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论文针对在线社会网络中的信息扩散问题，提出了一个信息扩散的预测模型。首先给出了以好友关系作为用户距离度量的方法；然后将信息扩散看作是“社会扩散”和“内部扩散”两种方式同时作用的结果，并分别将Fick扩散理论和Logistic增长模型用于描述这两个过程，设计了Fick-Logistic扩散预测模型。最后，用该模型对Digg数据集中最具代表性的新闻实例进行预测。较高的预测准确率表明，论文提出的Fick-Logistic扩散预测模型能较好描述Digg在线社会网络中的信息扩散过程，具有较好的预测性能。