基于线上-线下双层耦合网络的信息传播模型研究

Recently, the spreading of emergency-related public opinion, as well as the rumour and unconfirmed information, largely depends upon the integration of offline networks (i.e., social contact networks) and online networks (i.e., online social networks). To deal with the aforemen- tioned problems, this project aims to establish the bilayer coupled networks model(BCNM) , and identify the influential nodes and make the control policies of information spreading on BCNM. The main research work of this project is summarized as follows: (i)The theoretical frame-work of information spreading on BCNM is developed and the online-offline BCNM is presented. (ii) The community-based structure-function BCNM and the clique-based online-offline BCNM are built, furthermore the information spreading mechanisms on BCNM are revealed. (iii) A new method of identifying influential nodes on BCNM is proposed, namely Ks and community-centrality in coupled networks( KSCC). Mean-while corresponding algorithms and controlling strategies are suggested. Therefore, it is theoretically and practically meaningful to investigate coupled mechanisms between layers that regulate the coupled relations between online and offline network, so as to facilitate the spreading of positive opinions and meanwhile inhibit negative ones.

目前，突发事件发生后相关信息如舆情等快速频繁地传播，越来越多地依赖于线下网络(社会接触网络)及其与线上网络(在线社会网络)的融合。针对以上问题，本文对双层耦合网络模型(BCNM)的构建及其上的信息传播模型和节点传播影响力及传播控制策略等内容进行了研究。(1) 提出双层耦合网络模型(BCNM)框架体系，并构建线上网络-线下网络BCNM模型;(2) 提出基于社团的结构网络-功能网络BCNM上的信息传播模型和基于派系结构的线上网络-线下网络BCNM上的信息传播模型，揭示双层耦合网络中的信息传播机制;(3)提出一种新的结合社团结构和K-壳方法来研究双层耦合网络模型中节点传播影响力的判定方法，并设计和提出相应算法和目标控制策略。本研究通过分析线上网络与线下网络层间耦合机制进而调节其间的耦合关系，有助于正面信息能够快速高效地传播、不良恶意的信息传播得到控制或遏制，具有重要的理论价值和现实意义。

1. 研究背景：谣言等不实信息的传播不仅依赖于物理设施网络，而且越来越多的依赖于线上网络及其与线下网络的相互耦合。. 2.主要研究内容：（1）搭建双层耦合网络BCNM上信息传播的理论框架，包括：BCNM的构建方法与分析，BCNM上信息传播模型的构建方法及社团结构识别及演化分析。（2）设计多层网络中节点传播影响力的方法（节点重要性度量），即意见领袖识别；（3）提出BCNM模型上舆情传播的控制策略等。. 3.重要结果：（1）在一定条件下，对称传播机制促进两层网络中舆情的传播和扩散，而非对称传播机制从整体上抑制两层网络中舆情的传播和扩散；此外，同配连接模式相比异配连接则有助于加强这种抑制传播作用。 （2）多层网络中基于局部拓扑信息的社团探测以及社团结构演化分析。提出以边连接的节点对的局部拓扑信息来确定该边的权值并结合非负矩阵分解来探测社团结构的方法。（3）时序社交网络节点传播能力度量。提出了新的排序方法（Dynamics-sensitive centrality，DS中心性指标），该方法在科学家合作网络，蛋白质网络等网络上的实验结果显示，该方法的肯德尔系数接近1，表明其排序结果和节点实际的传播能力一致，且相对于其他拓扑结构指标，该方法能更加准确地度量节点的传播能力。（4）多层网络中多传播源节点的识别。通过引入传播源之间的距离这个因素，提出了一种改进的着色算法，用来分析着色方法中传播源之间的距离对着色方法的传播效果的影响。研究结果说明，在传播源的演化过程中，选取合适的传播源之间的距离有利于传播源在网络中的信息扩散，这可以为多层网络时序分析提供依据。. 4. 科学技术意义和应用前景：围绕双层耦合网络上的信息传播模型构建研究、社团发现和节点传播影响力评价研究等，都是当前社交网络研究的热点问题。此外，研究多层网络舆情传播及耦合扩散动态过程中的传播阈值、传播范围等特性和如何判定个体在传播过程中的重要性及如何对重要节点进行引导和控制，具有重要的现实意义。