无标度网络中谣言传播的研究

在网络化高度发展的今天,网络谣言传播泛滥,控制网络谣言传播逐渐成为一个值得关注的问题。本文通过分析现实世界中网络谣言的传播特性和方式,提出一种新的谣言传播模型——HKASI模型,建立基于HKASI模型的动力学方程组。在无标度网络中仿真谣言的传播演化过程,分析模型特性,求出无标度网络谣言传播各状态的临界值,选取不同概率仿真比较模型中的参数对各个传播状态的影响,得出在无标度网络中谣言扩散的高速性,以及通过提高公民求证意识可以有效阻止网络谣言传播的结论。     

基于无标度网络的线上和线下谣言传播动力学模型分析

依托线上网络的谣言传播逐渐成为谣言传播的主要形式.本文考虑到线上和线下谣言传播途径的不同以及政府的管控力度,提出了一种新颖的基于无标度网络的SO1O2E谣言传播模型.本文求出了基本再生数R0及谣言消失的平衡点和谣言持久性平衡点.最后,揭示了底层网络的拓扑结构及政府的管控力度对基本再生数的影响.     

基于BA模型的微博谣言传播机理研究

基于BA无标度网络模型,融合微博用户网络的特征,构造一种微博谣言传播网络模型。提出一种新的SIR(susceptible-infected-removed)模型,通过数值仿真探讨微博谣言的传播动力学行为。研究表明,当微博用户规模以及节点间新建连接数量不断增大时,微博谣言的最终感染程度显著增大,网络的传播临界值却大幅降低。研究还发现,拥有较大吸引度的节点比例以及微博用户之间添加反向关注的概率基本不影响谣言的传播特性。     

无标度网络中考虑个体重视的传染病传播研究

分析传染病传播动力学行为是复杂网络研究的基本问题之一,现有的传染病传播模型研究没有充分考虑到传染病传播过程中人为因素的影响,即易染个体在传染病传播过程中的行为反应。针对以上问题提出了一种改进的无标度网络中具有个体重视的SIR传染病传播模型。利用平均场理论方法,分析了所提模型的动力学行为。研究了在无标度网络中具有个体重视的易染个体的比例和个体重视度对传染病传播的影响。理论分析和数值模拟结果表明,增大具有个体重视的易染个体的比例和增加易染个体的重视度,可以有效地改善传染病的传播阈值、传播的速度和爆发的规模。     

无标度网络上电子邮件蠕虫的传播与仿真

电子邮件蠕虫是引起因特网中垃圾邮件泛滥的原因之一,严重威胁着因特网。该文提出了一种无标度网络上电子邮件蠕虫的传播模型,它通过用户检查邮件的频率和打开邮件附件的概率来描述邮件用户的行为,仿真了蠕虫在无标度网络和随机网络中的传播。结果表明,蠕虫在无标度网络中的传播速度比在随机网络中快得多,对进一步研究蠕虫的防御具有重要的意义。     

考虑节点亲密度的社交网络谣言传播研究

考虑到真实社交网络中节点间亲密程度对谣言传播的影响,提出一种新的SI2R传播模型,建立谣言传播动力学方程组,研究谣言在无标度网络上的传播特性。该模型中不同节点间谣言传播率的非一致性同时取决于节点度与节点间亲密度,理论分析得到了无标度网络上谣言传播阈值表达式。随后,在BA（Barabási-Albert）无标度网络中就节点亲密度对谣言传播过程的影响进行了仿真实验,并利用Twitter和Live Journal两种真实网络数据集对仿真结果进行验证。研究表明,无标度网络中节点间平均亲密度随网络聚类系数的增大而减小,随着网络中节点间平均亲密度增大,谣言传播最终范围变大。研究还发现,节点间亲密度的存在使无标度网络中存在传播阈值,传播阈值随着节点间平均亲密度增大而减小。     

基于微博的UVFR谣言传播模型研究及仿真

针对微博网络谣言的传播机制进行了研究,根据其传播特征将微博谣言的受众用户划分为未知者、浏览者、转发者、评论者四类,从而构建一个UVFR网络谣言传播模型。利用该模型分析主要参数对传播过程的影响,提出相应的控制策略。模型的主要特点是重新定义了谣言传播规则和传播动力学方程,使得传播过程的描述更加符合微博用户行为。使用多主体仿真平台在无标度网络结构下对谣言的传播行为进行了仿真研究。通过将仿真结果与新浪微博真实数据进行比较,证实了所得结论的合理性和有效性。仿真实验结果表明,初始传播节点越多,谣言传播的速度越快;转发概率越大,谣言传播的范围越广。     

考虑从众效应的谣言传播模型

考虑到真实社交网络中存在的从众效应,根据个体心理特征的变化,改进了对谣言传播概率以及谣言传播者恢复理性概率的动态化描述,提出了考虑从众效应的谣言传播模型,并针对不同的网络拓扑结构建立了相应的谣言传播动力学方程组。在考虑从众效应的谣言传播模型中,对谣言的最终传播规模进行了数值分析,结果表明,随着谣言的初始传播概率的增大,谣言的最终传播规模也随之增大;改进模型的仿真结果也表明从众效应会加速谣言的传播演化。利用蒙特卡罗方法模拟了谣言在小世界网络和无标度网络中的传播演化,结果表明在从众效应的影响下,谣言在无标度网络中传播速度更快,扩散程度更深。将改进模型基于真实社交网络拓扑进行了模拟仿真,发现谣言的初始传播个体影响力对于谣言的传播演化具有重要的影响。     

基于无尺度网络的僵尸网络传播模型

主流传播模型不能准确反映僵尸程序在Internet中的传播特性。针对该问题,提出一种基于无尺度网络结构的僵尸网络传播模型。该模型考虑了Internet网络的增长特性和择优连接特性,能够反映实际网络中的无尺度特性,更符合真实Internet网络中僵尸程序的传播规律和感染特性。     

无标度网络中的边免疫策略

针对无标度网络提出一种边免疫策略,与目标免疫相比,该策略可使网络获得更高的传播临界值,并能更好地保持网络的连通性。采用SIS病毒传播模型,分别在BA无标度网络和HEP网络中进行仿真实验,结果表明,该免疫策略可以减少免疫剂量并能有效控制病毒传播。     

无标度网络中的链路预测问题研究

研究无标度网络中的链路预测问题。针对人造网络和实际社会网络,分别介绍静态和动态2种链路预测的实现过程,探究利用相似性进行链路预测的可行性,并验证多种相似度计算方法的准确性。对预测结果进行有效性分析,同时根据不同网络特性给出相应的预测算法。     

加权无标度网络抵制级联失效的鲁棒性研究

针对复杂网络遭遇攻击和随机失效而引发的级联失效问题,提出一种基于介数的节点加权策略,用于探讨加权无标度网络抵制级联失效的鲁棒性。通过数值模拟和理论分析发现,基于介数的策略具有与基于度的策略几乎相同的最优权重参数。在最优权重参数下,基于介数的策略使得网络更具鲁棒性,能显著降低级联失效发生的可能性和发生情况下的级联规模。     

无尺度网络下具有双因素的僵尸网络传播模型

随着网络技术的发展,僵尸网络逐渐成为Internet上最具威胁的攻击平台.而现今的网络是随机网络、无尺度网络等构成的一个复杂网络.结合无尺度的特性,考虑僵尸网络传播过程中部分主机的免疫特性与网络阻塞特征,提出一种无尺度网络下具有双因素的僵尸网络传播模型.该模型基于Internet的实际情况,重点考虑了无尺度网络的拓扑结构,并结合了僵尸网络中部分脆弱主机由于提前从易感染的网络中移除而具有的免疫特征情况与传播过程中的网络流量阻塞情况.Matlab仿真结果表明,这种传播模型更符合真实网络中僵尸网络的传播规律.     

复杂网络理论研究综述

当前,复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科,其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状,首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念,然后列举了几种典型的复杂网络模型,以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点,围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果,最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.     

HIV传播的动态混合无标度网络生成算法

研究人类免疫缺陷病毒(HIV)的传播机理,提出一种HIV传播中基于配置模型的动态混合无标度网络生成算法。根据HIV在男性和男性、男性和女性之间的传播规律分别构造同性和异性无标度网络,将其放在同一系统中形成混合传播网络,并添加网络的动态变化特性,以反映真实社会网络的演化过程。基于配置模型的复杂网络生成算法可快速、灵活和鲁棒地生成给定网络尺寸和幂律度分布指数的复杂网络,而且网络中的边可断开和重连,弥补了经典 BA 模型的不足。仿真结果表明,该算法能正确、有效地反映HIV混合传播网络的特性。     

基于无尺度易感应用网络的拓扑蠕虫传播模型

分析了基于无尺度易感应用网络的拓扑蠕虫的传播特性，包括其感染整个应用网络所需要的传播时间和其在传播过程中对相关主机和网络资源的占用情况等。通过与扫描蠕虫相比较，分析出该类拓扑蠕虫传播时间更短，并且在传播过程中具有更好的隐蔽性，在实施最终攻击前很难被检测，从而使其对网络和主机具有更大威胁。针对这种威胁，文章提出了几种用于检测和防御基于无尺度网络应用拓扑蠕虫的可能方法。     

无标度网络环境下E-mail病毒的传播模型

提出无标度网络环境下E-mail病毒的传播模型。通过对模型的求解,得到E-mail用户感染密度随传播率、恢复率和网络平均度变化的计算表达式。实验表明,在反病毒技术未出现前,用户感染密度最终将达到一个稳定状态,并通过实验证明了传播率与网络平均度是影响E-mail病毒蔓延的关键性因素。