié)果表明,聯(lián)合考慮BFS擴散樹的感染概率和謠言向心性的MAP源估計器的檢測性能優(yōu)于僅考慮謠言向心性的MAP估計器,并且隨著嫌疑節(jié)點數(shù)目的增多檢測性能下降、隨著嫌疑節(jié)點變得更加分散檢測性能上升。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.08

【共引文獻】

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本文編號：2459427