【摘 要】
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传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致.为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型.改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率.在真实社交网上进行疫情及舆情仿真传播实验,研究结果表明:疫情与舆情传播主要受网络拓扑结构影响,在不考虑网络拓扑的情况下,增加政府和媒体管控力度以及个人名誉损失可以延缓传播时间.
【机 构】
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井冈山大学电子与信息工程学院,江西,吉安 343009
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传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致.为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型.改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率.在真实社交网上进行疫情及舆情仿真传播实验,研究结果表明:疫情与舆情传播主要受网络拓扑结构影响,在不考虑网络拓扑的情况下,增加政府和媒体管控力度以及个人名誉损失可以延缓传播时间.
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