社交网络上基于信息驱动的行为传播研究

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社交网络上基于信息驱动的行为传播研究

陈玟宇, 贾贞, 祝光湖

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2015 > 44(2): 172-177

陈玟宇, 贾贞, 祝光湖. 社交网络上基于信息驱动的行为传播研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

引用本文:

陈玟宇, 贾贞, 祝光湖. 社交网络上基于信息驱动的行为传播研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

CHEN Wen-yu, JIA Zhen, ZHU Guang-hu. Information-Driven Behavior Spread on Social Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

Citation:

CHEN Wen-yu, JIA Zhen, ZHU Guang-hu. Information-Driven Behavior Spread on Social Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

社交网络上基于信息驱动的行为传播研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

1.
桂林理工大学理学院广西桂林 541004;
2.
广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林 541004;
3.
桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林 541004

基金项目:

国家自然科学基金(61164020)

作者简介:
陈玟宇(1988-),女,硕士,主要从事复杂网络方面的研究.

中图分类号: O41;TN92

Information-Driven Behavior Spread on Social Networks

1.
College of science,Guilin University of Technology Guilin Guangxi 541004;
2.
Guangxi Key Laboratory of Space Information and Mapping Guilin Guangxi 541004;
3.
School of Mathematics and Computing Science,Guilin University of Electronic Technology Guilin Guangxi 541004

摘要: 针对社交网络上信息与行为的交互作用与协同传播的特点,建立了基于信息驱动的行为传播模型。该模型综合反映了社交网络上信息与行为传播的交互性,以及信息传播的记忆性、时效性与社会加强效果等多种因素对传播的影响。研究发现,信息的时效性、社会加强效果、信息的转播率等模型参量,以及源节点的度与核数、节点的度及与源节点距离等网络参量,都在一定程度上影响行为传播的速度和范围,但各参量在不同环境下发挥不同的作用。
- 行为传播 /
- 信息时效 /
- 社交网络 /
- 社会加强
Abstract: In this paper, a novel behavior spreading model is proposed, which incorporates the reciprocal interaction and collaborative spreading of information and behavior on social networks. Various network parameters and transmission factors, describing the interaction of information and behavior, the memory and timeliness of information, the social reinforcement and so on, are incorporated into the spreading process. The simulation results indicate that the involved parameters have important influence on the transmission range and speed, but their functions are varied according to different circumstances. Our research shows that the behavior spreading on social networks not only possesses some common laws similar to the transmission of information and diseases, but also exhibits its unique characteristics.
- behavior spreading /
- information timeliness /
- social network /
- social reinforcemen

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[2]	于运铎, 徐铭达, 许小可. 基于多尺度时效模体度的虚假信息传播机制 . 电子科技大学学报, 2023, 52(1): 154-160. doi: 10.12178/1001-0548.2021354
[3]	张广胜, 康昭, 田玲. 面向网络安全治理的用户身份识别技术与挑战 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 398-412. doi: 10.12178/1001-0548.2022106
[4]	许楠楠, 胡海波. 基于Lotka-Volterra模型的淘汰机制下的信息相互作用 . 电子科技大学学报, 2022, 51(3): 464-472. doi: 10.12178/1001-0548.2021166
[5]	巩云超, 李发旭, 周丽娜, 胡枫. 在线社交超网络的信息全局传播模型 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 437-445. doi: 10.12178/1001-0548.2020401
[6]	聂敏, 罗炜敏, 邓辉, 王伟, 夏虎, 周涛. 高校学生心理健康情况对其社交网络结构的影响研究 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 317-320. doi: 10.12178/1001-0548.2020032
[7]	肖海林, 刘小兰, 林潇瑜, 欧阳缮, 邱斌. C-V2X下基于信用卡风险评估的中继选择算法 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 71-80. doi: 10.12178/1001-0548.2018102
[8]	黄贤英, 杨林枫, 刘小洋, 何道兵, 刘广峰, 阳安志. 社交网络突发事件传播速率模型研究 . 电子科技大学学报, 2019, 48(3): 462-468. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.024
[9]	周冬梅, 陈婷, 赵闻文. 众筹平台的双层网络信息传播模型研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(1): 132-138. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.01.020
[10]	张永棠, 罗海波. 考虑用户-发布者关系的个性化微博搜索模型 . 电子科技大学学报, 2018, 47(4): 626-632. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.04.024
[11]	赵倩文, 吴晔, 王胜烽. 人在社交网络中的投资行为研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 298-302. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.022
[12]	楼凤丹, 周银座, 庄晓丹, 张新荣. 时效网络结构及动力学研究进展综述 . 电子科技大学学报, 2017, 46(1): 109-125. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.01.017
[13]	张聿博, 张锡哲, 徐超. 基于部分路径的社交网络信息源定位方法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(1): 75-80. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.01.012
[14]	任晓龙, 朱燕燕, 王思云, 廖好, 韩筱璞, 吕琳媛. 在线社交网络结构与区域经济关联性研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 643-651. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.001
[15]	刘晶, 王峰, 胡亚慧, 李石君. 基于微博行为数据的不活跃用户探测 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 410-414. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.016
[16]	陆豪放, 张千明, 周莹, 喻星, 周涛, 张子柯. 微博中的信息传播: 媒体效应与社交影响 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 167-173. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.002
[17]	阚佳倩, 谢家荣, 张海峰. 社会强化效应及连边权重对网络信息传播的影响分析 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 21-25. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.003
[18]	毕娟, 秦志光. 基于概率主题模型的社交网络层次化社区发现算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 898-903. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.018
[19]	李静茹, 喻莉, 赵佳. 加权社交网络节点中心性计算模型 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 322-328. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.001
[20]	邢长友, 杨莉, 陈鸣. 网络蠕虫传播建模分析 . 电子科技大学学报, 2007, 36(3): 590-593.

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社交网络上基于信息驱动的行为传播研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

1. 桂林理工大学理学院广西桂林 541004;

2. 广西空间信息与测绘重点实验室广西桂林 541004;

3. 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林 541004

基金项目:

国家自然科学基金(61164020)

作者简介:
陈玟宇(1988-),女,硕士,主要从事复杂网络方面的研究.

收稿日期: 2014-06-22
修回日期: 2015-02-07
刊出日期: 2015-04-15

中图分类号: O41;TN92

关键词:

摘要: 针对社交网络上信息与行为的交互作用与协同传播的特点,建立了基于信息驱动的行为传播模型。该模型综合反映了社交网络上信息与行为传播的交互性,以及信息传播的记忆性、时效性与社会加强效果等多种因素对传播的影响。研究发现,信息的时效性、社会加强效果、信息的转播率等模型参量,以及源节点的度与核数、节点的度及与源节点距离等网络参量,都在一定程度上影响行为传播的速度和范围,但各参量在不同环境下发挥不同的作用。

English Abstract

陈玟宇, 贾贞, 祝光湖. 社交网络上基于信息驱动的行为传播研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

引用本文:

陈玟宇, 贾贞, 祝光湖. 社交网络上基于信息驱动的行为传播研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

CHEN Wen-yu, JIA Zhen, ZHU Guang-hu. Information-Driven Behavior Spread on Social Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

Citation:

CHEN Wen-yu, JIA Zhen, ZHU Guang-hu. Information-Driven Behavior Spread on Social Networks[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 172-177. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.002

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