基于SEIR模型的社交网络信息传播稳定性研究

摘要

近些年，伴随着Web2.0技术的快速发展，社交网络（SNS，Social Network Service）在网络活动中发挥着越来越重要的作用。Facebook、LinkedIn、Twitter、新浪微博和人人网等社交网站都在迅速发展，为用户带来更加快速、便利和多元化的社交服务。社交网站满足了人们非接触型的社交活动，正在慢慢改变着人们的交友方式和生活方式。但是伴随着社交网络的发展，也带来了很多问题，比如用户信息的泄露、恶意信息的发布。所以，理解社交网络信息的传播特性，研究社交网络信息传播稳定性将具有重要的意义。
　　当前有很多关于信息传播模型的研究，但是这些模型所描述的传播机制和社交网络信息传播机制存在一定的差异，并不能完全描述社交网络信息传播的特点，所以本文提出了改进的SEIR模型，可以更好的描述社交网络信息传播的内在规律，并且研究了社交网络中的信息传播稳定性。本文的研究内容如下：
　　1.通过研究分析社交网络上信息传播的特性，提出了改进的SEIR的信息传播模型，该模型包含遏制机制、遗忘机制和时滞机制，并且建立了模型对应的平均场方程。
　　2.分别采用微分动力学方法和下一代生成矩阵法计算模型的平衡点与基本再生数R0，证明了平衡点的渐进稳定性。
　　3.通过仿真实验验证平衡点的渐近稳定性，并且分析了遏制机制、时滞机制和遗忘机制对于信息传播的影响作用，可以看出改进的SEIR模型相比于其他模型更适合描述社交网络信息的传播。

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第一章 绪论

1.1论文的研究背景

1.2论文的研究内容和意义

1.3论文的组织结构

第二章 社交网络知识概述

2.1社交网络的相关理论

2.2社交网络的优势和带来的问题

2.3社交网络的发展现状

2.4本章小结

第三章 传染病模型概述

3.1传染病模型研究意义

3.2常见传染病模型

3.3传染病模型的应用

3.4本章小结

第四章 社交网络信息传播稳定性研究

4.1基本再生数概述

4.2信息传播机理和改进的SEIR模型

4.3改进的SEIR模型的平均场方程

4 .4系统的平衡点和基本再生数R0

4.5信息传播稳定性分析

4.6本章小结

第五章 实验仿真和分析

5.1节点密度的变化

5.2遏制机制对信息传播的影响

5.3时滞机制对信息传播的影响

5.4遗忘机制对信息传播的影响

5.5改进的SEIR模型、SEIR模型和SIR模型比较

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1论文总结

6.2未来展望

参考文献

致谢

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