基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，包括：根据SI模型，考虑两条谣言传播和他们之间的相互作用，构建双谣言SI模型，得到双谣言SI模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；在SI模型基础上，考虑有免疫者的情况，构建基于SIR模型的双谣言模型，分别考虑度均匀网络和度不均匀网络，得到双谣言SIR模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；对方程进行简化，推出两种网络中传播阈值表达式，得出在终态稳态中传播阈值和传播范围的关系，从而估计出谣言的传播范围。本发明专利技术可应用于在不同的网络情况下找到合适的时间控制谣言的扩散，让谣言的影响降低，能够估计谣言传播范围，有效抑制谣言传播。

Estimation Method of Rumor Spread Range Based on Social Network Double Rumor Model

The invention discloses a method for estimating rumor spreading range based on the double rumor model of social network, which includes: according to the SI model, considering the two rumors spreading and their interaction, constructing the double rumor SI model, and obtaining the differential equations of the number of users in different states varying with time under the double rumor SI model; and considering the immune situation on the basis of the SI model; A dual rumor model based on SIR model is constructed. Considering the degree-uniform network and the degree-nonuniform network, the differential equations of the proportion of users in different states changing with time under the dual rumor SIR model are obtained. The equations are simplified, and the expressions of propagation threshold in two networks are derived. The relationship between propagation threshold and propagation range in the final steady state is obtained, so as to estimate the spread of rumors. Range. The invention can be applied to find suitable time to control the spread of rumors under different network conditions, reduce the influence of rumors, estimate the spread range of rumors, and effectively suppress the spread of rumors.

【技术实现步骤摘要】
基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法
本专利技术涉及信息传播领域，具体涉及一种社交网络的谣言传播范围估计方法。
技术介绍
20世纪60年代，Milgram首次提出的六度分离理论，为在线社交网络的发展奠定了理论基础。对于社交网络研究的网络科学理论源于复杂网络的研究，其相关理论可以追溯到1960年，和Rényi提出的ER随机图模型。在此基础上，关于复杂网络的研究发展迅速，其中最为显著的成果当属1998年，Watts等人基于网络聚类性质提出的小世界网络模型，以及1999年Barabési等人通过分析网络的入度和出度近似服从幂律分布提出的无标度网络模型。此后，大多数学者基于以上两种网络模型，根据不同的网络拓扑特征，对模型进行修正和推广。近年来，社交网络发展迅速，日益增大的网络规模与不断进步的通讯技术，在方便用户日常交流，分享信息的同时，也为谣言、不良广告等恶意消息的传播提供了便利条件，对网络安全、社会经济等造成了一定的损害。1964年，Daley和Kendall根据网络中谣言扩散与病毒传播的相似性，首次提出谣言传播D-K模型，为谣言传播模型的研究提供了理论基础。在此基础上，越来越多的学者根据生物病毒网络中病毒传播的特征，建立谣言传播模型：Xia等人基于用户在决策谣言传播过程中的犹豫机制，提出了一个改进的SEIR模型；Zhao等人则考虑了一种特殊情况，即健康者在接触谣言后将必然改变他们的状态，提出了一个改进的SIR(即易感人群(susceptibleindividual)，感染者(infectedindividual)，免疫者(removedindividual))模型；Gu等人则分析了谣言扩散过程中，用户对于谣言的遗忘与记忆机制。除此以外，针对谣言扩散过程中用户的状态，谣言传播机制等，许多学者基于平均场理论和经典的SIR模型，也进行了相关研究。以上研究皆是针对一则谣言在网络中的传播情形，但在现实网络中，往往是多条信息同时传播且相互之间存在影响。多则谣言同时在网络中传播也会根据彼此内容上的相关性相互影响，内容相近的谣言在传播时相互促进，而内容相悖的谣言在传播时会相互抑制。此外，许多内容上看似独立的谣言，在传播过程中却有关联，例如第一则谣言为某地区核电站发生核泄漏，核原料汇入大海，第二则谣言则为东南沿海地区民众疯狂抢购含碘食盐，显然当用户在接受第一则谣言时，针对第二则谣言，用户更有可能选择相信。以上谣言之间的相互作用被学者们称为互动作用。但是当前还鲜见对于二则谣言在网络中同时传播的情况下，二者如何相互促进或相互抑制的研究，谣言传播范围的估计精确度也有待提高。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，更符合实际的社交网络情况，能够更精确地估计谣言传播范围。技术方案：为了实现以上目的，本专利技术所述的一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，包括以下步骤：(1)根据SI模型，考虑两条谣言传播和他们之间的相互作用，构建双谣言SI模型，得到双谣言SI模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(2)在SI模型基础上，考虑有免疫者的情况，构建基于SIR模型的双谣言模型，分别考虑度均匀网络和度不均匀网络，进一步得到双谣言SIR模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(3)对方程进行简化，推出两种网络中传播阈值表达式，得出在终态稳态中传播阈值和传播范围的关系，从而估计出谣言的传播范围。进一步地，所述步骤(1)中双谣言SI模型的随时间变化微分方程组为：其中，S表示易感人群，I表示感染者，每个方程Ω下第一个字母的S，I代表对第一个谣言的三种状态，第二字母的S，I代表对第二个谣言的三种状态，合起来为个体对两个谣言的状态；Ω表示相应状态的人数或比例；λx表示谣言在不同子状态下的传染率；为网络平均度。进一步地，所述步骤(2)中，度均匀网络中双谣言SIR模型的随时间变化微分方程组为：其中，ΩSX表示SX状态的人数或者比例，X可以为S,I,R，就是该人数比例随着时间的变化率，其他以此类推；λx表示谣言在不同子状态下的传染率；μx表示谣言在不同子状态下的免疫率；为网络平均度；k1,k2为谣言1对谣言2的传播影响因子。进一步地，所述所述步骤(2)中，度不均匀网络中双谣言SIR模型的随时间变化微分方程组为：ρs、ρi、ρr分别为S,I,R状态的人数比例，λ为传染率，α为感染者免疫率，δ为易感人群免疫率，k′为k的变量，具体为对每一个k求和，k表示节点的度；其中P(k′|k)为度相关方程：其中P(k′)为度分布，<k>是度的平均值，其中ρi(k,t)＝ρi(k,0)e-λkΦ(t)ρi(k,0)是有k连通行的未知节点的初始比重，Φ(t)为引入的辅助函数。进一步地，所述步骤(3)中，度均匀网络的传播阈值需要满足的条件如下：其中，λ1为从S状态到I状态的传染率；μ1为从S状态到R状态的免疫率。进一步地，所述步骤(3)中，度不均匀网络的传播阈值满足如下条件：有益效果：1、本专利技术在双谣言传播的基础上，提出了一种新的双谣言相互作用的分析方式，并推导出阈值的表达式，仿真了感染规模和传播阈值的关系，从而根据阈值估计谣言扩散的范围，估计准确度更高。2、本专利技术可以根据不同谣言传播的媒介不同，即不同的网络模型，得到不同的谣言传播范围和阈值之间的关系，从而估计出谣言传播的范围，可以根据范围传播的是否达到界限，来判断是否需要介入。还可以根据影响范围的增长率来判断谣言扩散的影响，从而得出最佳控制谣言的时间，让谣言的影响降到最低，更高效地抑制谣言的传播。附图说明图1为本专利技术所述的双谣言模型的研究方法的流程框图；图2为SI模型传播示意图示意图；图3为SIR模型传播示意图示意图；图4为双谣言SI模型传播示意图示意图；图5为双谣言SI模型中用户状态转移方程图示；图6为双谣言SIR模型传播示意图示意图；图7小世界模型中阈值和感染规模关系示意图；图8无标度模型中阈值和感染规模关系示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。参照图1，本专利技术针对社交网络谣言的实际传播情况，构建双谣言模型，并提出阈值推导方法，基于阈值和传播范围，对谣言传播范围进行估计，包括以下步骤：步骤1：从经典的传染病模型分析，考虑易感人群和感染者得出SI模型，在此模型中，用户根据所处的不同状态可划分为两类，即易感人群、感染者。易感人群在网络中处于健康状态，对谣言未知且尚未接触；感染者为谣言的传播者，在网络中对谣言进行扩散，如图2。传染病模型来自1964年，Daley和Kendall根据网络中谣言扩散与病毒传播的相似性，首次提出谣言传播D-K模型，为谣言传播模型的研究提供了理论基础。在此基础上，越来越多的学者根据生物病毒网络中，病毒传播的特征，建立谣言传播模型。步骤2：考虑到免疫者的情况，转化为SIR模型，在此模型中，用户根据所处的不同状态可划分为三类，即易感人群、感染者、免疫者。易感人群在网络中处于健康状态，对谣言未知且尚未接触；感染者为谣言的传播者，在网络中对谣言进行扩散；当感染者对谣言失去兴趣，或发现辟谣信息时，将对谣言产生免疫，转化为免疫者，如图3。步骤3：考虑两条谣言和他们之本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)根据SI模型，考虑两条谣言传播和他们之间的相互作用，构建双谣言SI模型，得到双谣言SI模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(2)在SI模型基础上，考虑有免疫者的情况，构建基于SIR模型的双谣言模型，分别考虑度均匀网络和度不均匀网络，进一步得到双谣言SIR模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(3)对方程进行简化，推出两种网络中传播阈值表达式，得出在终态稳态中传播阈值和传播范围的关系，从而估计出谣言的传播范围。

【技术特征摘要】
1.一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)根据SI模型，考虑两条谣言传播和他们之间的相互作用，构建双谣言SI模型，得到双谣言SI模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(2)在SI模型基础上，考虑有免疫者的情况，构建基于SIR模型的双谣言模型，分别考虑度均匀网络和度不均匀网络，进一步得到双谣言SIR模型下不同状态用户人数比例随时间变化的微分方程组；(3)对方程进行简化，推出两种网络中传播阈值表达式，得出在终态稳态中传播阈值和传播范围的关系，从而估计出谣言的传播范围。2.根据权利要求1所述的基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，其特征在于，所述步骤(1)中双谣言SI模型的随时间变化微分方程组为：其中，S表示易感人群，I表示感染者，每个方程Ω下第一个字母的S，I代表对第一个谣言的三种状态，第二字母的S，I代表对第二个谣言的三种状态，合起来为个体对两个谣言的状态；Ω表示相应状态的人数或比例；λx表示谣言在不同子状态下的传染率；为网络平均度。3.根据权利要求1所述的基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，其特征在于，所述步骤(2)中，度均匀网络中双谣言SIR模型的随时间变化微分方程组为：其中，ΩSX表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：王友国，杨超，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32