本文關鍵詞：基于傳染病模型的微信信息傳播機制研究

  更多相關文章： 社交網絡 微信 傳播模型 傳染病模型 復雜網絡

【摘要】：隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展,移動社交網絡縮短了現(xiàn)實生活中信息交流者之間的距離,作為信息溝通交流橋梁,改變人們信息交流的方式,成為不可缺少的傳媒工具。當前微信是國內使用頻率最高、最具影響力的移動社交軟件,在社會網絡信息傳播中占據(jù)著獨特的地位。作為強關系移動社交服務平臺,其傳播實時性,內容微型性、傳播速度快及傳播范圍廣等特點,使得微信信息傳播難以控制等不可預測性特征,對社會穩(wěn)定發(fā)展存在隱患。因此為微信傳播過程進行分析與研究,掌握微信信息傳播規(guī)律和傳播機理等特點,具有重要現(xiàn)實意義。在微信信息傳播研究過程中,使用傳統(tǒng)傳播模型和研究方法無法準確描述個體之間互動行為,更無法觀察其宏觀演變過程。鑒于此,本文使用利用復雜網絡和傳染病模型,對微信社交網絡傳播特征和信息傳播機制進行分析,對微信信息傳播過程進行深入研究并模擬其發(fā)生過程,構建微信信息傳播數(shù)學模型,尋求可以促進或控制微信信息傳播相關策略。本文主要研究內容如下:根據(jù)其傳播特征和傳播模式,在SIR模型基礎上,研究了帶有強關系型微信社交網絡,構造了符合微信強關系社交網絡,構建微信信息傳播的SIRS模型。并計算出傳播閾值和平衡點。利用受信息影響率、不受信息影響率、重新回到微傳播者率和訊息屏蔽率研究信息在微信平臺中的傳播狀態(tài),分析各參數(shù)對微信信息傳播的影響。仿真實驗結果表明,該傳播模型較符合微信傳播的特征,能夠較好反映微信信息傳播過程中相關影響因素對社交網絡信息傳播的影響。通過改變對應參數(shù),在虛擬社交網絡中可以有效控制微信信息傳播過程。針對上述微信信息傳播SIRS模型,考慮多階段影響的特點和信息非均勻影響對社交網絡上的信息傳播及傳播閾值的影響,增加信息影響源轉化率、主動不轉發(fā)率和被動移除率等參數(shù)。將影響階段由一種狀態(tài)劃分為多個漸進影響狀態(tài),進一步改進了微信信息傳播模型�；谖⒎址匠痰亩ㄐ岳碚�,分析了模型傳播穩(wěn)定性與傳播特征。仿真實驗中,分別從信息傳播源、網絡密度、網絡規(guī)模和傳播時間尺度等方面作了了仿真對比。結果表明:在無標度網絡下信息傳播速度更快且影響范圍更大,該模型更加符合信息在實際生活中的傳播影響規(guī)律。同時,通過設置合理閾值有利于降低微信信息在社交網絡中的傳播影響力。
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.56;TP393.09;G206

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 余雷;薛惠鋒;李剛;;傳染病傳播模型研究[J];計算機仿真;2007年04期

2 余雷;薛惠鋒;高曉燕;李剛;;基于元胞自動機的傳染病傳播模型研究[J];計算機工程與應用;2007年02期

3 孫有發(fā);郭旭沖;梁肖肖;劉彩燕;張成科;;現(xiàn)實復雜情形下的SIRS型傳染病模型及其控制策略[J];系統(tǒng)仿真學報;2010年01期

4 楊曉東;;基于Turing理論對空間傳染病的研究[J];國外電子測量技術;2008年12期

5 黃倩;閔樂泉;;具有免疫接種的SIRS傳染病模型研究[J];計算機仿真;2014年03期

6 楊淼淇;何家棟;楊銘;;具常數(shù)移出率和階段結構的SIR傳染病模型[J];軟件;2012年03期

7 郝麗杰;蔣貴榮;鹿鵬;;具有飽和接觸率的SIRS傳染病模型的周期解[J];桂林電子科技大學學報;2013年01期

8 張麗娟;孟娜;張鶴翔;王福昌;;一類基于元胞自動機的傳染病模型的仿真[J];計算機仿真;2012年10期

9 楊淼淇;郭豐國;曹瑾;;一類具飽和傳染率和兩階段結構的傳染病模型[J];軟件;2011年10期

10 葉志勇;劉原;趙彥勇;;一類SIQR傳染病模型在無尺度網絡上的傳播行為分析[J];計算機工程與科學;2014年08期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 陳軍杰;朱靜芬;;依賴于總人群數(shù)接觸率的SEI傳染病模型的穩(wěn)定性[A];數(shù)學·力學·物理學·高新技術研究進展——2002（9）卷——中國數(shù)學力學物理學高新技術交叉研究會第9屆學術研討會論文集[C];2002年

2 陳方方;曹保鋒;洪靈;;一類具有時滯及非線性飽和特性發(fā)生率的SIRS傳染病模型的穩(wěn)定性與Hopf分岔分析[A];第十四屆全國非線性振動暨第十一屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術會議摘要集與會議議程[C];2013年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 本報駐加拿大記者 杜華斌;數(shù)學模型：防疫決策的“特別助理”[N];科技日報;2009年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鐘曉靜;隨機生物系統(tǒng)的動力學研究[D];華南理工大學;2015年

2 覃文杰;有限資源下非光滑生物系統(tǒng)理論與應用研究[D];陜西師范大學;2015年

3 孫新國;具時滯和免疫反應的傳染病模型動力學性質研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

4 郭英佳;若干生物學和傳染病學模型的動力學研究[D];吉林大學;2015年

5 張向華;幾類帶Lévy跳的隨機傳染病模型的動力學性質分析[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

6 王喜英;具有切換參數(shù)和脈沖控制的HIV傳染病模型的動力學研究[D];西北工業(yè)大學;2015年

7 樊小琳;種群、傳染病及復雜網絡微分方程模型動力學行為研究[D];新疆大學;2016年

8 龐彥尼;隨機SIQS傳染病模型的動力學研究[D];吉林大學;2015年

9 葛靜;空間異質環(huán)境中SIS傳染病模型若干問題研究[D];揚州大學;2017年

10 林玉國;白噪聲擾動下的隨機傳染病模型動力學行為[D];東北師范大學;2015年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張巍巍;具有人口遷移和入境檢測隔離措施的傳染病模型分析[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

2 代洪祥;一類具有隔離項的隨機SIQS傳染病模型全局正解的漸近行為[D];暨南大學;2015年

3 肖延舉;一類具有標準發(fā)生率與飽和治療函數(shù)的SIRS傳染病模型的穩(wěn)定性和Bogdanov-Takens分支[D];東北師范大學;2015年

4 劉洋;隨機變人口SISV傳染病模型的動力學行為[D];東北師范大學;2015年

5 楊秋野;具有潛伏期的傳染病的預防接種策略[D];渤海大學;2015年

6 高連英;三類具有非線性傳染率的傳染病模型的研究[D];渤海大學;2015年

7 吉學盛;幾類傳染病模型的研究[D];集美大學;2015年

8 劉爽;隨機多群體SIS傳染病模型的動力學行為[D];東北師范大學;2015年

9 牛秀欽;順序數(shù)據(jù)同化方法在傳染病模型模擬預測中的應用[D];蘭州大學;2015年

10 李文娟;一類離散SIRS傳染病模型的穩(wěn)定性分析[D];山西大學;2015年

，

本文編號：1275563