社交网络中谣言播动力学研究与思考.ppt

社交网络上信息传播建模方法 基于常微分方程的网络信息传播模型 研究背景和发展概况 1 2 3 基于偏微分方程的网络信息传播模型 4 5 未来研究工作 未来研究工作 目前基于偏微分方程研究社交网络信息传播的成果还比较少，社交网络作为一种复杂网络，考虑网络结构，尤其是异质网络结构建立反应扩散方程刻画信息传播过程的研究迄今还没有，这是未来工作的一个重点也是一个难点； 社交网络上舆情传播控制：辟谣、阻断、博弈，网络上传播实证研究等。 现有的关于反应扩散方程建立的社交网络信息传播模型的研究中，大部分还停留在虚拟的数值模拟阶段，对模型的理论分析还不成熟. 诸如，考虑反应扩散方程的稳定性、Hopf分岔、混沌、图灵斑图等都可以丰富社交网络信息传播的研究内容. 进一步结合大数据研究方法可以更好的优化信息传播模型； 未来研究工作 借鉴社交网络谣言传播模型的建模思想并结合网络病毒传播的自身特点,建立网络病毒传播模型,有效的创造性的运用已有部分研究成果和研究方法,对所建模型进行理论分析.结合具体数据, 利用计算机仿真验证所建模型的可靠性以及理论分析的正确性.该部分工作属于探索性工作，目前我们已经取得了一些初步的研究成果，并发表在国外一些著名的SCI期刊上， 例如： (1) Linhe Zhu, Hongyong Zhao, Xiaoming Wang. Bifurcation analysis of a delay reaction-diffusion malware propagation model with feedback control. Commun Nonlinear Sci Numer Simulat, 2015,22:747-768. 未来研究工作 (3) Linhe Zhu, Hongyong Zhao. Dynamical analysis and optimal control for a malware propagation model in an information network. Neurcomputing, 2015, 149: 1370-1386. (2) Linhe Zhu, Hongyong Zhao, Xiaoming Wang. Stability and bifurcation analysis in a delayed reaction-diffusion malware propagation model.Computers and Mathematics with Applications, 2015，69：852-875. 参考文献 [1] D. H. Zanette. Criticality behavior of propagation on small-world networks. Physical Review E, 2001, 64: 050501. [2] D. H. Zanette. Dynamics of rumor propagation on small-world networks. Physical Review E, 2002, 65: 041908. [3] Y. Moreno, M. Nekovee, A. F. Pacheco. Dynamics of rumor spreading in complex networks. Physical Review E, 2004, 69: 006130. [4] M. Nekovee, Y. Moreno, G. Bianconi, M. Marsili. Theory of rumour spreading in complex social networks. Physica A, 2007, 374: 457-470. [5] L. J. Zhao, X. L. Wang, X. Y. Qiu, J. J. Wang. A model for the spread of rumors in Barrat-Barthelemy-Vespignani (BBV) networks. Physica A, 2013, 392: 5542-5551. [6] L. J. Zhao, J. J. Wang, R. B. Huang. 2SI2R rumor spreading model in homogeneous networks. Physica A, 2014. [7] K. H. Ji, J. W. Liu, G. Xing. Anti-rumor dynamics and emergence of the timing threshold o