可變聚類無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上的謠言免疫策略_何郁郁.pdf

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1、第31卷第6期計(jì)算物理Vol．31，No．62014年11月CHINESEJOUＲNALOFCOMPUTATIONALPHYSICSNov．，2014文章編號(hào):1001-246X(2014)06-0751-06可變聚類無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上的謠言免疫策略*何郁郁，鄒艷麗，許旋風(fēng)，鄭京(廣西師范大學(xué)電子工程學(xué)院，廣西桂林541004)摘要:提出一種聚類免疫策略，使用改進(jìn)的經(jīng)典謠言傳播模型，在可變聚類無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上研究其免疫效果．研究發(fā)現(xiàn)，聚類免疫的效果隨著網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)的增加而變好．在不同聚類系數(shù)下，比較目標(biāo)免疫、介數(shù)免疫、緊密度免疫和聚類免疫的免疫效果發(fā)現(xiàn)，無論網(wǎng)絡(luò)的聚類特性如何，介數(shù)免疫始終是幾種免疫策

2、略中效果最好的，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)較大時(shí)，聚類免疫的效果超過緊密度免疫接近目標(biāo)免疫，進(jìn)一步增大網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)，聚類免疫的效果超過目標(biāo)免疫而接近介數(shù)免疫．關(guān)鍵詞:聚類系數(shù);免疫;謠言傳播模型;可變聚類無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào):TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A0引言謠言，指的是沒有相應(yīng)事實(shí)基礎(chǔ)、卻被捏造出來并通過一定手段推動(dòng)傳播的言論．當(dāng)有害的謠言在社會(huì)網(wǎng)中傳播時(shí)，能引起人們的恐慌，給社會(huì)帶來經(jīng)濟(jì)損失．因特網(wǎng)的普及和發(fā)展，在給人們帶來便利的同時(shí)，也加速了謠言的傳播．最近網(wǎng)絡(luò)謠言的傳播已給社會(huì)秩序帶來了嚴(yán)重的影響．因此尋找一種能抑制謠言在社會(huì)網(wǎng)中傳播的機(jī)制，變得越來越重要．［1］［2］Daley和Kendall于

3、1964年首先提出謠言傳播的數(shù)學(xué)模型(DK模型)，而后Maki和Thomson在此基［3－4］礎(chǔ)上提出MT模型．但DK模型和MT模型的缺點(diǎn)是都沒有考慮網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)．Zanette最早在復(fù)雜網(wǎng)［5］絡(luò)上建立謠言傳播模型，并在小世界網(wǎng)絡(luò)中得出了謠言傳播存在臨界值的結(jié)論．Moerno等人發(fā)展了DK模［6］［7－8］型，同時(shí)把由計(jì)算機(jī)仿真與通過數(shù)學(xué)分析方法得出的結(jié)論進(jìn)行比較．AnuragSingh對(duì)Moerno的模型進(jìn)行修改，將免疫人群進(jìn)一步分為接受但不傳播謠言和拒絕且不傳播謠言兩類，并以此模型為基礎(chǔ)，對(duì)小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)上的隨機(jī)免疫和目標(biāo)免疫進(jìn)行研究．［9－13］前人對(duì)復(fù)雜建模進(jìn)行了大量研究，

4、發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界中許多網(wǎng)絡(luò)既具有冪律度分布，又具有高聚類性質(zhì)．而WS小世界網(wǎng)絡(luò)雖具有高聚類、短平均路徑性質(zhì)，但網(wǎng)絡(luò)度分布卻不服從冪律分布;BA網(wǎng)絡(luò)雖具有冪［14］律分布，但其網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)卻很低．因此Holme等人提出了一種聚類系數(shù)可變的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可生成同時(shí)具有冪律度分布和較高聚類系數(shù)的網(wǎng)絡(luò)．［15］免疫是控制謠言在網(wǎng)絡(luò)中傳播的有效方法．潘灶烽等人研究了謠言在可變聚類系數(shù)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上的傳播過程，發(fā)現(xiàn)通過增大網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)可以有效地抑制謠言傳播．受此啟發(fā)，提出一種新的聚類免疫方法，然后使用改進(jìn)的SIＲ模型，在可變聚類系數(shù)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上研究抑制謠言傳播的效果．通過改變網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)，分析聚類免

5、疫效果與網(wǎng)絡(luò)聚類特性的關(guān)系，并對(duì)聚類免疫和其他幾種免疫策略的免疫效果進(jìn)行了比較．1網(wǎng)絡(luò)模型及謠言模型1.1可變聚類系數(shù)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型研究謠言傳播和免疫采用的網(wǎng)絡(luò)模型是聚類系數(shù)可調(diào)的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型，該模型是Holme等人為了補(bǔ)充小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的不足而提出的．該模型通過對(duì)BA網(wǎng)絡(luò)的生成規(guī)則進(jìn)行修改，可以得到同時(shí)具收稿日期:2013－11－15;修回日期:2014－01－28基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金(11062001，11165003)資助項(xiàng)目作者簡介:何郁郁(1988－)，女，碩士生，主要從事復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播及免疫策略研究*通訊作者:鄒艷麗(1972－)，女，教授，博士，從事復(fù)雜網(wǎng)

6、絡(luò)理論及其應(yīng)用研究，E-mail:zouyanli72@163．com752計(jì)算物理第31卷有冪律度分布和較高聚類系數(shù)的網(wǎng)絡(luò)．可變聚類系數(shù)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的生成法則為:初始時(shí)，網(wǎng)絡(luò)有m0=m+1個(gè)全連接的節(jié)點(diǎn)，之后每個(gè)時(shí)步網(wǎng)絡(luò)新增一個(gè)與網(wǎng)絡(luò)有m條連邊的新節(jié)點(diǎn)i．節(jié)點(diǎn)i先采用與BA網(wǎng)絡(luò)模型相同的優(yōu)先連接法則，和網(wǎng)絡(luò)中已存在的節(jié)點(diǎn)j做一次優(yōu)先連接．為了增加網(wǎng)絡(luò)的聚類，接下來節(jié)點(diǎn)i將以概率pt隨機(jī)地與節(jié)點(diǎn)j的鄰居做三角連接，如果節(jié)點(diǎn)j的所有鄰居都已經(jīng)和節(jié)點(diǎn)i相連，那么節(jié)點(diǎn)i將會(huì)以1－pt的概率做優(yōu)先連接，直到m條連邊都添加完，網(wǎng)絡(luò)再添加下一個(gè)新節(jié)點(diǎn)．通過分析可以發(fā)現(xiàn)，可變聚類系數(shù)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)主要

7、與三角連接概率pt有關(guān)．當(dāng)概率pt增加時(shí)，網(wǎng)絡(luò)新增節(jié)點(diǎn)做三角連接的概率增加，節(jié)點(diǎn)鄰居互為鄰居的概率增大，從而網(wǎng)絡(luò)整體聚類系數(shù)增加．而當(dāng)pt為0時(shí)，可變聚類網(wǎng)絡(luò)則退化為BA網(wǎng)絡(luò)．1.2謠言傳播模型經(jīng)典的SIＲ謠言傳播模型是將所有的人群分為三類:無知個(gè)體(Ignorants)、傳播者(Spreaders)和免疫者(Stiflers)．其中，無知人群是指容易受信息影響的人群，傳播者是指散播謠言的人群，而免疫者是指聽