發(fā)布時(shí)間：2020-11-22 09:16

　　 隨著信息時(shí)代的發(fā)展,計(jì)算機(jī)﹑科技﹑手機(jī)﹑互聯(lián)網(wǎng)﹑社交網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵名詞已成為人們?nèi)粘Ｉ�活中接觸度較廣的幾個(gè)信息時(shí)代相關(guān)的專有代名詞。與此同時(shí),這些信息時(shí)代的產(chǎn)物,它們所帶來的便利也是大家有目共睹的。以社交網(wǎng)絡(luò)為例,它的成功搭建與應(yīng)用,使得人們?nèi)粘Ｉ�活中彼此�?lián)系與交流更加方便與快捷。微信﹑QQ﹑微博等在線社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在給人們帶來便利的同時(shí),也改變著人們的交流方式。微博,因?yàn)槠渖缃痪W(wǎng)絡(luò)應(yīng)用度很廣,以其為切入點(diǎn)構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型,對(duì)研究在線社交網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播規(guī)律,分析網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息傳播的有效監(jiān)管等都有著積極的意義。本文主要工作如下:(1)論文在對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素分析中,提出了基于轉(zhuǎn)發(fā)影響因素的SCIR信息模型。通過對(duì)消息轉(zhuǎn)發(fā)力度﹑用戶影響力﹑個(gè)體信任水平﹑內(nèi)容相似性﹑有效轉(zhuǎn)發(fā)率五個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)行為的特征性分析,給出了行為影響力計(jì)算公式。并將行為影響力應(yīng)用于提出的SCIR模型中,其取值在文中直接作為C節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)镮節(jié)點(diǎn)的內(nèi)部傳播速率p的取值。并通過SIR模型和SCIR模型在BA模型﹑WS模型和新浪微博三種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的對(duì)比實(shí)驗(yàn),表明SCIR模型無論在信息傳播的全網(wǎng)覆蓋率還是傳播穩(wěn)定性上都優(yōu)于SIR模型。(2)以單層網(wǎng)絡(luò)為背景的在線網(wǎng)絡(luò)上信息傳播研究能夠做到統(tǒng)籌全局﹑整體性分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的傳播規(guī)律,但是鑒于信息傳播具有一定的局域性與特異性,單純的整體性網(wǎng)絡(luò)研究對(duì)于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中信息傳播過程的刻畫仍具有局限性,故而論文中提出了DTM-SIR分層網(wǎng)絡(luò)模型。將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)虛擬為信任層與信息層兩層,實(shí)際上信息層作為輔助層是虛化出來的,它上面的個(gè)體與信息層的個(gè)體屬于同一個(gè)體,因?yàn)樗�處功能層不同而屬性有所差�?而實(shí)際傳播層仍是信息層,只是因?yàn)樾湃螌拥挠绊?信息傳播速率與網(wǎng)路覆蓋率較SIR模型有明顯性提升。利用博弈論分析出的信任層個(gè)體狀態(tài)過程中的轉(zhuǎn)變因子引入傳染病動(dòng)力學(xué)微分方程中,通過模型比對(duì),表明文中提出的DTM-SIR具有很好的適用性。
【學(xué)位單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.09;G206
【部分圖文】：

入度就是指向該節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)總和，出度則表示的是該節(jié)點(diǎn)指向其他節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)之和。網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的平均度<k>，就是網(wǎng)絡(luò) G 中所有節(jié)點(diǎn) j 的度jk 的平均值。分布函數(shù) P(k)用于描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度的分布情況，它指的是隨機(jī)選定節(jié)點(diǎn)的度為k 的概率。泊松分布與冪律分布。完全隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的度分布(Degree distribution)情況可以近似為 Poisson 分布，其概率分布式和分布圖表示分別如公式(2.1)和圖 2.1(a)。因?yàn)槠浞植紙D在遠(yuǎn)離峰值<k>處指數(shù)下降，那么當(dāng) k>> <k>，度為 k 的節(jié)點(diǎn)實(shí)際上并不存在，故而該類網(wǎng)絡(luò)也稱為均勻網(wǎng)絡(luò)(homogeneous network)。近些年通過對(duì)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的大量研究表明，許多真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的度分布與 Poisson 分布有明顯差別。但是能用如圖 2.1(b)所示的無標(biāo)度(scale-free)分布更好地描述網(wǎng)絡(luò)中的度分布情況。因?yàn)閮缏煞植己瘮?shù)具有無標(biāo)度特性，所以冪律分布也叫做無標(biāo)度分布，故而具有冪律分布的網(wǎng)絡(luò)也可被稱之為無標(biāo)度分布網(wǎng)絡(luò)。,0,1,2,(2.1)!( ) kkkPxkekk

(a)全局耦合網(wǎng)絡(luò) (b)最近鄰耦合網(wǎng)絡(luò) (c)星形耦合網(wǎng)絡(luò)圖 2.2 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)實(shí)例圖2)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)Erdos 和 Renyi 提出的 ER 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)經(jīng)典的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型。ER 隨機(jī)的 G(N,p)生成方法的思想為：以概率 p 連接 N 個(gè)節(jié)點(diǎn)中的每一對(duì)節(jié)點(diǎn)。圖表示節(jié)點(diǎn)數(shù)為 10，p 依次為 0﹑0.1﹑0.25﹑0.4 的一組 ER 隨即圖的演化實(shí)(a)p=0,ER 隨機(jī)圖 (b)p=0.1,ER 隨機(jī)圖

(a)p=0 時(shí) WS 小世界網(wǎng)絡(luò) (b)p=0.5 時(shí) WS 小世界網(wǎng)絡(luò) (c)p=1.0 時(shí) WS 小世界網(wǎng)絡(luò)圖 2.4 WS 小世界網(wǎng)絡(luò)演化過程圖(N=10，K=4)4)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)Barabasi 和 Albert 的提出的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型，簡(jiǎn)稱為 BA 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型。該模型提出了兩個(gè)之前研究中并未被考慮到的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的重要特性：1)增長(zhǎng)性，也就是網(wǎng)絡(luò)本身的規(guī)模會(huì)出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，例如新浪微博中不斷有新的用戶產(chǎn)生；2)優(yōu)先接入性，新生節(jié)點(diǎn)趨向于與大度節(jié)點(diǎn)相連接。設(shè)定初始時(shí)有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，那么 BA 模型的演化圖則如圖 2.5 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2894471