基于大数据特征的相互依存社交网络谣言传播研究

This research focuses on rumor spreading and coping mechanism in interdependent network which is formed by interaction of social network and other information platforms under the background of big data..The main contents include: （1）Evolution analysis on rumor spreading in interdependence network through complex network theory;（2）modeling the rumor spreading by Analysis the characteristics of rumors through big data technology;（3）proposing systemic rumor control strategy by cooperation of monitoring deployment, big data analysis and Traceback technology.

本课题针对大数据背景下的多信息平台和社交网络交互、融合形成的相互依存网络中的谣言传播和应对防控机制进行研究。主要内容包括：利用复杂网络理论研究相互依存的网络结构对谣言传播的影响；利用大数据技术分析谣言传播的特征，探索谣言的生成机制、演化机理，分析用户对待网络谣言的态度，归纳总结谣言在网络中的具体传播规则，建立改进的谣言传播模型；最后联合监控部署方案、大数据技术和溯源技术提出系统的谣言防控策略。

本项目针对大数据背景下的多信息平台和社交网络交互、融合形成的相互依存网络中的谣言传播和应对防控机制进行研究。由于利用复杂网络理论为基础研究相互依存的网络结构对谣言传播的影响，所以发现跨平台多网络融合的方式和网络结构对谣言传播影响很大。因此本项目对部分研究内容进行了适当的调整，以跨平台多网络融合的方式和网络结构对谣言传播影响为研究对象，利用大数据技术分析谣言传播的特征，探索谣言的生成机制、演化机理，分析用户对待网络谣言的态度，归纳总结谣言在网络中的具体传播规律，重点研究了双层双向、多层迭代、耦合单向等多网络融合方式下的谣言传播影响，改进加强了相应软硬件可靠性后设计并实现了多种谣言传播模型和防控策略