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文檔簡介
1、在現(xiàn)實世界中,計算機(jī)病毒、信息、謠言、健康行為和金融風(fēng)險等傳播現(xiàn)象都可以描述為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的傳播動力學(xué)。根據(jù)不同的研究對象,傳播動力學(xué)可分為三類:生物傳播、社會傳播和社會—生物傳播。生物傳播主要關(guān)注計算機(jī)病毒和傳染性疾病這類簡單傳播動力學(xué),社會傳播主要研究行為和金融風(fēng)險這類具有加強(qiáng)效應(yīng)的復(fù)雜傳播動力學(xué),而社會—生物傳播主要研究信息—疾病共演化過程。傳播動力學(xué)旨在揭示真實傳播現(xiàn)象的演化機(jī)制和規(guī)律,并建立合理的數(shù)學(xué)模型,進(jìn)一步預(yù)測和控制動力學(xué)
2、過程。本論文將分三部分研究以上三類動力學(xué)。
本文第一部分研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的生物傳播,系統(tǒng)地研究理論方法在預(yù)測傳播范圍和爆發(fā)閾值時的準(zhǔn)確性。平均場類型(MFL)方法、淬火平均場(QMF)方法和動態(tài)信息傳遞(DMP)方法是預(yù)測爆發(fā)閾值的三類常用理論方法。對于任意網(wǎng)絡(luò)上的生物傳播,利用以上三類理論方法通常會得到不同的爆發(fā)閾值,而它們的關(guān)聯(lián)性和準(zhǔn)確性還尚未知曉。因此,通過分析SIR模型在無關(guān)聯(lián)配置網(wǎng)絡(luò)和56個真實網(wǎng)絡(luò)上的傳播,本文首先研
3、究三類方法所預(yù)測的理論閾值之間的關(guān)聯(lián)性和準(zhǔn)確性。對于無關(guān)聯(lián)配置網(wǎng)絡(luò),MFL方法和DMP方法的理論閾值相同,并且更接近于真實閾值。對于56個真實網(wǎng)絡(luò),在大多數(shù)情況下,DMP方法的理論閾值更接近于真實閾值。然而,對于大多數(shù)正關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、特征向量局域于K核的網(wǎng)絡(luò)和高集群系數(shù)的網(wǎng)絡(luò),MFL方法所得的理論閾值最接近于真實閾值。對于權(quán)重網(wǎng)絡(luò)上的生物傳播,準(zhǔn)確的理論方法仍然欠缺。鑒于此,我們還拓展一套準(zhǔn)確的邊權(quán)劃分方法來研究具有任意度分布和權(quán)重分布網(wǎng)絡(luò)
4、上的生物傳播,發(fā)現(xiàn)度分布異質(zhì)性促進(jìn)疾病爆發(fā),而權(quán)重分布異質(zhì)性抑制疾病爆發(fā)。進(jìn)一步,本文提出一個基于邊權(quán)移除的疾病控制策略,發(fā)現(xiàn)偏好地免疫高權(quán)重邊更利于控制疾病傳播,尤其是對于度分布均勻且權(quán)重分布異質(zhì)性強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)。對于具有任意度分布和權(quán)重分布的網(wǎng)絡(luò),理論值和模擬值很吻合。研究結(jié)論不僅加深了人們對現(xiàn)有理論方法的認(rèn)識和理解,更為發(fā)展準(zhǔn)確的理論方法提供了新思路。
本文第二部分研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的社會傳播。由于采納行為時需要判斷其可靠性和合法
5、性,因此加強(qiáng)效應(yīng)是社會傳播中一個至關(guān)重要的機(jī)制。非冗余信息記憶對加強(qiáng)效應(yīng)的影響極大,但目前仍然缺乏系統(tǒng)地研究。鑒于此,本文系統(tǒng)地研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動力學(xué)參量對基于非冗余信息記憶社會傳播的影響。首先提出一個基于非冗余信息記憶加強(qiáng)效應(yīng)的社會傳播模型,并拓展一套準(zhǔn)確的邊劃分方法來描述該模型。通過研究傳播閾值模型,我們發(fā)現(xiàn)行為采納比例隨信息傳遞率呈連續(xù)增長或非連續(xù)增長。值得注意的是,系統(tǒng)存在一個交叉現(xiàn)象:行為采納增長形式從連續(xù)增長變?yōu)榉沁B續(xù)增長。減
6、小采納閾值、增大初始感染態(tài)比例或增強(qiáng)度分布異質(zhì)性,交叉現(xiàn)象就會出現(xiàn)。考慮到不同個體之間采納閾值的差異性,進(jìn)一步研究采納閾值的異質(zhì)性對社會傳播的影響。在此,我們提出一個二元傳播閾值模型,假設(shè)一些個體的采納閾值較低(即“活躍者”),其余個體采納閾值較高(即“頑固者”)。通過邊劃分理論和實驗?zāi)M分析,我們發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)存在一級相變、二級相變或混合相變,并且相變之間有兩種轉(zhuǎn)變。當(dāng)頑固者的采納閾值較低時,增大活躍者相對比例,相變從一級轉(zhuǎn)變?yōu)槎墸划?dāng)頑固
7、者的采納閾值較大時,改變活躍者比例、減小平均度或增強(qiáng)度分布異質(zhì)性,系統(tǒng)相變從混合轉(zhuǎn)變?yōu)槎?。由于個體受到有限資源的限制,最后我們研究接觸能力對社會傳播影響,并拓展一套異質(zhì)邊劃分方法,發(fā)現(xiàn)增加接觸能力促進(jìn)行為傳播。系統(tǒng)還存在一個臨界度分布指數(shù):當(dāng)度分布指數(shù)大于它時,若增加接觸能力,行為采納增長形式從連續(xù)變?yōu)榉沁B續(xù)。研究結(jié)果加深了人們對社會傳播的認(rèn)識和理解,理論方法為準(zhǔn)確刻畫其它非馬爾科夫動力學(xué)過程提供了一定的借鑒意義。
本文第三
8、部分研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的社會—生物傳播。在現(xiàn)實世界中,生物傳播和社會傳播往往相互影響、共同演化,揭示它們的耦合機(jī)制、利用社會傳播控制生物傳播,是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上社會—生物傳播的兩個主要研究內(nèi)容。然而,目前對以上兩點的研究還較少。鑒于此,通過分析信息和疾病傳播的共演化真實數(shù)據(jù),我們首次發(fā)現(xiàn)了它們之間存在著非對稱耦合作用:疾病傳播促進(jìn)信息傳播,信息傳播抑制疾病傳播。然后,提出一個在通訊—接觸耦合網(wǎng)絡(luò)上基于簡單免疫機(jī)制的信息—疾病傳播模型。在模型中,假
9、設(shè)當(dāng)接觸網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點的耦合節(jié)點接收到了信息時,它就以一定的概率被免疫。通過異質(zhì)平均場理論和實驗?zāi)M,我們發(fā)現(xiàn)接觸網(wǎng)絡(luò)上的疾病爆發(fā)會導(dǎo)致通訊網(wǎng)絡(luò)上的信息爆發(fā),信息擴(kuò)散能夠有效地增大疾病爆發(fā)閾值。此外,層間度關(guān)聯(lián)會增加疾病爆發(fā)閾值。由于免疫存在風(fēng)險和代價,理性的人在采取免疫措施之前時,需要多方確認(rèn)自身是否有被疾病感染的可能。然而,多方確認(rèn)機(jī)制對社會—生物傳播的影響還未曾研究。因此,我們最后提出一個基于多源信息確認(rèn)機(jī)制的信息—疾病傳播模型。通
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