可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究

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1、------------------------------------------------------------------------------------------------可变聚类系数无标度网络上的谣言传播仿真研究第18卷第8期系统仿真学报?Vol.18No.82006年8月JournalofSystemSimulationAug.,2006潘灶烽，汪小帆，李翔(上海交通大学自动化系,上海200030)摘要：在经典谣言传播模型的基础上，研究了具有幂律度分布和可变聚类系数的无标度网

2、络上的谣言传播行为。目标是研究聚类系数对谣言传播的影响，通过改变特殊的参数调节网络的聚类系数来观察谣言传播的变化情况。仿真结果表明，聚类系数越高的网络，越能抑制谣言的传播，而聚类系数越低的网络，谣言传播将更加猖獗。关键词：聚类系数；无标度网络；谣言传播；信息透明度中图分类号：TP391.9文献标识码：A文章编号：1004-731X(2006)08-2346-03SimulationInvestigationonRumorSpreadingonScale-freeNetworkwithTunableC

3、lusteringPANZao-feng，WANGXiao-fan，LIXiang(DepartmentofAutomation,ShanghaiJiaotongUniversity,——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------Shanghai200030,China)Abstr

4、act:Thispaperinvestigaterumorspreadingonatriadscale-freenetworkwithpowerlawdegreedistributionandtunableclustering.Theobjectiveistostudytheimpactoftunableclusteringontherumorspreading.Transformationofrumorspreadingofdifferentclusteringisinvestigatedbyal

5、teringtheparticularparameters.Fromsimulationresults,anetworkwithhighclusteringshowsagoodresistancetorumorspreading,whileonewithlowclusteringshowsfragilitytorumorspreading.Keywords:clustercoefficient;scale-freenetwork;rumorspreading;informationtranspare

6、ncy引言谣言的传播是现实世界中一个非常普遍的现象。例如，2003年的SARS病毒，曾经引发了各种谣言的肆虐，这些流言蜚语也给SARS的防治带来了很多困难。因此，如何找到行之有效的方法，能够分析谣言传播的机理，甚至抑制谣言的传播扩散，是一个很有意义的课题。Daley和Kendall于20世纪60年代最早研究了谣言传播现象，提出了谣言传播的数学模型。早期的关于谣言传播的研究基本上集中于理论分析[2-3][1]是网络的度分布却不服从幂律分布（power-law）；而BA无标度网络虽具有幂律度分布，但是它

7、的聚类系数很低。针对现实世界的网——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------络的统计分析表明，许多现实网络不但具有幂律度分布，而且具有高聚类性质。最近，Holme和Kim[16]引入可变聚类系数的无标度网络模型，以得到同时具有幂律度分布和较高聚类系数的网络模型。本文考虑可变聚类系

8、数的无标度网络上的谣言传播行为。我们的目标是研究聚类系数对谣言传播的影响，通过改变聚类系数来观察谣言传播的变化情况。。近年来，随着复杂网络研究的兴起[4-9]，谣言传播的研究也有了新的进展。由Watts和Strogatz提出的WS小世界(small-world)模型[10]1可变聚类系数的无标度网络可变聚类系数的无标度网络是由Holme和Kim首先引入，目的是为了解决小世界网络和无标度网络各自的缺陷。回顾一下经典的BA无标度网络的构建过程，初始m个节点，以后每一步加入