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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。 相似文献
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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。文中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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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王赫 《数字社区&智能家居》2021,(4):251-252
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. 相似文献
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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。 相似文献
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为探究谣言在社交网络中的传播规律,以经典的IESR模型为基础,根据社交网络结构特征分析权威性效应、从众效应,以及好友亲密度对社交网络上谣言传播的不同作用,建立用户状态转移的非一致性概率函数,提出一种谣言传播模型ACI-IESR(authority_conformity_intimacy-IESR)。在仿真网络和真实网络中进行仿真实验,分析3种因素如何影响社交网络中的谣言传播。实验结果表明,权威性效应及从众效应能加速谣言在社交网络中扩散和消散,增大谣言的扩散范围。用户与好友之间的亲密度关系,使谣言传播的范围更广。 相似文献
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社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播,同时也是谣言滋生和传播的温床,因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义,而现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息。为了解决这个问题,基于异构图注意力网络(HAN)构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用含有节点级注意力和语义级注意力的分层注意力机制。首先,节点级注意力结合微博节点的邻居生成两组具有特定语义的节点嵌入;然后,语义级注意力融合不同语义,得到最终的节点嵌入,并输入到分类器中执行二分类任务;最后,给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果。在两个真实的微博谣言数据集上的实验结果表明,MicroBlog-HAN模型可以实现微博谣言较准确的识别,准确率超过87%。 相似文献
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提出了一个基于自适应复杂网络的病毒传播模型。模型中,易感节点为了不被感染,能够有意识地避开与感染节点的连接,此过程一方面使得网络结构发生了变化,另一方面网络结构的变化又反过来对病毒传播过程造成了影响。着重考查了模型中个体的躲避行为对病毒传播效果的影响,结果显示,在个体躲避行为的驱动下,系统的最终染病节点数会发生振荡,并且在一定的参数范围内系统出现了双稳状态。 相似文献
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针对谣言传播过程中出现感染节点移出系统的问题,改进经典SIR谣言传播模型的归一化条件,提出一种动态同质网络上的SIR谣言传播模型。首先根据谣言的传播规则,采用平均场理论建立同质网络上的谣言传播动力学方程组;然后理论分析了谣言传播过程的稳定状态和感染峰值;最后通过数值仿真研究感染率、免疫率、真实免疫系数及网络平均度对谣言传播过程的影响。研究结果表明,与经典SIR谣言传播模型相比,感染节点移出网络降低了谣言传播的稳态值,感染峰值出现小幅度增大。研究还发现感染概率增大、免疫概率减小,均会使谣言感染峰值增大;真实免疫系数增大,免疫节点稳态值增大。此外,网络平均度对谣言传播稳态没有影响,平均度越大感染峰值到达时间越早。研究结果将SIR传播模型的应用范围由封闭系统拓展到非封闭系统,为制定谣言预防措施提供指导理论和数值支撑。 相似文献
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针对社交网络中影响谣言传播的社会环境因素,分析了两种最普遍的社会效应——从众效应和权威效应对谣言传播的影响。首先,将社交网络中的人群划分为未知者(S)、犹豫者(H)、传播者(I)和免疫者(R)四种类型,并根据新的状态转移机制建立了SHIR谣言传播模型;其次,应用迭代技巧和拟合方法分析了初始传播者密度、初始传播率与谣言传播峰值之间的关系;最后,从个体角度刻画了谣言传播的从众效应和权威效应,仿真分析了两种社会效应对谣言传播的影响。实验结果表明:谣言传播峰值与初始传播者密度呈线性增长关系,但到达传播峰值的时间随初始传播者密度的增加快速减少;初始传播率越大,谣言传播峰值越高,到达传播峰值的时间越短;从众效应和权威效应能够显著扩大谣言传播范围,提高无谣言稳定态网络中免疫者的比率;网络密度越高,谣言传播速度越快,范围越广;相同条件下从众效应的影响强于权威效应,但随着网络密度的增加,两者的差别逐渐减小;初始传播者越重要,谣言传播速度越快,范围越广,但权威效应的影响更突出。 相似文献