[发明专利]基于元胞自动机的信息传播模型

摘要

本发明提供了一种基于元胞自动机的信息传播模型，包括模型的演化规则、参数、算法以及衡量状态的主要技术指标。在此基础上，把用户状态划分为七种，分析研究谣言传播的过程，并分别根据参数不同比对结果的不同，揭示了谣言的传播机理。进一步提出了控制谣言传播的策略，对最终信息传播的广度有很大的抑制作用。由于基于元胞自动机构建的模型其模拟是从微观入手来反映群体的宏观行为，模拟结果更直观，同时，模型结构灵活，能够在演化过程中随时改变控制策略，这是传统微分方程模型所不能比拟的。由于真实数据和仿真实验结果具有较高拟合度，说明所建模型具有实际应用价值，并可以为制定谣言控制决策提供支持。

主权项

一种基于元胞机的信息传播模型，其特征在于：具体内容如下所述：(一)模型的构建定义：A＝(L,S,N,f)，其中A为元胞自动机系统，L为元胞空间，边界条件为周期性边界，S为元胞状态集合，N为元胞的邻域集合，定义半径为1的Moore领域类型，f为局部映射集合；sit+1=f(sj1t,...,sjNt)]]>其中，为第i个元胞在t+1时刻的状态，j1,…,jN为元胞的邻居，为所有邻元的状态集合；邻居的形式采用Von Neumann型，每个节点拥有上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方位的邻居，其数学表达式如下：NMoore＝{vi＝(vix,viy)vix‑vax|＜＜1,|viy‑vay|＜＜1,(vix,viy)∈ZZ}其中，vi为表示中心元胞坐标值为(vax,vay)的相邻元胞的集合，(vix,viy)则表示邻居元胞的空间位置；(二)模型描述在SNS网络中，结合真实社交网络中用户对待信息传播的态度，把社交网络中信息的传播过程细化为多个状态，用不同类型节点的状态转移进行表示；其中元胞的状态集合S＝{0,1,2,3,4,5,6}，分别对应谣言传播过程中的各种状态，对于每个元胞，在t时刻有七种不同的取值，分别对应信息传播过程中的个体的状态；其状态含义如下：0，未接触谣言状态；1，已接触谣言状态；2，相信谣言状态；3，不相信谣言状态；4，传递谣言状态；5，质疑谣言状态；6，辟谣状态；对每个元胞定义时间参数，代表当前状态时间，其所对应的状态集合如下：未接触信息状态，即个体未被感染，如果接触到信息，可以成为已接触者；已接触信息状态，但可以相信也可以不相信；相信信息状态，如果此时有辟谣者出现，可以成为免疫者，否则成为传播者；不相信信息状态，成为免疫者；传播信息状态，如果辟谣者的数量大于传播者的数量，进入辟谣行列；质疑信息状态，成为辟谣者；辟谣状态，如果辟谣者的数量小于传播者的数量，进入传播状态；所述状态集合的特性参数如下：该模型以现实中的信息传播过程为依据，引入4个参数：p1，p2，p3及p4；p1(0≤p1≤1)表示节点的免疫成功率，会进入辟谣状态的概率，p1越大，质疑信息成功越大；p2(0≤p2≤1)为感染率，相信谣言的关注率，接触信息后的可能感染性；p3(0≤p3≤1)为传播率，传播谣言的传播概率，p3越大，越容易传播信息给邻元；p4(0≤p4≤1)为质疑谣言而进入辟谣状态的辟谣率；(三)关键算法在上述建立的在线社交网络的谣言传播模型中，设定元胞数量为50*50，通过引入的4个参数在满足系统规则的设定下自动的演化，算法所示如下：