复杂网络中的一次性转发信息的多信息传播模型
Kaidi Zhao1, Dingding Han1,2, Yihong Bao1
1School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai 200433, China.
我们开发了一个易受感染-完成 (SIC) 模型,以了解多个信息如何在社交网络上传播. 相互竞争的信息阻碍了传播,而合作的信息则增强了传播,这取决于相互作用因素.
科学领域:
- 社交网络分析 社交网络分析
- 信息传播的动态信息传播的动态
- 计算社会科学 计算社会科学
背景情况:
- 在线社交网络中的信息传播是复杂的,受到各种因素的影响.
- 了解多个信息块如何相互作用对于网络分析至关重要.
研究的目的:
- 提出和分析一个易受感染-完成 (SIC) 多信息传播模型.
- 调查一次性转发信息在不同交互场景下传播的动态.
主要方法:
- 开发了一个易受感染-被感染-完成 (SIC) 多信息传播模型.
- 引入抑制和增强因素来模拟信息相互作用.
- 在BA无尺度网络和Twitter网络上进行了实验.
主要成果:
- 竞争信息会对其他信息的传播产生负面影响.
- 合作信息扩大了互利内容的传播.
- 增强因素的强度决定了混合场景中的扩散动态.
结论:
- 该SIC模型提供了对多信息传播模式的见解.
- 互动动态 (竞争与增强) 显著改变信息传播.
- 网络分析可以从了解这些复杂的信息相互作用中获益.
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