分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 网络用户对信息假性的判定是信息传播过程中的关键阶段,大众群体对所获信息的个人评价以及对信息内容真实性的判定，将直接影响信息的传播广度和传播效果。考虑到发布信息用户的可信度差异对信息传播过程具有一定的影响，针对真假信息传播的广度和效果，提出了一个新的IBU模型，研究了信息内容真实性以及发布信息用户的可信度对信息传播动力学过程的影响。通过MATLAB仿真对该模型的传播效果进行实验，实验结果表明，无论发布信息用户的可信度有多大，与信息可信本身无关，只与信息内容本身是否可信有关；信息发布者可信度越大，对于信息传播的时间就越长；相反，信息发布者的可信度越低，传播时间越短，但并不会改变信息内容真假的性质。研究成果为相关职能部门在信息管控方面提供了理论基础。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 社交网络的迅速发展，使得对网络谣言的管控变得愈加重要。针对微博网络谣言的传播机制进行了研究，根据其传播特征将微博谣言的受众用户划分为未知者、浏览者、转发者、评论者四类，从而构建一个UVFR网络谣言传播模型。利用该模型分析主要参数对传播过程的影响，提出相应的控制策略。模型的主要特点是重新定义了谣言传播规则和传播动力学方程，使得传播过程的描述更加符合微博用户行为。使用多主体仿真平台在无标度网络结构下对谣言的传播行为进行了仿真研究。通过将仿真结果与新浪微博真实数据进行比较，证实了所得结论的合理性、有效性。仿真实验结果表明，初始传播节点越多，谣言传播的速度越快；转发概率越大，谣言传播的范围越广。
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