[发明专利]一种在线社交网络谣言传播范围的估计方法

说明书

本发明公开了一种在线社交网络谣言传播范围的估计方法，在谣言传播的过程中引入了抑制者对谣言的评论辟谣的机制，以降低未知者对于谣言的接受度。本发明在现有技术的基础上提出群传播概念，利用ER随机网络、BA无标度网络以及真实的Facebook和Twitter网络等为样本，研究了不同模型参数对于谣言传播范围的影响，发现群中抑制者不同的评论概率对谣言传播范围有不同的影响，随着抑制者评论概率的变大，谣言传播的范围先变小后变大。本发明改善了现有模型中节点自身不具备一定的辨识能力的缺陷，可以更加真实地模拟真实世界社交网络中的谣言传播过程。

技术领域

本发明涉及信息传播技术领域，特别是涉及一种在线社交网络谣言传播范围的估计方法。

背景技术

近年来，随着各种在线社会网络的兴起和壮大，如在线社交网络Twitter、新浪微博和Facebook等，在线社会网络上的信息传播行为也引起了研究人员的极大关注，特别是社交网络中谣言的爆炸性传播现象，传统的网络是以信息内容为主体进行传播，而在线社交网络则是以人为中心，依靠人与人之间的好友关系进行信息的传播，而且在线社交网络中存在聚类及社团结构，这种传播方式极大的增强了谣言传播的速率，将使得谣言爆发式地在网络上传播开来。

网络谣言的传播与传染病的扩散有着相似性，因此大多数针对网络信息的传播研究借鉴SIR传染病模型。SIR模型是Kermack和McKendric提出的一种传染病传播模型。而第一个经典的谣言传播模型DK是由Dally和Kendal在SIR模型的基础上提出的。在这个模型中，人群被分为三部分：不知道谣言的人，听到谣言并传播的人以及知道谣言但已经停止传播的人。Maki和Thompson对DK模型进行了修正，提出了另一个经典模型MK。随着复杂网络的发展，一些学者发现一个个体同时会受不同类型个体的相互作用，系统中同时发生的动力学过程会导致相互依赖关系，两个或多个动态过程的共存和非平凡的相互依存的现象在社会系统和自然科学中也普遍存在。例如，人类与疾病传播共存与协同进化的预防行为、不同的动力学过程在神经系统中相互作用并控制人脑中的结构-功能关系等。因此一些研究在谣言传播模型中也考虑到了复杂网络中的动力学行为，将谣言传播模型和复杂网络理论相结合进行了更深入的研究。Zanette和Buzna研究了在小世界网络中的谣言传播模型并得到了谣言传播的阈值。Moreno等人研究了复杂网络中经典谣言传播模型的动力学行为。Gu等人在精度谣言传播模型中考虑了记忆和遗忘机制的影响，并详细分析了这两种状态下对谣言传播过程的影响。Nekovee等人改进了考虑遗忘机制的谣言传播模型，并运用平均场理论，得到了谣言传播阈值，分析了谣言在不同网络中传播的动力学行为。Zhao等人首先研究了一个SIR谣言传播模型中的谣言传播行为，并将它成功应用于一个在线社交博客平台。紧接着，Zhao等人进一步分析了带有记忆机制和遗忘机制的经典谣言传播模型，建立了一个SIHR模型，并将它重新引入到均质网络中分析了其动力学行为。2019年，Soriano等人引入了一个双层网络模型来研究社会系统中信息传播与舆论形成的相互作用。

申请号为CN201811330229.6的中国专利公开了一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，所述方法包括以下步骤：(1)根据SI模型，考虑两条谣言传播和他们之间的相互作用，构建双谣言SI模型，得到双谣言SI模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(2)在SI模型基础上，考虑有免疫者的情况，构建基于SIR模型的双谣言模型，分别考虑度均匀网络和度不均匀网络，进一步得到双谣言SIR模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(3)对方程进行简化，推出两种网络中传播阈值表达式，得出在终态稳态中传播阈值和传播范围的关系，从而估计出谣言的传播范围。