基于社会网络上的信息传播研究

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通信技术的发展使得社会网络上的信息传播变得更加复杂,传统的信息传播模型已不能真实反映社会网络的信息传播过程。目前基于社会网络上的信息传播研究已经吸引了国内外学者的兴趣。基于前人研究,本文探索了不同信息干预因素、网络结构和个体异质性如何影响信息传播过程。本文内容主要包括以下两个方面:(1)基于信息吸引力和遗忘因素的信息传播模型在不同静态网络中对信息传播的影响研究。本文考虑信息本身的吸引力和个体遗忘因素,提出了改进的未知-暴露-传播-恢复(SEIR)信息传播模型。首先利用平均场方法推导出该模型在同构和异构网络中的理论传播阈值,并验证其准确性。其次,数值实验表明,相比于ER网络,BA网络会促进信息传播。有趣的是,ER网络和BA网络会对信息传播过程产生不同的影响。在BA网络中,信息吸引力会显著促进信息传播,而在ER网络中,信息吸引力只有在较低范围内才会对信息传播产生影响。最后,结果表明遗忘率在两种不同网络结构中都会促进信息传播,且在BA网络中影响更显著。(2)双层时变活性驱动网络中的信息传播研究。考虑到不同信息传播渠道,网络结构的时变特征和个体异质性对信息传播的影响,建立了双层时变网络模型,利用微马尔科夫链方法对其进行理论分析,并做大量数值实验。首先,相比于离线传播渠道,在线传播渠道对信息传播影响更显著。其次,个体活性率和传播能力分别服从幂律分布时,异质性会促进信息传播。而个体传播能力服从高斯分布时,异质性改变对信息传播几乎不产生影响。最后,在一定范围内,个体接触容量增加会促进信息传播,但达到一定值后,其进一步增加不会对信息传播过程产生影响。
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