一种在线社会网络消息扩散模型
社会网络中的信息传播分析与模型
社会网络中的信息传播分析与模型随着互联网的快速普及和社交媒体的兴起，社会网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
同时，信息传播也随之发生了巨大的改变。
在社会网络中，信息的传播可以迅速地传递到全球各地，人们也可以通过社交媒体获取最新的、最具权威的信息。
那么，在社会网络中，信息的传播又是如何进行的呢？这篇文章将对社会网络中的信息传播进行分析，并介绍一些信息传播模型。
一、社会网络中信息传播的特点1.1 信息传播速度快在社会网络中，信息可以迅速地传递到全球各地。
当一条重要的信息在社交媒体上发布时，只需要短短几分钟，这个信息就可以被数百万人看到。
同时，人们也可以通过社交媒体很快地了解到全球的时事热点、最新消息等。
1.2 信息传播范围广社会网络是一个全球性的网络，不管你在世界的哪个角落，只要你拥有网络连接，你就可以获取到网络上的大部分信息。
这使得信息能够快速地传递到全球各地，扩大了信息的传播范围。
1.3 人际关系网络的影响在社会网络中，每个人都有一些社交网络，这些社交网络对信息传播起着很大的作用。
当一个人在社交媒体上发布一条信息时，他的好友、粉丝等人都有可能看到这条信息。
而这些人也都有他们自己的社交网络，这样信息就可以迅速地传播到更多人的手中，形成一个传播链。
二、信息传播的模型2.1 瀑布模型瀑布模型是最早被提出的一种信息传播模型。
该模型认为，信息的传播是按照线性的方式进行的，信息从一个节点出发，一级级传播到其他节点。
瀑布模型认为，信息传播满足以下几个条件：（1）信息传播是单向的；（2）信息传播的路径是连续的；（3）信息传播的范围是有限的。
2.2 病毒营销模型病毒营销模型是一种利用社交网络进行营销的模型。
该模型认为，信息的传播类似于病毒的传播过程，只有足够的接触面才能达到爆发式的传播效果。
病毒营销模型认为，信息传播满足以下几个条件：（1）信息传播的范围是广泛的；（2）传播路径不是线性的；（3）信息传播是逆向的，即从接收者传播到发起者。
传播模型文档
传播模型1. 引言传播模型是一种用于描述信息、消息或思想在社会网络中传播、扩散的数学模型。
通过研究传播模型，我们可以更好地理解信息传播的规律，为社会营销、舆情监测等领域提供科学依据。
本文将介绍几种常见的传播模型，并探讨它们的应用和局限性。
2. SIR模型SIR模型是一种最早应用于流行病传播研究的传播模型，它将人口分为三类：易感者(Susceptible)、感染者(Infectious)和康复者(Recovered)。
该模型假设人群中的个体可以相互传染，并引入传染率(beta)和康复率(gamma)来描述感染的过程。
SIR 模型可以用以下方程组表示：dS/dt = -beta * S * IdI/dt = beta * S * I - gamma * IdR/dt = gamma * I其中，S表示易感者数量，I表示感染者数量，R表示康复者数量。
SIR模型在研究传染病传播方面具有重要意义，可以用于预测疫情的发展趋势，评估防控措施的有效性等。
3. 独立级联模型独立级联模型是一种用于描述信息在社交网络中传播的模型，它假设每个节点以一定的概率将信息传播给其邻居节点。
该模型可以用来研究谣言、新闻等信息在社交网络中的传播过程。
独立级联模型可以用以下方程表示：P(I(t+1) = 1 | I(t) = 0) = 1 - (1 - p)^k其中，I(t)表示节点t在时刻t是否接收到信息，p表示节点接收到信息的概率，k表示节点的邻居数量。
独立级联模型可以帮助我们理解信息传播的规律，揭示影响信息传播速度和范围的因素。
4. 基于传播路径的模型基于传播路径的模型是一种用于描述信息在社交网络中传播路径的模型，它关注信息传播的路径和传播者之间的关系。
该模型可以分析哪些节点在信息传播中起到关键的作用，从而帮助我们选择最佳的传播策略。
基于传播路径的模型可以用以下方程表示：P(I(t+1) = 1 | I(t) = 0) = 1 - (1 - p)^k * (1 - q)^m其中，I(t)表示节点t在时刻t是否接收到信息，p表示节点接收到信息的概率，k表示节点的邻居数量，q表示节点之间传播路径的长度，m表示节点之间传播路径的数量。
社会网络中虚假信息扩散动力学建模与抑制策略
社会网络中虚假信息扩散动力学建模与抑制策略简介随着社会网络的快速发展，虚假信息的传播现象也逐渐增加。
虚假信息的传播对社会、个体及整个网络体系都产生了负面影响。
为了减少虚假信息的传播，我们需要深入了解虚假信息在社会网络中的扩散动力学，并提出相应的抑制策略。
一、社会网络中虚假信息传播的动力学模型1.信息传播模型在社会网络中，人们通过交流、分享和转发等行为传播信息。
研究表明，传播过程可以用传染病传播模型来描述。
虚假信息的传播可以视为一种“传染”，蔓延至其他用户。
2.传播特征参数为了建立虚假信息传播的动力学模型，需要考虑以下特征参数：a) 传播速度：虚假信息在社会网络中传播的速度；b) 影响力：节点对其邻居的影响程度；c) 感染概率：传播过程中个体接受信息并相信其真实性的概率；d) 抑制率：社会网络中针对虚假信息传播采取的抑制措施。
3.网络拓扑模型社会网络结构对虚假信息传播具有重要影响。
根据具体情况选择适当的网络拓扑模型，如小世界网络、无标度网络等。
二、抑制虚假信息传播的策略1.加强信息的真实性确保信息提供者真实可信，对信息进行严格审核以减少虚假信息的产生和传播。
2.提高个体对虚假信息的识别能力加强对虚假信息的识别培训，教育用户如何辨别真实信息和虚假信息，提高其抵御虚假信息的能力。
3.限制信息传播速度设置信息传播速度上限，延缓虚假信息在社会网络中的传播速度，给用户更多时间进行信息判断。
4.加大惩罚力度对故意散布虚假信息的行为进行处罚，加大法律打击力度以起到威慑作用。
5.社交网络平台的监管社交网络平台应加强对用户发布内容的管理和监控，及时删除虚假信息，防止其在网络上扩散。
6.用户参与的扩散抑制策略鼓励用户主动参与抑制虚假信息的传播，设立奖励机制，对积极举报虚假信息的用户给予奖励。
三、虚假信息传播模型的实证研究通过大规模的数据分析和实证研究，可以对社会网络中虚假信息传播动力学进行深入研究。
研究结果可以为设计有效的抑制策略提供科学依据。
社会网络中信息传播模式与动力学仿真方法
社会网络中信息传播模式与动力学仿真方法社会网络的迅猛发展使得信息传播成为社会变革和个体行为的重要驱动力。
了解信息在社会网络中传播的模式和动力学规律，对于社会科学和网络科学的发展具有重要意义。
本文将探讨社会网络中信息传播的模式以及仿真方法，以期提供有关社会网络研究的实用指导。
一、社会网络中的信息传播模式1.扩散模型扩散模型是研究社会网络中信息传播最基础的模型之一。
它描述了信息从一个节点传播到整个网络的方式。
最简单的扩散模型是基于病毒传播的SIR模型，将社会网络中的节点分为易感染者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）三类。
该模型通过建立差分方程或微分方程系统来描述人与人之间的传染关系和康复过程。
通过分析这些方程的解，可以得出关于信息传播的重要性质，如传播速度、传播范围等。
2.影响力模型影响力模型是研究社会网络中信息传播的另一种方式。
它涉及到节点之间的相互作用和影响关系。
经典的影响力模型之一是独立级联模型（Independent Cascade Model），它认为每个节点有一定的概率接受其邻居节点的信息，并以一定的概率将信息传播给它的邻居节点。
该模型基于概率论和图论，通过模拟信息在网络中的传播过程，研究社会网络中信息的扩散规律和影响力。
3.传播路径模型传播路径模型是研究社会网络中信息传播路径的一种模型。
它主要关注信息在网络中的传播路径和传播路径对信息传播效果的影响。
例如，层次模型认为信息在社会网络中是通过不同的层次传播的，不同层次的节点对信息的影响力也不同。
采用传播路径模型可以更加准确地分析信息在社会网络中的传播效果，并提供针对性的策略。
二、社会网络中信息传播的动力学仿真方法1.基于代理人的仿真方法基于代理人的仿真方法是一种常用的研究社会网络中信息传播动力学的方法。
该方法将网络中的个体视为独立的代理人，并通过定义各种行为规则和交互规则，模拟个体之间的相互作用和信息传播过程。
社交网络中的信息传播模型分析
社交网络中的信息传播模型分析社交网络是现代社会中不可忽视的一部分，通过社交网络，人们可以方便地与朋友、家人和同事进行沟通交流，获取各种信息。
在社交网络上，信息传播起着重要的作用，不仅可以影响个人的思想观念，还可以对整个社会产生深远的影响。
本文将探讨社交网络中的信息传播模型，并分析其特点和影响因素。
一、信息传播模型的基本原理社交网络中的信息传播可以采用多种模型进行分析。
其中，比较常见的模型包括：独立级联模型（Independent Cascade Model）、线性阈值模型（Linear Threshold Model）和德沃西-派费里模型（DeGroot-Friedkin Model）等。
独立级联模型是最早被广泛应用的一种模型，它认为每个节点有一定的概率接受并转发信息，节点之间的传播是相互独立的。
该模型适用于描述某些离散事件的传播过程，比如疾病传播等。
线性阈值模型假设每个节点有一个阈值，只有当邻居节点传播的信息超过该阈值时，该节点才会接受并转发信息。
该模型适用于描述某些持续事件的传播过程，比如产品推广等。
德沃西-派费里模型则是在上述模型的基础上引入了节点的观念，并通过网络中节点之间的交互不断调整节点的观念，从而达到病毒传播等复杂事件的描述。
二、信息传播模型的特点信息传播模型具有以下几个特点：1. 网络拓扑结构的影响：网络中的节点之间存在不同的关系，比如朋友、家人、同事等。
这些关系会对信息传播产生重要影响。
例如，在个人决策过程中，朋友圈的意见可能比陌生人的意见更具有影响力。
因此，网络拓扑结构的分析对于理解信息传播模型至关重要。
2. 约束与选择：信息传播模型中的节点既可能受到约束，也可能有选择权。
在某些情况下，节点可能受到外部因素的影响，无法自由选择是否接受和传播信息。
而在另一些情况下，节点可以自由选择是否接受和传播信息。
因此，约束与选择的分析可以帮助我们深入理解信息传播模型的机制。
3. 信息传播速度的异质性：在社交网络中，不同节点的信息传播速度可能存在差异。
社交网络中的信息扩散研究
社交网络中的信息扩散研究随着科技的不断发展和互联网的普及，人们生活中越来越少离开网络。
社交网络因其交互性和实时性，成为人们传播信息和获取信息最主要的方式之一。
而社交网络中的信息扩散作为一种重要的网络现象，已经引起越来越多学者和研究人员的关注。
本文将分别从信息扩散的概念、影响因素、模型和应用等方面进行探讨。
一、信息扩散的概念信息扩散是指信息在网络中从源节点开始，逐步传播到其他节点的过程。
在社交网络中，信息扩散通常通过“分享”、“转发”等手段来实现。
信息扩散不仅仅是一种简单的传输行为，更是一种复杂的社会行为。
信息扩散的目的往往是为了获得更多的关注度、知名度、商业利益等。
同时，信息扩散还能够影响和引导人们的价值观、消费习惯等方面。
二、信息扩散的影响因素（一）社交网络结构社交网络的结构是影响信息扩散的最主要因素之一。
研究表明，在以用户为节点，以社交关系为连边的社交网络中，网络的结构对信息扩散过程具有显著的影响。
例如，社交网络中密集的连通子图，可以促进信息的流动和传播。
（二）用户属性用户的属性也是影响信息扩散的一个重要因素。
研究表明，用户的性别、年龄、职业等因素都会影响其在社交网络中的行为和心理状态。
例如，女性用户倾向于分享更多的图片、视频等媒体内容，而男性用户则更倾向于分享一些新闻和科技类的内容。
（三）信息本身信息本身也是影响信息扩散的一个重要因素。
研究表明，如果一条信息具有情感化或激烈的内容，会更容易引起用户的注意和分享，从而促进信息的扩散。
同时，新颖、独特、有趣的信息也往往更容易引发用户的兴趣和分享。
三、信息扩散的模型信息扩散模型是指通过数学建模的方式研究信息在网络中的传播行为。
信息扩散模型可以分为基于传染病传播的模型和基于广告传播的模型两类。
（一）基于传染病传播的模型在基于传染病传播的模型中，将信息的传播过程看作是一种类似于传染病传播的过程，即像病毒一样在网络中传播。
基于这种模型，研究者可以预测信息在网络中的传播范围和速度等。
社会网络中的信息传播模型与演化机制
社会网络中的信息传播模型与演化机制社会网络已经成为了人们交流、传播信息的重要平台。
通过社会网络，信息可以在短时间内传播到数以百万计的用户，对于群体意识形态、市场营销和政治宣传等方面都有着重要影响。
本文将就社会网络中的信息传播模型与演化机制进行探讨。
一、社会网络中的信息传播模型在社会网络中，信息传播可以使用多种模型来描述。
其中最常见的模型是独立级联模型（independent cascade model）和线性阈值模型（linear threshold model）。
独立级联模型是指信息传播过程中每个节点都独立地选择是否将信息传播给邻居节点的一种模型。
具体来说，每个节点在某个时间步骤中以一定概率将信息传播给其邻居节点，然后邻居节点再以相同的概率传播给它们的邻居节点，如此循环直到信息传播停止。
线性阈值模型是指节点对于接收到的信息有一个阈值，只有当它接收到足够数量的信息时，才会选择将信息传播给其他节点。
节点的阈值是根据其在网络中的影响力来确定的，影响力越大，阈值越高。
以上两种模型虽然简单，但是在解释信息传播过程中有很高的准确性。
研究者通过对真实社会网络的数据进行建模和仿真，验证了这两种模型的有效性。
二、社会网络中的信息传播演化机制社会网络中的信息传播呈现出一定的演化机制，研究这些机制有助于我们更好地理解信息的传播过程。
1. 形成聚集性社会网络中的节点往往会形成聚集性。
当一个节点选择将信息传播给邻居节点时，邻居节点有可能也会将信息传播给它们的邻居节点，从而形成信息在网络中的聚集。
2. 形成“大V”社会网络中存在着一些具有很高影响力的节点，通常被称为“大V”（影响力极大的个体）。
这些节点对于信息的传播具有重要作用，他们的转发和评论行为往往能够引发广泛的关注和分享。
3. 形成网络动力学效应社会网络中的节点对于信息的传播具有正反馈的效应。
当一个节点转发或评论某一信息时，会吸引其他节点的关注和参与，从而形成信息传播的动力学效应。
社交网络中舆论扩散模型与算法优化
社交网络中舆论扩散模型与算法优化随着社交网络的迅速发展与普及，舆论扩散成为了一个备受关注的热点话题。
社交网络的特性使得舆论的传播速度和范围大大增加，因此理解舆论扩散的模型和优化相应的算法变得非常重要。
本文将介绍社交网络中舆论扩散的模型，并探讨相应的算法优化方法。
在社交网络中，舆论扩散模型是研究舆论如何从一个节点传播到其他节点的数学模型。
其中，最经典和常用的模型是独立级联模型（Independent Cascade Model）和线性阈值模型（Linear Threshold Model）。
独立级联模型假设每个节点以一定的概率将舆论传播给其邻居节点，而线性阈值模型则认为每个节点在他邻居节点中具有一个影响力权重，并且当邻居节点中超过一定数量的节点接受了舆论时，该节点也会接受舆论。
这两个模型在研究舆论扩散中具有广泛的应用并已得到验证。
基于这两个模型，研究者们开始关注如何优化算法以最大化舆论扩散的效果。
其中一种常见的优化方法是确定最具影响力的节点，从而使得舆论能够快速传播。
这被称为影响力最大化问题。
目前已经提出了许多算法来解决这个问题，例如贪心算法、 PageRank 算法和基于启发式方法的算法等。
贪心算法是一种简单但有效的算法，它从初始种子节点开始，每次选择能够将舆论扩散到最多节点的节点进行添加，直到达到预定的目标。
虽然贪心算法具有高效的特点，但是由于其局部最优性质，可能不能找到全局最优解。
PageRank 算法是通过对网络中节点的重要性进行排序来选择种子节点的一种方法。
它基于节点之间的连接关系，将每个节点的重要性通过迭代计算得到。
由于节点的排名可以反映其影响力，因此可以根据排名高的节点来选择影响力较大的节点。
除了贪心算法和 PageRank 算法之外，还有一些基于启发式方法的算法。
启发式方法是通过模拟真实世界中的信息传播过程来选择种子节点。
例如，一种常用的方法是使用病毒传播模型，其中种子节点相当于病毒初始感染的节点。
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第３３卷第２期 ２０１６年２月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０１．３３ Ｎｏ．２
Ｆｅｂ．２０１６
一种在线社会网络消息扩散模型 于 婧 王 （解放军信息工程大学 晶 张校辉 河南郑州４５０００２）
摘要 在线社会网络的消息扩散研究对社会经济、政治等方面都具有较大的现实意义。针对当前在线社会网络消息扩散模型 存在的独立、封闭等问题，引入时间、主题以及合作与竞争关系、非封闭世界环境等实际因素，提出一种消息扩散概率计算方法以及 消息扩散模型。将此模型应用于实际在线社会网络拓扑进行网络仿真，通过与网络真实消息扩散过程对比，结果表明该模型能够很 好地拟合现实在线社会网络的消息扩散过程。
关键词 在线社会网络 消息扩散 主题影响力 合作与竞争 中图分类号ＴＰ３ 文献标识码Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１６．０２．０２６
ＡＮ ＩＮＦｏＲＭＡＴＩｏＮ ＤＩＦＦＵＳＩｏＮ ＭｏＤＥＬ ＦｏＲ ｏＮＬＩＮＥ ＳＯＣＩＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫＳ Ｙｕ Ｊｉｎｇ Ｗａｎｇ Ｊｉｎｇ Ｚｈａｎｇ Ｘｉａｏｈｕｉ （ＰＬＡ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００２，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｉｎｆｏｒｍ￣ｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｏｆ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｈａｓ ａ ｅａｔｅｒ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｉｎ ｂｏｔｈ ｓｏｃｉａｌ ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ ｐｏｌｉｔｉｃｓ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ｂｅｉｎｇ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ ｃｌｏｓｅｄ ｅｘｉｓｔｅｄ ｉｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｕｓｉｏｎ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｃａｌｃｄａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｍｏｄｄ ｂｙ ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｔｉｍｅ，ｔｏｐｉｃ， ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ａｎｄ ｎｏｎ—ｃｌｏｓｅｄ ｗｏｒｌｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｅｔｃ．Ａｐｐｌｙｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ａｃｔｕａｌ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏ￣ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｔｏ ｃｏｎｄｕｃｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｂｙ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ ｒｅａｌｉｔｙ，ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｌ ｃｏｍｍｅｎｄａｂｌｙ ｆｉｔ ｔｌｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ ｒｅａｌ ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｏｎｌｉｎｅ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｔｏｐｉｃ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ
０引 言 当前互联网最热的应用无疑当属在线社会网络ＯＳＮ （Ｏｎｌｉｎｅ Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）。在线社会网络的主体是用户，用户可 以创建主页及发布信息，可以与其他用户建立社会关系。可以 说在线社会网络是一个用户创建的自由通信及共享信息的内容 分发系统。在线社会网络的出现为互联网用户提供了一种新的 交互手段，这不仅使得互联网的信息总量以一种前所未有的速 度巨大的膨胀，而且极大地提高了消息传播的速度及影响覆盖 范围。在线社会网络已经在世界的方方面面发挥了不可忽视的 作用，如２０１０年的Ａｒａｂ Ｓｐｒｉｎｇ等具有影响世界格局的政治活动 等都有在线社会网络应用的身影。 近年对在线社会网络的研究日益深入，研究内容包括网络 拓扑发现、用户行为分析、用户隐私与安全、系统架构、社团发现 以及消息扩散等方面。本文主要研究在线社会网络的消息扩散 机制。在线社会网络中的消息扩散研究对于消息的推广、商业 营销、网络舆情引导及控制等具有重要的实际意义。 本文首先简要介绍当前在线社会网络消息扩散的研究现状 及目前存在的问题，针对问题提出了一种在线社会网络的消息 扩散概率的计算方法以及消息扩散模型，并对此模型进行了仿 真分析，最后给出了全文总结。
１研究现状及问题引出 在线社会网络是由消息传播路径组成的复杂网络，消息传 播反过来又促进在线社会网络结构的变化。消息传播是用户行 为活动的表现，在线社会网络中消息的扩散本质上是用户对消 息的扩散。用户作为信息接受、消化和传播的主体，由于其特有 的社会属性和个人特质，形成了对不同信息内容的不同关注度 及信息传播行为模式 Ｊ。通过对用户的属性信息以及信息浏 览历史进行归纳、统计和抽象，建立消息扩散模型，对于研究消 息的传播及在线社会网络演化机制具有重要的研究意义。 消息扩散模型研究的主要任务是充分考虑各种影响消息扩 散的因素，理解、模拟并预测消息扩散过程 Ｊ。针对现实网络 提出的经典模型在在线社会网络中有一定的适用性，但在线社 会网络之上进行的消息扩散与传统社会网络消息扩散不尽相 同，它与在线社会网络的特点及体系架构有密不可分的关系。 消息扩散模型研究中，消息扩散概率的研究是重中之重。 社会网络中的消息扩散概率是指消息沿着社会链接从一个用户 扩散到另外一个用户的概率，可以直观理解为社会网络中边的
收稿日期：２０１４—０７—１６。国家重点基础研究发展计划项目（２０１２ ＣＢ３１５９０１，２０１２ＣＢ３１５９０５）。于婧，讲师，主研领域：计算机网络。王晶， 讲师。张校辉，讲师。 １０８ 计算机应用与软件 ２０１６血 权重。最初的文献［４］采用通过节点度来计算边的权重或者随 机分配边的权重的方法进行消息扩散的研究，现在看来这些方 法过于简单和随意，并不能代表现实中的真实信息扩散机制。 另外，虽然很多研究将用户之间的消息扩散概率视为是恒定不 变的，但是实际上它是与时间 及消息主题 ’ 密切相关的，会 随着时间或者主题的变化而变化。 另外，当前对扩散进程的研究都是假定消息传播是独立的， 而文献［８］的研究得出，消息的传播是存在合作与竞争的关系。 竞争会导致传播的可能性降低，而合作则使得彼此的消息更容 易被接纳。 当前对消息扩散的研究是在假定在线社会网络是一个封闭 世界的前提下进行的，并没有考虑线下其他因素包括人际交往、 电视、报纸等媒体对它的影响，文献［９］研究得出在Ｔｗｉｔｔｅｒ中只 有７１％的消息是由于Ｔｗｉｔｔｅｒ内部影响而扩散的，而剩余２９％均 来自于外部事件的影响。因此，研究消息扩散时需考虑用户身 处的多个环境的影响。 因此，本文针对上述问题提出了考虑时间、主题、合作与竞 争以及非封闭世界环境下的消息扩散概率计算方法，并提出了 消息扩散模型。 ２消息扩散模型 ２．１基本思想 根据上述分析，我们考虑影响在线社会网络中用户对消息 的传播的主要因素包括：１）消息的发布者与用户的邻接关系； ２）消息的发布者与用户的交往程度；３）消息所属主题对用户 的吸引力；４）消息的发布者在消息所属主题上的影响力；５）消 息发布的时间；６）外界对用户的影响。 由此提出消息扩散模型的基本思想：用户只接受邻居节点 的消息，即只考虑对邻居节点发布的消息是否进行扩散；ＯＳＮ 之外的媒体、社交等对用户的消息扩散起部分作用；每个消息归 属于一定的主题，消息在网络内的流动受消息所属主题及节点 主题分布的驱使，用户只对自己感兴趣的主题的消息进行扩散； 消息的发布者在消息主题上的影响力直接影响用户对消息扩散 的可能性；消息的发布者与用户之间的合作或竞争的关系对消 息扩散起关键作用；消息发布的时间也就是消息的新鲜程度也 影响消息扩散成功性。 具体扩散流程归结为两个步骤，如图１所示（图中标识Ｉｎｆｏ 的用户表示该用户发布了消息Ｉｎｆｏ）：１）用户从邻居节点接收 消息，综合考虑上述因素判断是否进行消息扩散；２）若消息成 功扩散，需对邻居节点进行影响力反馈，提高发布节点的主题影 响力。 ｄＵＴＳ１０Ｅ …‘｝影响力反馈 图１ ０ＳＮ消息扩散模型示意图 ２．２模型描述 １）定义 定义１在线社会网络可以使用一个有向或者无向图Ｇ＝ （ ，Ｅ）表示， 是节点集合，Ｅ Ｖ×Ｖ是节点间链路集合。图中 节点代表用户，边代表用户之间存在关联。对Ｖ ｅ ＝１，若节点 ｕ与 之间存在链接，否则ｅ ＝０。 定义２定义网络Ｇ内消息主题集合Ｔｏｐｉｃ∈Ｒ ，Ｇ内节点 ｕ对应主题分布０ ，∑ （ ）：１，对应主题影响力集合 Ｅｌｎｐ Ｅ． ∈ 。 定义３定义节点 发布的消息Ｉｎｆｏｒ描述为Ｉｎｆｏｒ＝（ ， Ｅ （ ），￡ ），其中 表示消息蜘ｒ所属主题，Ｅ （ ）表 示消息啊研所属主题在节点ｕ的主题影响力，ｆ 表示节点 发 布消息坳ｒ的时间。 定义４ 定义节点“的对主题 的转发门限值为 Ｐ （ ） ，采用线性阈值模型进行信息扩散，即当计算得到的 转发概率大于Ｐ （Ｔ） 时，对消息进行转发。 ２）转发概率 节点ｕ的邻居节点 转发消息 的概率表示为： Ｐ （蜘ｒ Ｉ“）：，（１￣ｆｏｒ，ｔ… ，０ ， ） ： ，Ｅ （ ）， ，ｔ… ， ， ） （１） 其中０ 是节点 的主题分布，ｔ… 是当前时间，卢是指ＯＳＮ之外 外部环境对转发概率的影响因子。 转发消息的时间间隔对转发概率的影响服从指数分布，即 从消息发布到消息转发的时间越长转发概率越低。口从两方面 考虑，一是与转发时间间隔的关系符合瑞利分布，即影响力随着 时间的增长会迅速出现一个高峰期，然后快速下降，二是消息本 身带来的外部影响因子，记作 ，０≤ ≤１。 根据２．１节中的描述及上述分析，得出ｐ （ ｒＩ Ｕ）的表达 式：
． ｕ）：ｅ一 ．（一（一Ａ）Ｅ，，ｒｋ￣ｆｏＰ Ｉｎｆｏｒ １ １ Ｅｕ（ｒ）＿ ｒ ｒ）＋ ）．（ Ｉ ｕ）＝ｅ ——— —一·（一（一Ａ） Ｈ ）· 一（ Ⅲ一ｃｉｊ ）２ （￡ 一 一 ）ｅ—
———————— ■—————一 ｏｒ
其中，ｒ代表节点对消息转发时延的平均值，Ａ是节点转发消息
的平均概率，０≤Ａ≤１， 是瑞利分布参数。 另外，若节点 有多个邻居节点发布消息Ｉ￣ｆｏｒ，则节点 转 发消息坳ｒ的概率需综合考虑这多个邻居节点的影响，则转发 概率： （Ｉｎｆｏｒ）＝∑ Ｉ‘Ｐ （蜘ｒ Ｉ ） （３） ｕＥＮｂ（ ） 其中∑ ＝１，＾ （ ）是节点 的邻居节点集合， 代表邻居