试论小世界网络上的谣言免疫策略研究

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1、浙江大学计算机学院硕士学位论文小世界网络上的谣言免疫策略研究姓名：黄金煜申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：金小刚20080515浙江大学硕士学位论文摘要大量的研究表明，很多真实网络具有小世界效应。因此小世界网络被认为是描述某些真实网络最贴切的模型之一。另外，在谣言传播问题的研究中，建立合理的谣言传播模型对理论与实际应用都有重大的意义和价值。除此之外，以往的研究很少涉及如何有效的控制谣言在复杂网络上的传播，然而这方面的工作对现实社会中如何控制有害谣言的传播有一定的指导意义。基于此，本文进行了如下工作：(1)本文对Mo砌∞等人提出的谣

2、言模型进行了改进，将原有模型中对谣言失去传播兴趣的人群细分为接受谣言但是失去传播兴趣的人群和不接受谣言的人群。另外，本文在原有模型的基础上又加入了新的参数，该参数代表谣言的可信度。(2)本文给出了改进谣言传播模型的平均场方程组。通过解这组方程，我们得到在像小世界网络这样度数分布相对均匀的网络中不存在谣言传播的临界值。另外，代表谣言可信度的参数与最后接受谣言但失去传播兴趣人群之间成反比关系。如果提高该参数，则最后接受谣言但失去谣言传播兴趣人群在总人群中所占比例相应的减少。．(3)在改进的谣言传播模型下，本文研究了相关免疫机制能否有效的控制谣言在小世

3、界网络上的传播。通过理论分析和仿真实验，我们发现当小世界网络的wS模型在平均度数比较小的情况下随机免疫策略和目标免疫策略都可以有效的控制谣言传播，但是目标免疫机制略优于随机免疫机制。而当网络平均度数比较大的时候，两种策略都无法有效的控制谣言传播。在这种情况下，通过降低谣言的可信度和同时使用随机免疫策略或目标免疫策略的方式，谣言传播仍然可以被有效的控制。关键词：wS模型，免疫阈值，可信度，随机免疫，目标免疫浙江大学硕士学位论文Abs昀ctAbstractStudiesaboutne似orksindicatethatmallyne研orkshaVe“

4、small．worlde脏ct”．Theref．0re，sometimessmall_w’orldne铆orkscaIlaccumtelydescribethestmctureofnet、vorksi11merealworld．Furch％itisme砌ng血laIld曲port锄toinvestigateproblenlsconcemedwiththerumorpropagation．BaSedonthosef．acts，westudythe11lmorpropagationonsmall一worldnet、)~，orksaIldourwork

5、isasfollows：1．W色modi匆themmormodelintroducedbyMo-eIloa11dcoauthorsw“chdescribesmemmorpropagationonnetworks．WediVidetlleclaSsofpeoplewholoseinterestt0spreadtherumorinto觚osubclasses．OneclaSscorrespondstothepeoplewhoacc印tthemmorbut10seinteresttopropagateit；theotherclaSscorrespond

6、stot11epeoplewhorejectthemmor．hladdition，weintroduceanewparameterw11ichcaIlrepresentthecredibilityofthen珊or．2．BaSedonthosemodifications，we舀vemean—fieldequationsaboutthe丌删orpropagationonsmall—wo订dne觚orks．Throu曲solVingtheseequatiolls，wefindthatmereisno“mmor-t11reshold”onsmall-w

7、orldne帆orks．Furth％thepar锄eterwhichcaIlr印resentnlecredibilityoftherumorhaSinverSerelationwithmedensityofi11dividualswhoacc印tthemmorbut10sei11teresttospreadit．3．WeinvestigatewhemerraIldomiln】m谢zationmechaIlismaIldtal苫etedimmullization罗n．ategyareefrectiVeornotinthemodified11lmor

8、model．Throu曲numericalsimulationsaIlda11alysis，wefindthatwhentheaVera