社交媒体信息传播动力学建模研究

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随着社交媒体网络技术的不断更新,社交媒体信息传播形式显现出更多新的复杂特征,而传统的传播理论和及其简化模型已经难以很好地描述当前的社交媒体网络。根据社交媒体信息的传播特点以及传染病动力学模型,通过融合网民决策能力构建了一个更加符合社交媒体信息传播的具有潜伏期的流行病(Susceptible-Exposed-Infected-Removed,SEIR)动力学模型。首先,建立基于SEIR模型的动力学传播机制;然后,根据社会心理学中网民具有自主性特点,构建E状态下网民决策能力模型;最后,在无标度网络模型上,将网民决策能力模型与SEIR传染病模型相融合。仿真实验结果表明,改进后的SEIR更加准确地描述了真实社交媒体网络信息的传播特性。本文还研究了社交媒体网络的免疫控制策略。通过分析与比较多种免疫策略的优缺点,提出了一种改进的综合免疫控制策略,即将具有重要作用的节点度融入到经典的综合免疫策略中。以理想的社交媒体网络为基础,将改进的综合免疫控制策略应用于SEIR动力学模型中,对免疫前和免疫后的谣言传播演化过程进行仿真。计算机仿真结果表明,改进后的综合免疫控制策略在社交媒体网络谣言传播过程中具有较好的免疫效果。
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