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。     

考虑群组结构的在线社交网络竞争性舆情信息传播模型研究

针对在线社交网络中竞争性舆情信息同时传播的问题,在无标度网络的基础上引入群组结构,构建竞争性舆情信息传播模型,考虑舆情信息内容、用户亲密度、社会强化效应因素并进行仿真研究。仿真结果表明,引入群组结构的无标度网络充分契合了在线社交网络的复杂性质;群组数量、群组规模、用户亲密度、社会强化效应对竞争性舆情信息的传播有不同的促进作用;控制舆情信息内容的重要性与模糊度可有效调控竞争性舆情信息的传播与扩散。     

代价约束下基于随机游走的负影响力传播抑制方法

在社交网络的信息传播机制中,不同用户之间信息扩散往往会受到用户之间影响力的影响,因此开展复杂网络分析研究显得格外必要.首先研究在代价约束下,社交网络的影响力传播模型,在未知网络传播原理的情况下,研究如何利用叠加的随机游走策略对网络的影响力传播进行度量,将影响力传播的范围控制在某一子图中,设计出抑制负影响力传播的有效方法...     

社交僵尸网络发展综述

随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控制舆论等目的。传统的僵尸网络检测机制无法有效地检测社交僵尸网络,为社交媒体的安全性带来极大的挑战。从社交僵尸网络的概念入手,阐述社交僵尸网络在不同社交平台上的发展脉络和发展趋势,研究不同社交媒体上的社交僵尸网络攻击原理和群体特征以及隐蔽型社交僵尸网络的隐蔽手段。在此基础上,将社交僵尸网络的检测方法分为服务器端检测方法和客户端检测方法,并对近年来出现的基于隐写技术和基于机器学习的检测方法进行分析,同时给出社交僵尸网络的反制技术和接管方法的研究现状及发展思路,并对该领域的未来研究方向进行展望。     

节点传播能力的偏好随机行走的信息传播方法

随机行走是社交和生物系统中用来模拟传播过程的标准化工具,针对真实社交网络中任意程度的有偏随机行走过程和由优先转移概率定义的偏向性,提出了一种新的用于研究社交网络的影响力传播范围最大化的方法,称之为基于节点传播能力的偏向性随机行走的网络信息传播方法（DCID）,该方法随机从网络中选择一个信息传播源节点,使得该模型更加符合真实的社交网络;通过节点能承受的传播信息的内容量参数以及偏向性随机行走的参数来作为节点的优先转移概率;并通过影响力传播函数来衡量信息的影响力传播范围,以此达到信息传播范围的最大化。从真实的不同规模的社交网络中选定这两个参数值,并验证了提出的模型在不同规模社交网络中信息的覆盖率和算法运行时间的性能上有所提升。     

基于局域信息的社交网络信息传播模型

针对传统传播模型更适用于均匀网络而无法有效应用于现实非均匀无标度社交网络的问题,提出一种基于用户局域信息的社交网络信息传播模型。模型中考虑了无标度网络中用户间拓扑特征差异和用户影响力不同对信息传播的影响,根据节点周边邻居节点的感染情况和权威性计算感染概率,模拟现实社交网络中的信息传播情况。通过在采集的真实微博网络数据上进行仿真实验,结果表明该模型较传统的SIR模型更能体现社交网络中信息传播的快速性与范围的广泛性;同时,通过调整模型中的相关参数,验证了相关管控措施对传播效果的影响。     

基于节点属性和信息价值的V-UKIR传播模型研究及仿真

为更有效地在网络中进行广告信息推广和谣言控制,针对真实社交网络信息传播的特点,对信息传播机制进行了研究。首先,在传统SIR模型的基础上,将节点状态分为未知、阅读、感染、免疫状态。然后,考虑节点自身属性的差别和不同信息在不同社区中的价值,定义了自适应节点状态转移概率函数,建立了更加符合社交网络真实传播特点的V-UKIR模型。最终,通过不同信息传播过程对比,验证了该模型的有效性。同时,通过在不同模型下的实际传播对比,证明了该模型在新浪微博和Twitter上有较好的信息推广和谣言控制效果。     

面向社交网络信息源定位的观察点部署方法

准确地定位社交网络上的信息扩散源点,对于网络信息扩散控制具有重要的现实意义。现有的一种可行方法是通过在网络中观察点搜集的过程信息对扩散源进行定位,定位准确率与观察点的选择紧密相关。针对网络中的信息扩散源定位问题,提出了一种网络观察点优化部署方法。考虑单信息源的信息扩散过程,首先分析了特定信息源定位准确率与观察点部署位置之间的关系,以此为基础,发现了与任意信息源定位准确率相关的关键因素。提出基于r覆盖率的观察点部署策略,以观察点集合的r覆盖率作为目标函数,实现了r覆盖率优先观察点选取算法。在模型网络与实际网络上进行了实验,验证了该方法的有效性。提出的观察点部署策略对于网络谣言、计算机病毒的控制具有重要意义。     

基于社交网络的信息传播模型分析

随着社交网络的蓬勃发展,网络舆论的控制变得越来越重要。信息传播模型能够揭示信息传播的规律,从而达到对传播过程进行预测的目的,因此社交网络信息传播模型的研究具有重要意义。针对经典传染病模型的不足进行了分析,结合社交网络的网络拓扑特点,考虑了网络中用户的不同感染状态,引入感染用户的衰减函数,提出了适合社交网络的信息传播模型。在真实E-mail网络中进行模型仿真,对比分析了不同模型的结果,研究了模型中各个影响因子对传播过程的影响。结果表明：不同的模型参数反映了传播趋势的差异,模型反映出的传播规律更符合信息在现实网络中的传播过程。     

在线社交网络中信息传播模式的特征分析

在线社交网络以其独特的传播优势,已成为一种流行的社交媒体平台。针对在线社交网络中信息传播模式的形式特点,结合传染病动力学原理,提出了在线社交网络中的信息传播模型。模型考虑了不同用户行为对传播机理的影响,并建立了不同用户节点的演化方程组,模拟了信息传播的过程,分析了不同类型的用户在网络中的行为特征以及影响信息传播的主要因素。实验结果表明：不同类型的用户在信息传播过程中有着特定的行为规律,信息不会无限制地传播,并在最终达到平稳状态,并且传播系数和免疫系数越大,信息传播达到稳态的速度就越快。     

社会网络中基于核函数的信息传播模型

摘 要: 传统的社会网络信息传播模型假设整个网络结构是已知的,并在已知的网络上分析信息的动态传播,然而实际的社会网络往往是不完全的。为了研究信息在不完全社会网络上的信息传播,本文提出了一种基于核函数的信息传播模型。首先,根据信息传播在社会网络中的级联关系将网络中的节点映射为到连续的特征空间,并通过节点间的距离反应节点的传播顺序。其次,将信息在网络中的传播描述为特征空间中的能量扩散过程,并采用随机梯度下降法进行优化求解。最后,将信息的内容加入到目标特征空间中,并给出了相应的核函数。实验表明,本文提出的信息传播模型与相关的模型相比较不仅可以弥补社会网络的不完全性,还具有更高的预测性能。     

社会网络中信息传播与安全研究的现状和发展趋势

社会网络新媒体在日常沟通、商业运作、政治斗争以及外交等方面发挥越来越重要的作用,对社会网络的研究也引发了广泛关注。文章通过对最近几年国际重要期刊和会议上社会网络方面发表的文章进行统计分析,发现了社会网络近三年的研究热点,即主要集中在社会网络的信息传播以及安全问题的研究。信息传播方面包括对信息传播模型、影响因素、影响力最大化和预测感知的研究;安全问题方面包括对用户安全和信息安全的研究,用户安全研究中包括僵尸用户识别和级联失效研究,信息安全研究包括源头追溯和网络控制问题研究。文章对上述各方面的最新成果进行了分析、概括和讨论,分析了面临的问题、挑战和机遇,探索了新的研究点和未来的发展方向,为广大研究者提供一些参考和借鉴。     

移动社会网络信息传播模型构建与top-k节点挖掘

在移动社会网络中挖掘出有影响力的top-k节点,对于移动运营商作出新产品或服务战略营销决策至关重要。针对移动社会网络的特点,提出一种充分考虑移动社会网络特点的信息传播模型以及基于该模型的top-k节点挖掘算法。实验证明,该方法能准确高效地定位移动社会网络中的活跃节点,这对于移动运营商作出营销决策起着至关重要的作用。     

支持隐私保护的社交网络信息传播方法

社交网络影响力传播重点关注如何使用少量的种子集合在社交网络中产生尽可能高的影响力,并将转发作为信息传播的唯一方式,忽略了其他传播方式,例如用户可通过发布一条与所见信息内容相似的信息来进行传播,这种传播方式(称为转述)因为难以追踪,所以存在隐私泄漏的风险.针对上述问题,定义了一种支持转述关系的社交网络信息传播模型,提出了...     

基于agent的多重社会网络中破产传染模型研究

社会网络中的信息扩散是目前国际上关注的研究方向,而破产传染作为社会金融中一类特殊而又重要的传播现象,也是当前社会经济领域非常关心的问题.然而,已有的金融传播研究中通常只基于单层的交互关系来分析传播行为,忽略了真实金融主体之间多重社会关系的交叉性.针对该问题,基于多智能体对多重社会网络中的破产传染现象进行建模,构建了纵向复合和并行独立多重网络传染模型,前者关注不同关系网络层次之间的跨层间影响,后者偏重于单层网络的独立性和并行性.设置不同的约束条件,对比实验了两种模型不同的传染效果特征.实验结果揭示了两种模型不同的适用范围:模型选择应由实验目标是否存在明显的不同社会网络层次间的相互影响决定,纵向复合多重网络破产传染模型更适用于社会网络层次之间间接影响明显的环境.     

大规模社交网络中高效的关键用户选取方法

针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法。首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框架,定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重,从而构建社交网络的有向带权图模型;然后,借鉴PageRank算法,建立用户信息传播能力的度量机制,给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法;进而,给出基于Spark的d-距选取算法,通过多次迭代,使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠。建立在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法具有高效性、可行性和可扩展性,对于控制不良突发信息传播、社交网络舆情监控具有一定的支撑作用。     

基于贝叶斯序贯博弈模型的智能电网信息物理安全分析

智能电网是利用信息技术优化从供应者到消费者的电力传输和配电网络.作为一种信息物理系统（Cyber-physical system，CPS），智能电网由物理设备和负责数据计算与通信的网络组成.智能电网的诸多安全问题会出现在通信网络和物理设备这两个层面，例如注入坏数据和收集客户隐私信息的网络攻击，攻击电网物理设备的物理攻击等.本文主要研究了智能电网的系统管理员（防护者）如何确定攻击者类型，从而选择最优防护策略的问题.提出了一种贝叶斯序贯博弈模型以确定攻击者的类型，根据序贯博弈树得到博弈双方的均衡策略.首先，对类型不确定的攻击者和防护者构建静态贝叶斯博弈模型，通过海萨尼转换将不完全信息博弈转换成完全信息博弈，得到贝叶斯纳什均衡解，进而确定攻击者的类型.其次，考虑攻击者和防护者之间的序贯博弈模型，它能够有效地帮助防护者进行决策分析.通过逆向归纳法分别对两种类型的攻击者和防护者之间的博弈树进行分析，得到博弈树的均衡路径，进而得到攻击者的最优攻击策略和防护者的最优防护策略.分析表明，贝叶斯序贯博弈模型能够使防护者确定攻击者的类型，并且选择最优防护策略，从而为涉及智能电网信息安全的相关研究提供参考.     

基于官方信息控制的多层网络谣言传播模型

官方信息在现实生活和虚拟网络中的扩散对谣言传播具有双重影响。本文建立多层网络传播模型研究跨境电商新政策错误解读这一谣言传播问题,模型上层为虚拟网络传播层(虚拟层),下层为现实社会传播层(现实层),个体根据各自社交网络和行为习惯接收官方信息来控制多层网络谣言传播。文章根据平均场方法分析该模型的演化过程和传播阈值,采用无标度网络进行仿真验证了理论分析传播动力学行为的正确性,结果表明,官方信息对虚拟层和社会层谣言的控制都具有积极作用,官方信息的掌握程度对社会谣言传播有显著性影响,且当官方信息的网络传播达到一定规模时,能够有效约束现实社会个体行为,进而达到虚拟层和现实层对谣言控制的同向促进作用。