考虑社交网络用户行为的网络病毒传播建模

针对已有病毒传播模型都没有考虑不同社交网络间的用户交互行为对网络病毒传播规律的影响,建立了考虑不同社交网络用户交互行为的微分方程动力学模型。利用稳定性理论分析了模型反映的网络病毒传播动力学性态,得到了控制网络病毒传播的基本再生数的精确数学表达式。进一步,采用龙格-库塔数值方法,通过仿真实验,验证了理论分析的正确性。研究结果表明,基本再生数是网络病毒扩散基本态势的直接决定因素,当基本再生数的值小于等于1时,随着时间演化,网络病毒的扩散会被彻底控制。另外还发现,分散用户到不同社交网络更有利于缓解网络病毒的扩散。     

基于意见领袖引导作用的网络舆论演化研究

构建有效的意见交互模型是预测舆论发展趋势的关键,但传统意见交互模型的构建环境是封闭的社交网络。为了构建动态的虚拟网络环境下的意见交互模型,提出一种基于意见领袖引导作用的网络舆论演化分析方法。该方法充分考虑了网络环境和不同意见传播者的特点。实验结果显示,提出的方法可以很好地模拟网络舆论的演化过程和预测网络舆论的未来发展趋势。     

基于节点亲密度和影响力的社交网络舆论形成模型

针对舆论传播过程中个体交互的广泛性和个体社会影响力的差异性,在Hegselmann-Krause模型的基础上建立了社交网络舆论形成模型。新模型通过引入个体间亲密度、人际相似性和交互强度等概念,对个体交互集合进行了扩展,并对影响力权重进行了合理量化,进而构建更切合实际的观点交互规则。通过一系列仿真实验,分析了模型主要参数在舆论演化中的作用。结果表明：在不同信任阈值下,群体观点均能收敛到一致,形成舆论共识;且信任阈值越大,收敛时间越短;当信任阈值为0.2时,收敛时间仅为10。同时,扩大交互集合、提高人际相似性的作用强度会促进舆论共识的形成。此外,当无标度网络的聚类系数和平均度较高时,群体观点更容易产生趋同效应。研究结果有助于理解舆论形成的动力学过程,对社会管理者进行决策分析具有指导作用。     

基于动态偏好机制的学生群体演化合作研究

社交网络具有随机性和复杂性的特点,针对大学生群体中社交关系的异质性以及动态变化情况,构建博弈模型并设计动态偏好机制用于模拟和促进学生在交互网络中的合作行为。在该机制中,首先构建了加权网络用于描述学生交互网络的异质性;然后通过学生动态的交互关系,模拟学生的社交偏好。仿真结果表明,该机制能够有效促进合作者密度。为了进一步验证该机制在学生群体交互中的有效性,通过线下社交网络收集系统收集学生群体的交互行为信息并构建交互网络,通过数据分析发现学生群体在动态偏好机制下更愿意与其他个体进行交流。研究结果对学生合作行为演化具有参考作用。     

基于两级传播理论的舆论超网络传播分析

社交网络挖掘可以使人们更好地认识信息在网络中的传播规律,分析信息在事件中的传播特点。现有的文献研究主要集中于舆论事件社交网络的静态建模,以及针对一些共性特点的仿真验证,而对舆论事件模型结构变化的讨论较少。本文尝试从两级传播理论出发,采用三层超网络结构对舆论事件不同时段构建传播分析模型,给出舆论演化分析度量指标,挖掘超网络结构变化的特点,探索舆论酝酿期积蓄力量的潜在因素。以长生疫苗事件进行分析,发现需要在酝酿期有多样化的意见领袖不断在各个话题中进行牵引,在积累了潜在的舆论人群之后才能促成舆论爆发。     

复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题,提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先,构建舆论及舆论演化模型,通过方程变换求出静态解;其次,引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析,得到稳态解决方案并求解,构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的;最后,通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析,并以真实微博舆论数据为例进行实证分析,研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致,网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响,模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。     

基于系统动力学的大学生线上下舆情联动研究

随着移动互联网的快速发展，网络媒体成为造成舆论风险的重要传播途径。当今大学生在面临高校出台的不合理政策时，出现了通过在线下线上制造舆论压力从而迫使学校解决问题的新态势，此类事件的频频发生极易对高校稳定造成不良影响。现基于系统动力学，确定了学生、高校、网媒的主体和主要影响因素，采用Vensim软件构建了新形势下大学生网络舆情演化模型。利用“合肥工业大学学生喊楼”事件验证了模型的有效性，并对学生负面情绪累积、网络舆论热度等进行了仿真研究。最后给高校为避免学生群体事件的爆发、应对舆论演化事件提出了两点建议。     

基于传染病模型的社交网络舆情话题传播

针对传统模型难以真实地描述社交网络舆情话题传播过程,提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型。分析了社交网络舆情话题的传播特点,根据传染病动力学机制,将内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率引入舆情话题传播过程中,构建了社交网络舆情话题传播模型,在Matlab 2012平台下采用Facebook数据集进行仿真测试。仿真实验结果表明,该模型可以准确描述社交网络中的话题传播行为特征,研究结果可以为社交网络舆论管理者提供有价值的参考意见。     

融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析

针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建交互规则;其次,根据这些特征建立信息传播的数学模型,模拟社交网络舆情演化过程;最后,为验证模型的有效性,开展了与真实事件的实证分析对比实验。实验结果表明: 仿真结构与真实数据的相似度大于0.97,因而该模型符合社交网络舆情信息传播的特性,能够较为准确地描述社交网络中的舆情传播过程。     

基于节点亲密度挖掘的谣言抑制算法

通过对谣言等易误导大众舆论的信息传播进行抑制,从而实现对谣言、错误舆论等负面信息的控制。首先,通过对社交网络的结构拓扑以及节点行为特点的分析,提出了基于节点亲密度的社交网络舆论领袖节点识别方法;然后,利用谣言传播特性及节点的亲密度,建立谣言传播模型,并分析谣言在社交网络中传播时节点的状态转化过程;最后,提出了一种利用节点亲密度实现谣言抑制的方法。     

The Evolution and Emergence of Integrated Social and Financial Networks with Electronic Transactions: A Dynamic Supernetwork Theory for the Modeling, Analysis, and Computation of Financial Flows and Relationship Levels

In this paper, we propose a rigorous dynamic supernetwork theory for the integration of social networks with financial networks with intermediation in the presence of electronic transactions. We consider decision-makers with sources of funds, financial intermediaries, as well as demand markets for the various financial products. Through a multilevel supernetwork framework consisting of the financial network and the social network we model the multicriteria decision-making behavior of the various decision-makers, which includes the maximization of net return, the maximization of relationship values, and the minimization of risk. Increasing relationship levels in our framework are assumed to reduce transaction costs as well as risk and to have some additional value for the decision-makers. We explore the dynamic evolution of the financial flows, the associated product prices, as well as the relationship levels on the supernetwork until an equilibrium pattern is achieved. We provide some qualitative properties of the dynamic trajectories, under suitable assumptions, and propose a discrete-time algorithm which is then applied to track the evolution of the relationship levels over time as well as the financial flows and prices. The equilibrium pattern yields, as a byproduct, the emergent structure of the social and financial networks since it identifies not only which pairs of nodes will have flows but also the size of the flows, i.e., the relationship levels and the financial transactions.     

An adaptive group decision making framework: Individual and local world opinion based opinion dynamics

Opinion dynamics (OD) models, which simulate individuals’ opinion evolution process on social network to analyze the final state of opinion distribution in a group, usually differ from each other due to the differences in social network evolution rules and opinion evolution rules. However, most existing social network evolution rules and opinion evolution rules usually cannot characterize the comprehensive influence of key factors such as neighbors and opinion differences in social relationships. To fully consider the properties of social network evolution and improve the efficiency of consensus reaching process in group decision making, this paper introduces the concept of local world opinion derived from individuals’ common friends, and then proposes an individual and local world opinion-based OD model. In the proposed model, social network evolution is jointly determined by the distance between individual opinions and network structure similarity. The pair of individuals with the largest consensus improvement space are then suggested to adjust their opinions by using an adaptive individual opinion adjustment mechanism. Finally, detailed simulation results are provided to demonstrate the convergence of the proposed model and analyze different parameters’ effects on the stabilized time steps and the number of stable state opinion clusters.     

基于Moran过程的竞争性舆情信息的网络传播博弈模型

新的媒体环境下,在享受不同形式在线社交网络提供便捷信息互动渠道的同时,需要加强对信息传播的管理与引导,防止其发展成为负面舆情信息肆意滋生的温床。结合传统演化博弈论与复杂网络理论,提出了竞争性舆情信息的网络传播博弈模型,并理论分析了正面舆情信息传播占优的收益条件及群体规模;随后,结合实际案例,通过仿真实验对比分析三种博弈环境下网络舆情的演化特征。三种博弈环境下,正面舆情信息传播策略占优条件均与收益有关,弱选择情境对收益参数的要求最为严格;强、弱选择情景下策略占优的条件还与群体规模有关,且强选择情景对群体规模的要求更为严格。     

Influence identification of opinion leaders in social networks: an agent-based simulation on competing advertisements

In social networks, factors that influence the spread of information are essential for companies to comprehend. This study uses the opinion dynamic theory to investigate the influence of multiple advertisement opinion leaders in social networks. We construct an integrated bounded confidence model to simulate the evolution of followers’ opinions under two advertisement opinion leaders. Through experimental simulation, we found that the weight of influence on advertisements has a dual effect on the evolution of followers’ opinions, and the probability that information is transmitted by opinion leaders has a significant impact on the evolution of collective opinions. The results show that, for competitive products, companies should properly understand the propaganda power of product advertisements and improve the probability of information being successfully transmitted by opinion leaders.     

小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型

依据网民关系网络拓扑的小世界效应特性,提出网民观点的倾向度转换规则,在网络舆情网民关系小世界网络矩阵表示的基础上,构建基于小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型,运用该模型分析网络舆情演化,产生了倾向度转换图、粗细粒度倾向度曲线的仿真结果.通过对试验仿真结果的分析,揭示了网络舆情演化的观点极分化和观点漂移的现象,分析了“核心”区域漂移现象和倾向度曲线多波峰现象的成因,仿真结果表明该模型能较好拟合网络舆情演化的规律.本研究对网络监察部门和新闻管理部门的管理提供了一定的理论依据.     

基于非理性博弈的舆情传播仿真建模研究

随着社交网络的不断发展,借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大. 本文利用博弈论的方法研究了舆情信息的传播机制,从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模. 随后以目前较为成熟的传染病模型为基础,通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型,以实现适应舆情传播研究的仿真系统,继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析. 在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验,分析模型参数、网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响,其结果符合理论分析结果. 最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究,包括:社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法,为社交网络上的政策制定提供了理论基础.     

虚实互动网络环境下的双群体演化博弈仿真研究

针对虚实互动网络环境下的双群体演化博弈问题,首先给出了一般博弈模型并进行了复制动态分析;然后,建立了双同质群体的多智能体仿真模型,并将仿真结果与复制动态分析和单同质群体进行了对比;最后,从策略更新时间、网络结构、学习机制三方面提出了双群体的异质演化机制。仿真结果表明,不同演化博弈机制下的演化稳定策略基本一致,但演化稳定策略的收敛速度及鞍点取值不同,应用时要根据实际问题的异质特征来构建恰当的博弈演化机制。     

基于观点认同的群体情绪模型

为了能够有效地模拟群体环境中群体情绪的演化过程, 以情绪感染为理论基础, 提出一种新的基于观点认同的群体情绪模型。该模型引入个体观点值、情绪触发阈值来实现观点交互与认同对群体情绪演化所产生的影响作用。观点交互采用有界信任Deffuant模型来实现。通过模拟发现, 观点交互不仅加速了群体情绪融合过程, 而且在多观点群体环境中对群体情绪融合态势也具有决定性的作用。实验模拟结果表明, 本模型不仅能够体现情绪感染过程中个体的无意识、自动感染过程, 而且也能够体现个体对传染对象的选择性过程, 弥补了情绪感染过程中个体无认知的缺陷。