【摘要】：在當(dāng)今世界中,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)(尤其是移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò))的信息、消息、病毒、謠言、思想、革新等的傳播非常普遍。廣義來(lái)說(shuō),這些情形都可以看做是某種流行性“信息”在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)上傳播與擴(kuò)散。近幾十年以來(lái),網(wǎng)絡(luò)中流行性信息傳播的相關(guān)問(wèn)題持續(xù)吸引著研究者的廣泛關(guān)注；在未來(lái),這將仍然是多學(xué)科交叉的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)問(wèn)題中一個(gè)長(zhǎng)期的研究焦點(diǎn)。本文從信息傳播源頭的角度出發(fā),研究信息源選擇與檢測(cè)的若干關(guān)鍵問(wèn)題,這些研究成果將有助于促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)中有益信息的傳播和抑制網(wǎng)絡(luò)中惡意信息的擴(kuò)散。 針對(duì)信息源選擇問(wèn)題,本文的主要貢獻(xiàn)如下： 1)研究了謠言傳播模型下非自適應(yīng)的信息源選擇問(wèn)題：針對(duì)PUSH和PULL模型,分別構(gòu)造信息傳播過(guò)程的等價(jià)視角和含時(shí)映射,進(jìn)而證明源選擇問(wèn)題具有子模性。進(jìn)一步利用子模性,提出使用貪婪算法解決謠言傳播最大化問(wèn)題,這個(gè)次優(yōu)的算法的性能保證因子是(1-1/e)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,少量信息源在小的時(shí)延容忍限制下可以促成信息的廣泛擴(kuò)散,并且貪婪算法的擴(kuò)散性能明顯優(yōu)于常用的啟發(fā)式算法和隨機(jī)算法。 2)研究了影響擴(kuò)散模型下自適應(yīng)的信息源選擇問(wèn)題：對(duì)于一類序貫貪婪的優(yōu)化問(wèn)題,提出序貫貪婪性的概念分析它并提出在線貪婪算法解決它,這個(gè)次優(yōu)的算法的性能保證因子是(1-1/e)。針對(duì)LT和IC模型,使用實(shí)現(xiàn)生成算法構(gòu)造自適應(yīng)情形下信息傳播過(guò)程的等價(jià)視角,進(jìn)而證明LT模型下源選擇問(wèn)題具有序貫貪婪性,也定性討論IC模型下序貫貪婪性。進(jìn)一步利用序貫貪婪性,提出使用在線貪婪算法解決自適應(yīng)的影響擴(kuò)散最大化問(wèn)題,在LT模型下其性能保證因子是(1-1/e)。結(jié)合謠言傳播和影響擴(kuò)散提出混合模型,并討論混合模型下自適應(yīng)的影響擴(kuò)散最大化問(wèn)題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用自適應(yīng)增益的貪婪算法明顯優(yōu)于非自適應(yīng)的貪婪算法,并且具有小的播種時(shí)間間隔的在線貪婪算法的擴(kuò)散性能接近于具有完全反饋的自適應(yīng)的貪婪算法。 3)研究了信息源選擇問(wèn)題的應(yīng)用,并重點(diǎn)考察無(wú)線業(yè)務(wù)分流問(wèn)題：為基于近鄰?fù)ㄐ诺臒o(wú)線業(yè)務(wù)分流問(wèn)題提出一個(gè)理論框架,提出GSC模型對(duì)MSNets中信息傳播過(guò)程建模,并使用本地移動(dòng)性模型對(duì)時(shí)變網(wǎng)絡(luò)建模。針對(duì)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)情形,分別構(gòu)造信息傳播過(guò)程的等價(jià)視角和含時(shí)映射,進(jìn)而證明業(yè)務(wù)分流問(wèn)題具有子模性。進(jìn)一步利用子模性,提出使用基于用戶聯(lián)系的仿真模擬的貪婪策略解決業(yè)務(wù)分流最大化問(wèn)題,這個(gè)次優(yōu)的算法的性能保證因子是(1-1/e)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,少量信息源可以較大規(guī)模的卸載無(wú)線業(yè)務(wù)量,更強(qiáng)的社交參與性和更長(zhǎng)的時(shí)延容忍可以卸載更多的無(wú)線業(yè)務(wù)量,并且移動(dòng)性可以進(jìn)一步增強(qiáng)分流效果。 針對(duì)信息源檢測(cè)問(wèn)題,本文的主要貢獻(xiàn)如下： 1)研究了病毒傳播模型下無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的信息源檢測(cè)問(wèn)題：針對(duì)具有規(guī)則樹(shù)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中SI模型,使用最優(yōu)的基于謠言向心性的ML估計(jì)器識(shí)別信息源,提出局部謠言中心的概念用于解源估計(jì)器,并利用波利亞罐子模型得到感染樣本的概率分布。進(jìn)一步,從感染規(guī)模的維度分析,得到在有限域和漸近域中正確檢測(cè)概率的閉式表達(dá)式。在有限域中,正確檢測(cè)概率隨著已感染的節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加而減少、隨著節(jié)點(diǎn)度數(shù)增加而增加。在漸近域中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)度數(shù)為2、3和足夠大時(shí),正確檢測(cè)概率分別為0、0.25和0.307。 2)研究了病毒傳播模型下有先驗(yàn)知識(shí)的信息源檢測(cè)問(wèn)題：針對(duì)具有規(guī)則樹(shù)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中SI模型,構(gòu)造最優(yōu)的基于謠言向心性的MAP估計(jì)器從先驗(yàn)給定的嫌疑節(jié)點(diǎn)中識(shí)別信息源,使用局部謠言中心的概念解源估計(jì)器,并利用由波利亞罐子模型得到的感染樣本的概率分布,分析得到嫌疑節(jié)點(diǎn)構(gòu)成不同連接模式下正確檢測(cè)概率。當(dāng)嫌疑節(jié)點(diǎn)構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的連通子圖時(shí),有限域中正確檢測(cè)概率隨著已感染的節(jié)點(diǎn)數(shù)目增加而減少、隨著節(jié)點(diǎn)度數(shù)增加而增加,在節(jié)點(diǎn)度數(shù)超過(guò)2時(shí)漸近域中正確檢測(cè)概率顯著超過(guò)先驗(yàn)概率,并且在節(jié)點(diǎn)度數(shù)足夠大時(shí)漸近域中可以實(shí)現(xiàn)可靠檢測(cè)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中只有兩個(gè)嫌疑節(jié)點(diǎn)時(shí),有限域中正確檢測(cè)概率隨著它們之間的距離而增加,在節(jié)點(diǎn)度數(shù)超過(guò)2時(shí)漸近域中正確檢測(cè)概率不小于0.75,并且在節(jié)點(diǎn)度數(shù)足夠大時(shí)漸近域中也可以實(shí)現(xiàn)可靠檢測(cè)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中有多個(gè)嫌疑節(jié)點(diǎn)時(shí),在它們形成連通子圖時(shí)正確檢測(cè)概率取得最小值。 3)研究了信息源檢測(cè)問(wèn)題的應(yīng)用,并重點(diǎn)考察計(jì)算機(jī)病毒源識(shí)別問(wèn)題：針對(duì)計(jì)算機(jī)病毒傳播過(guò)程,使用SI病毒傳播模型建模；針對(duì)具有一般性拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò),使用BFS策略構(gòu)造擴(kuò)散樹(shù)；進(jìn)一步,針對(duì)有關(guān)于嫌疑節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)知識(shí)的情形,構(gòu)造兩個(gè)基于謠言向心性的MAP估計(jì)器識(shí)別計(jì)算機(jī)病毒源。此外,介紹關(guān)于多樣本觀察知識(shí)情形下和SIR/SIS模型下病毒源識(shí)別的一些工作。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,聯(lián)合考慮BFS擴(kuò)散樹(shù)的感染概率和謠言向心性的MAP源估計(jì)器的檢測(cè)性能優(yōu)于僅考慮謠言向心性的MAP估計(jì)器,并且隨著嫌疑節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多檢測(cè)性能下降、隨著嫌疑節(jié)點(diǎn)變得更加分散檢測(cè)性能上升。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.08

【共引文獻(xiàn)】

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