【摘 要】
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在线社交网络的发展使得信息的传播速度更快、范围更广,因此研究信息传播机制变得十分重要。由于传统的SIR模型具有如下局限性:易感染节点被信息影响的概率是一定的,无法根据节点自身环境做出变化;整个信息传播过程过于理想化,网络中的节点可以实时接收信息。基于上述传统模型的局限性,本文提出了新型的信息传播模型并研究了信息间的关系对于信息传播过程的影响。本文主要工作如下:首先,基于热传递思想提出了一种HT（H
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在线社交网络的发展使得信息的传播速度更快、范围更广,因此研究信息传播机制变得十分重要。由于传统的SIR模型具有如下局限性:易感染节点被信息影响的概率是一定的,无法根据节点自身环境做出变化;整个信息传播过程过于理想化,网络中的节点可以实时接收信息。基于上述传统模型的局限性,本文提出了新型的信息传播模型并研究了信息间的关系对于信息传播过程的影响。本文主要工作如下:首先,基于热传递思想提出了一种HT（Heat Transfer）信息传播模型。该模型基于热传递的物理学特性,对网络中的节点添加温度值属性,定义了传播节点和旁观节点。在HT模型中,将在线社交网络中的节点描述为热量接收者和传播者,定义了信息传播的扩散热量和接收热量过程。引入了节点的线上特征属性,使HT模型更贴近真实信息传播过程。其次,为更好了解HT模型的实现过程,提出了在线社交网络信息传播算法（Two-stage Greedy Diffusion,TGD）,将HT模型传播过程表示为对于网络中节点状态的两阶段更新过程。通过真实数据集验证了HT模型,实验结果表明,本文提出的HT模型在不同规模的社交网络信息传播过程中具有较高的精度,并在传播趋势和节点趋势预测方面具有较大的优势。最后,针对具有复杂网络性质的社交网络,将HT模型扩展为MNMS-HT（Multiple Networks and Multi-Source Heat Transfer）模型。在模型中提出了信息之间的竞争与合作两种关系,讨论其对于信息传播过程的影响。通过数据集仿真,结果表明:竞争关系下的信息强度差距越大,弱方信息的峰值节点数越低;层间传输的概率越高,竞争关系下的信息传播过程越快达到收敛;合作关系下的信息传播过程收敛速度快于竞争关系下的信息传播过程收敛速度。
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