基于多Agent的微博社交网络信息传播模型

针对传统微博社交网络信息传播模型没有考虑用户个体差异性和用户强弱关系的问题,本文建立了基于多Agent的微博社交网络信息传播模型。将微博用户抽象为Agent,并定义Agent的属性,分析微博社交网络信息的传播机制,定义Agent之间的交互规则,考虑不同强弱关系下影响用户转发信息行为的因素,通过仿真实验探究个体态度、影响力、个体间认同度等因素对微博网络信息传播的影响。仿真结果表明,微博信息的传播呈裂变式扩散模式,微博用户的态度、影响力等因素对信息的传播起促进作用,所提出的相关影响变量对有效利用与管控微博信息传播具有一定的启示意义。     

在线社交超网络的信息全局传播模型

信息爆炸时代,在线社交网络作为信息传播的主要途径被广泛应用,但在线社交网络中信息传播的动态过程往往难以准确预测和防控。该文引入超图中的超边描述两个或两个以上个体之间复杂的社交关系,利用基于超网络动态演化模型构建在线社交超网络,并结合基于反应过程策略的SIS模型,对在线社交超网络中信息全局传播的动态过程进行理论分析和仿真实验。使用平均场理论得到超网络结构参数与传播率、恢复率之间的解析表达式,并通过仿真实验分析超网络规模、传播率、恢复率、超网络结构参数以及初始传播节点对信息全局传播的影响。进一步,对超网络和复杂网络结构下的信息全局传播过程进行了对比分析。研究结果有助于深层次理解在线社交网络中信息全局传播的传播规律及发展趋势,并为信息侦测和舆情控制等实际应用提供科学依据。     

基于Multiagent的社交网络舆情传播模型

为分析与预测社交网络中舆情传播过程和演化趋势,本文基于Multiagent分布式技术,建立了社交网络舆情传播模型,研究社交网络舆情传播方式,并根据Agent的行为和状态特性,对Agent进行分类,分析Agent的属性特征,通过剖析Agent个体之间的交互微观行为,依据信息价值时效性、信息源覆盖率和信息关注度,对转发行为的影响进行讨论,给出了Agent的决策规则,以网络结构方式体现Agent之间的内在联系。为验证模型的有效性,基于Agent的仿真平台,采用Netlogo 6.0.4进行模拟仿真分析。仿真结果表明,舆情信息的传播与信息价值呈正相关,信息价值越大,越有利于舆情信息的传播,且信息源的覆盖率与转发Agent数和中止Agent数成正相关,信息关注度对舆情传播影响甚大,说明该模型能准确分析和预测网络中舆情传播的演化趋势。该研究对相关人员了解社交网络中舆情的传播具有重要意义。     

节点增减机制下的病毒传播模型及稳定性

该文针对网络节点的增减情况,研究网络病毒传播模型及其稳定性问题。考虑网络节点的新增和移除,构建了基于节点增减机制下的网络病毒传播模型,并运用Routh-Hurwitz稳定性判据定理,分析了模型的平衡点稳定性和基本再生数R₀及其对病毒传播稳定性的影响。最后,通过改变增加节点数量以及易感状态、感染状态的节点移除率,研究3个参数对病毒传播过程的影响,并给出了仿真验证。仿真结果表明,通过调节网络节点的增减数量,能够控制病毒在网络中的传播。     

基于SIR的Device-to-Device移动社交网络信息传播模型

智能移动设备的迅速普及在加快移动社交网络发展的同时,也给底层通信网络带来了沉重的负担。为了缓解底层通信网络的负担,越来越多的社交网络应用开始采用Device-to-Device技术传播信息。本文以Device-to-Device移动社交网络为研究对象,首先分析该网络中用户参与信息传播的特点,然后在传染病模型的基础上构建适合此网络特点的信息传播模型,并利用该模型分析真实Device-to-Device环境中的信息传播过程。结果表明,Device-to-Device移动社交网络中的信息传播与基于Internet的社交网络中的信息传播有相似之处;但是,由于Device-to-Device移动社交网络存在较大的传播时延,信息在该网络中需要较长的时间才能达到传播高峰。     

社交网络上基于信息驱动的行为传播研究

针对社交网络上信息与行为的交互作用与协同传播的特点,建立了基于信息驱动的行为传播模型。该模型综合反映了社交网络上信息与行为传播的交互性,以及信息传播的记忆性、时效性与社会加强效果等多种因素对传播的影响。研究发现,信息的时效性、社会加强效果、信息的转播率等模型参量,以及源节点的度与核数、节点的度及与源节点距离等网络参量,都在一定程度上影响行为传播的速度和范围,但各参量在不同环境下发挥不同的作用。     

一种用于图卷积网络的社交关系方向门控算法

针对社交网络用户态度分析任务中用户之间原有社交关系方向可能阻碍态度信息流动以及标签扩散的问题,提出了一种应用于半监督图卷积网络的社交关系方向门控算法.该算法首先在原有与逆向社交关系方向上分别进行图卷积运算,得到2种用户节点态度特征向量,然后利用门控机制对2种特征向量进行动态融合.扩展了态度信息传播路径的同时,还能够捕捉用户影响力差异,以自动选择态度信息的流动方向.在2个真实热点话题数据集上的实验结果表明,现有图卷积网络在加入该算法之后,其用户态度分析的准确率能够得到有效提升.     

网络意见领袖对微博不实信息传播的影响

为了考察网络意见领袖对微博不实信息传播过程的影响,在传染病模型ISR的基础上进行改进,构建了考虑网络意见领袖的微博不实信息传播模型,利用Matlab软件进行数值仿真和结果分析.模拟结果表明:网络平均度和意见领袖对不实信息的传播力越大,不实信息的影响力越大;微博不实信息传播的持续时间随网络意见领袖的初始密度变化而变化.     

中国航空网络时序特征分析

该文着重研究时序信息对中国航空网络拓扑结构和传播行为的影响。将网络分割为24个时间窗口,研究拓扑结构在序列中的变化特性;考虑网络中事件发生的时间间隔,建立时序网络上的SIR传播模型以及基于时间特性的节点分类方法。结果表明,度-集聚系数和介数-集聚系数在8:00时出现正相关向负相关的转变;节点上航班出港行为的时间爆发性存在明显差异,但整体上可降低网络的传播速度和感染范围。该研究成果对进一步认识航空网络及受航空网络影响的疾病传播等动力学过程具有重要意义。     

基于综合免疫控制策略的社交网络谣言传播建模

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。以理想的社交网络为基础,将改进的综合免疫控制策略应用于具有潜伏期的传染病动力学模型(SEIR)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。     

应用复杂网络的航空维修安全信息辐射模型

为减少航空维修差错率和研究安全信息在复杂网络上辐射的性质和规律,基于复杂网络的相关理论,针对航空维修安全信息在维修人员中的辐射进行研究.通过构建安全信息辐射模型,定义节点间以安全信息为媒介的辐射规则,基于改变维修人员的本质安全度和改变网络结构,动态考察网络中节点状态的变化.从微观层面模拟节点之间交互时,不同本质安全度的人员比例和不同网络拓扑结构对安全信息辐射范围和周期的影响.计算机模拟表明:维修人员的不同本质安全度和网络结构在很大程度上影响安全信息的辐射,提高维修个体的本质安全度有利于安全信息的辐射.     

社交网络的有效信息量研究：基于节点强度的分析

为了研究社交网络中的有效信息量,结合节点度分布和节点强度的概念,提出了一种社交网络中有效信息量的分析方法.首先,基于邓巴数字的理论,提出有效信息量函数,并结合节点强度来描述社交网络节点的有效信息量的变化趋势.其次,通过对Twitter社交图表的研究,得到社交网络的节点度分布函数,并结合有效信息量函数,对给定的社交网络有效信息量进行分析和量化.最后,分析社交网络系统有效信息量的局限和特征,使社交网络的用户能更好地获得自己所需要的信息.研究证明:现在社交网络中的邓巴数字处于[210,220],已经超出了150定律,同时,社交网络系统有效信息量也趋于一个特定的值.     

基于混合蒙特卡罗算法的网络隐式节点监测方法研究

为了提高动态分簇传感网络的节点转发能力,提出了一种基于混合蒙特卡罗算法的网络隐式节点监测方法.首先,采用分布式均衡控制方法进行网络节点优化设计,构建动态分簇传感网络的输出信道模型.其次,利用自适应链路转发协议进行网络的路由探测设计,构建动态分簇传感网络的隐式节点路由均衡控制模型,提取隐式节点输出信息的关联特征量.最后,利用混合蒙特卡罗算法进行特征检测和信息提取,根据网络隐式节点的特征规律性分布对网络隐式节点信息进行监测.仿真结果表明,本文方法对网络隐式节点具有较好的监测效果,对网络隐式节点监测的最高丢包率仅为0.05,显著低于蚁群算法(0.29)与PEAS算法(0.48).     

基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析

针对当前空中交通网络节点通信覆盖性能差的问题,提出一种基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析方法.采用网络节点分布结构模型与传输信道模型构建多层复杂网络模型,通过自适应时变时延约束误差修正方法对网络节点密度进行优化调整,对空中交通网络节点分布密度融合程度进行跟踪控制,以节点区域覆盖度为约束条件对信息状态向量进行预测,根据控制节点密度函数计算空中交通网络的覆盖能力,通过能量均衡控制方法完成空中交通网络节点的最优部署,实现空中交通网络脆弱性分析.仿真测试结果表明,与传统方法相比,所提方法能提高空中交通网络节点覆盖度,改善网络的通信覆盖性能.     

轨道交通网络有效路径搜索算法的改进及实现

城市轨道交通网络有效路径的判定是网络客流路径分析的基础和关键。本文分析了轨道交通网络节点的处理方式,给出了有效路段和冗余路段的定义和判定规则,在实际应用中发现由于网络节点的特殊处理方式,搜索得到的部分有效路径中存在冗余路段,通过设置换乘节点变量和对路径换乘节点序列的子序列的判断,提出识别冗余路段的方法,并在现有的搜索算法中增加冗余路段的判定步骤,从而改进了算法。在实例计算中,合理确定网络伸展系数的取值,运用Python脚本语言编程实现改进后的算法。程序运行结果表明改进后的算法能正确筛选出轨道交通网络的有效路径,并输出完整的有效路径信息,验证了算法的有效性。     

用户需求适应的P2P超级节点选取机制

提出了一种基于层次分析法的超级节点选取策略。该策略刻画了不同用户对不同应用的需求度量,根据阈值法过滤部分不满足最低要求者得到备选集合,在此基础上构建层次分析模型,给出相应的选择结果。仿真实验表明,该机制能使用户满意度达到95%以上,同时整体网络在检索延迟、网络带宽消耗等有比较好的折衷。     

Node scattering manipulation based on trajectory model in wireless sensor network

To deploy sensor nodes over the area of interest, a scheme, named node scattering manipulation, was proposed. It adopted the following method: during node scattering, the initial states of every node, including the velocity and direction, were manipulated so that it would land in a region with a certain probability; every sensor was relocated in order to improve the coverage and connectivity. Simultaneously, to easily analyze the process of scattering sensors, a trajectory model was also proposed. Integrating node scattering manipulation with trajectory model, the node deployment in wireless sensor network was thoroughly renovated, that is, this scheme can scatter sensors. In practice, the scheme was operable compared with the previous achievements. The simulation results demonstrate the superiority and feasibility of the scheme, and also show that the energy consumption for sensors relocation is reduced.     

一种新的无线自组传感器网络组网算法

模仿钢化玻璃破碎的逆过程,构建出一个崭新无线自组传感器组网算法．首先构建一个节点的通讯半径的圆域并作为基本颗粒,称为簇,基本颗粒之间接缝处的节点挂于基本颗粒之上,称之为客人节点,也加入到这个簇中,最后形成的簇类似于不规则的钢化玻璃破碎颗粒,这种簇构成了整个网络．这个算法基于分布式计算,只需了解很少的周围节点信息,算法简单,网络部分节点损毁、失效后,具有自恢复能力,适合于大型和小型规模的传感器网络．通过计算机仿真得到了很好的效果．     

多跳Ad hoc网络最佳吞吐率量化分析模型

确定无线网络的系统吞吐率是有效利用其传输各种类型数据的前提,目前关于无线网络吞吐率的研究大多是基于基础接入点模式的一跳接入系统吞吐率．由于多跳连接的Ad hoc网络系统吞吐率受很多因素的影响,因此准确估计多跳连接的Ad hoc网络容量是一项十分复杂的工作．提出了一种综合考虑各种因素的Ad hoc网络最佳吞吐率量化分析模型,在系统建模过程中同时考虑了受隐藏节点效应影响与载波监听范围影响的节点碰撞概率,且在对系统行为分析过程中考虑了捕获功能的存在,使得理论分析模型更加准确．