搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于在线社交网络的信息传播模型

张彦超 刘云 张海峰 程辉 熊菲

引用本文:
Citation:

基于在线社交网络的信息传播模型

张彦超, 刘云, 张海峰, 程辉, 熊菲

The research of information dissemination model on online social network

Zhang Yan-Chao, Liu Yun, Zhang Hai-Feng, Cheng Hui, Xiong Fei
PDF
导出引用
  • 本文构造了一个基于在线社交网络的信息传播模型.该模型考虑了节点度和传播机理的影响,结合复杂网络和传染病动力学理论,进一步建立了动力学演化方程组.该方程组刻画了不同类型节点随着时间的演化关系,反映了传播动力学过程受到网络拓扑结构和传播机理的影响.本文模拟了在线社交网络中的信息传播过程,并分析了不同类型节点在网络中的行为规律.仿真结果表明:由于在线社交网络的高度连通性,信息在网络中传播的门槛几乎为零;初始传播节点的度越大,信息越容易在网络中迅速传播;中心节点具有较大的社会影响力;具有不同度数的节点在网络中的变
    In this paper, we propose a general stochastic model for the information dissemination on the online social network. The model considers the node of degree and propagation mechanism, utilizes complex network theory and dynamics of infectious diseases, and finally establishes the dynamic evolution equations. The dynamic evolution equations describe the evolution process of different types of nodes, and show that the propagation process is influenced by network topology and propagation mechanism. We simulate the information spreading process, and analyze the behavior of different types of nodes on online social network. Simulation results show that information can spread easily on the online social network because of the good connectivity. The greater the degree of the initial spread node, the faster the information spreads on online social network. Center nodes have great social influence, and the nodes with different degrees have the similar trend on online social network. Research shows that the model, having the same characteristics with online social network, contributes to a more profound understanding of information dissemination behavior on online social network.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60972012),北京市自然科学基金(批准号:4102047),科技人员服务企业项目(批准号:2009GJA00048),教育部哲学人文社会科学研究重大课题(批准号:08WL1101)和北京市教育委员会学科建设与研究生建设项目资助的课题.
    [1]

    Hu H B, Wang X F 2009 Phys. Lett. A 37 1105

    [2]

    Song X D, Lin C Y, Tseng B L, Sun M T 2005 International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Proceedings of the eleventh ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery in data mining, Chicago, Illinois, USA, August 21—24, 2005, 2005 p479

    [3]

    Hu H B, Han D Y, Wang X F 2010 Physica A 389 1065

    [4]

    Kumar R, Novak J, Tomkins A 2006 International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Philadelphia, PA, USA, August 20—23, 2006 p611

    [5]

    Mislove A, Marcon M, Gummad K P 2007 Internet Measurement Conference, Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, San Diego, California, USA, October 24—26, 2007 p29

    [6]

    Chun H, Kwak H, Eom Y H, Ahn Y Y, Moon S, Jeong H 2008 Internet Measurement Conference, Proceedings of the 8th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, Vouliagmeni, Greece, October 20—22, 2008 p57

    [7]

    Ahn Y Y, Han S, Kwak H, Moon S, Jeong H 2007 International World Wide Web Conference, Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web, Banff, Alberta, Canada, May 8—12, 2007 p835

    [8]

    Newman M E J, Forest S, Balthrop J 2002 Phys. Rev. E 66 035101

    [9]

    Ni S J, Weng W G, Fan W C 2009 Acta Phys. Sin. 58 3707 (in Chinese) [倪顺江、 翁文国、 范维澄 2009 物理学报 58 3707]

    [10]

    Moreno Y, Nekovee M, Pacheco A F 2004 Phys. Rev. E 69 066130

    [11]

    Zanette D H 2002 Phys. Rev. E 65 041908

    [12]

    Zhang L, Liu Y 2008 Acta Phys. Sin. 57 5419 (in Chinese) [张 立、 刘 云 2008 物理学报 57 5419]

    [13]

    Java A, Kolari P, Finin T, Oates T 2006 The 15th International World Wide Web Conference, Edinburgh, UK, May 22—26, 2006

    [14]

    Newman M E J 2002 Phys. Rev. Lett. 89 208701

    [15]

    Albert R, Barabási A L 2000 Phys. Rev. Lett. 85 5234

    [16]

    Newman M E J 2001 Phys. Rev. E 64 016132

    [17]

    Jeong H, Mason S P, Barabási A L, Oltvai Z N 2001 Nature 411 41

    [18]

    Fu F, Chen X J, Liu L H, Wang L 2007 arXiv: 0701323

    [19]

    Vázquez A, Weigt M 2003 Phys. Rev. E 67 027101

  • [1]

    Hu H B, Wang X F 2009 Phys. Lett. A 37 1105

    [2]

    Song X D, Lin C Y, Tseng B L, Sun M T 2005 International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Proceedings of the eleventh ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery in data mining, Chicago, Illinois, USA, August 21—24, 2005, 2005 p479

    [3]

    Hu H B, Han D Y, Wang X F 2010 Physica A 389 1065

    [4]

    Kumar R, Novak J, Tomkins A 2006 International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Philadelphia, PA, USA, August 20—23, 2006 p611

    [5]

    Mislove A, Marcon M, Gummad K P 2007 Internet Measurement Conference, Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, San Diego, California, USA, October 24—26, 2007 p29

    [6]

    Chun H, Kwak H, Eom Y H, Ahn Y Y, Moon S, Jeong H 2008 Internet Measurement Conference, Proceedings of the 8th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, Vouliagmeni, Greece, October 20—22, 2008 p57

    [7]

    Ahn Y Y, Han S, Kwak H, Moon S, Jeong H 2007 International World Wide Web Conference, Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web, Banff, Alberta, Canada, May 8—12, 2007 p835

    [8]

    Newman M E J, Forest S, Balthrop J 2002 Phys. Rev. E 66 035101

    [9]

    Ni S J, Weng W G, Fan W C 2009 Acta Phys. Sin. 58 3707 (in Chinese) [倪顺江、 翁文国、 范维澄 2009 物理学报 58 3707]

    [10]

    Moreno Y, Nekovee M, Pacheco A F 2004 Phys. Rev. E 69 066130

    [11]

    Zanette D H 2002 Phys. Rev. E 65 041908

    [12]

    Zhang L, Liu Y 2008 Acta Phys. Sin. 57 5419 (in Chinese) [张 立、 刘 云 2008 物理学报 57 5419]

    [13]

    Java A, Kolari P, Finin T, Oates T 2006 The 15th International World Wide Web Conference, Edinburgh, UK, May 22—26, 2006

    [14]

    Newman M E J 2002 Phys. Rev. Lett. 89 208701

    [15]

    Albert R, Barabási A L 2000 Phys. Rev. Lett. 85 5234

    [16]

    Newman M E J 2001 Phys. Rev. E 64 016132

    [17]

    Jeong H, Mason S P, Barabási A L, Oltvai Z N 2001 Nature 411 41

    [18]

    Fu F, Chen X J, Liu L H, Wang L 2007 arXiv: 0701323

    [19]

    Vázquez A, Weigt M 2003 Phys. Rev. E 67 027101

  • [1] 王祁月, 刘润然, 贾春晓. 复杂网络上的意见动力学对谣言传播的影响. 物理学报, 2021, 70(6): 068902. doi: 10.7498/aps.70.20201486
    [2] 李鑫, 赵城利, 刘阳洋. 有限步传播范围期望指标判别节点传播影响力. 物理学报, 2020, 69(2): 028901. doi: 10.7498/aps.69.20191313
    [3] 杨李, 宋玉蓉, 李因伟. 考虑边聚类与扩散特性的信息传播网络结构优化算法. 物理学报, 2018, 67(19): 190502. doi: 10.7498/aps.67.20180395
    [4] 肖云鹏, 李松阳, 刘宴兵. 一种基于社交影响力和平均场理论的信息传播动力学模型. 物理学报, 2017, 66(3): 030501. doi: 10.7498/aps.66.030501
    [5] 胡庆成, 张勇, 许信辉, 邢春晓, 陈池, 陈信欢. 一种新的复杂网络影响力最大化发现方法. 物理学报, 2015, 64(19): 190101. doi: 10.7498/aps.64.190101
    [6] 王小娟, 宋梅, 郭世泽, 杨子龙. 基于有向渗流理论的关联微博转发网络信息传播研究. 物理学报, 2015, 64(4): 044502. doi: 10.7498/aps.64.044502
    [7] 王金龙, 刘方爱, 朱振方. 一种基于用户相对权重的在线社交网络信息传播模型. 物理学报, 2015, 64(5): 050501. doi: 10.7498/aps.64.050501
    [8] 王超, 刘骋远, 胡元萍, 刘志宏, 马建峰. 社交网络中信息传播的稳定性研究. 物理学报, 2014, 63(18): 180501. doi: 10.7498/aps.63.180501
    [9] 刘树新, 季新生, 刘彩霞, 郭虹. 一种信息传播促进网络增长的网络演化模型. 物理学报, 2014, 63(15): 158902. doi: 10.7498/aps.63.158902
    [10] 王辉, 韩江洪, 邓林, 程克勤. 基于移动社交网络的谣言传播动力学研究. 物理学报, 2013, 62(11): 110505. doi: 10.7498/aps.62.110505
    [11] 苑卫国, 刘云, 程军军, 熊菲. 微博双向关注网络节点中心性及传播 影响力的分析. 物理学报, 2013, 62(3): 038901. doi: 10.7498/aps.62.038901
    [12] 熊熙, 胡勇. 基于社交网络的观点传播动力学研究. 物理学报, 2012, 61(15): 150509. doi: 10.7498/aps.61.150509
    [13] 顾亦然, 夏玲玲. 在线社交网络中谣言的传播与抑制. 物理学报, 2012, 61(23): 238701. doi: 10.7498/aps.61.238701
    [14] 倪顺江, 翁文国, 范维澄. 具有局部结构的增长无标度网络中传染病传播机制研究. 物理学报, 2009, 58(6): 3707-3713. doi: 10.7498/aps.58.3707
    [15] 李明杰, 吴晔, 刘维清, 肖井华. 手机短信息传播过程和短信息寿命研究. 物理学报, 2009, 58(8): 5251-5258. doi: 10.7498/aps.58.5251
    [16] 张善卿. 一些直接代数方法的几何解释及应用. 物理学报, 2008, 57(3): 1335-1338. doi: 10.7498/aps.57.1335
    [17] 张睿超, 王连海, 岳成庆. 微分方程的部分Hamilton化与积分. 物理学报, 2007, 56(6): 3050-3053. doi: 10.7498/aps.56.3050
    [18] 邓成良, 邵明珠, 罗诗裕. 带电粒子同超晶格的相互作用与系统的混沌行为. 物理学报, 2006, 55(5): 2422-2426. doi: 10.7498/aps.55.2422
    [19] 杨鹏飞. 一类带限定变换的二阶耦合线性微分方程组的解析解. 物理学报, 2006, 55(11): 5579-5584. doi: 10.7498/aps.55.5579
    [20] 吴惠彬, 张永发, 梅凤翔. 求解微分方程的Hojman方法. 物理学报, 2006, 55(10): 4987-4990. doi: 10.7498/aps.55.4987
计量
  • 文章访问数:  20717
  • PDF下载量:  10547
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2010-07-23
  • 修回日期:  2010-09-08
  • 刊出日期:  2011-05-15

/

返回文章
返回