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基于SIR模型的D2D移动社交网络信息传播分析

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简介:
本研究运用SIR(易感-感染-移除)流行病学模型,深入探讨了设备到设备(D2D)移动社交网络中的信息传播特性与规律,旨在为优化信息扩散策略提供理论依据。 随着智能移动设备的快速普及,在推动移动社交网络发展的同时也给底层通信网络带来了巨大压力。为了减轻这种负担,许多社交应用程序开始采用Device-to-Device技术来传递信息。本段落研究了基于Device-to-Device技术的移动社交网络,并首先分析用户在此类环境中参与信息传播的特点。接着,我们基于传染病模型构建了一个适合该环境的信息传播模型,并使用此模型探讨真实环境下信息如何在这样的网络中进行扩散。 实验结果显示,在这种新型社交网络中的信息传递方式与传统互联网上的社交平台有相似之处;然而,由于Device-to-Device移动社交网络具有较大的传输延迟特性,因此在这种环境中信息需要更长的时间才能达到传播的高峰期。

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客服
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  • SIRD2D
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    本研究运用SIR(易感-感染-移除)流行病学模型,深入探讨了设备到设备(D2D)移动社交网络中的信息传播特性与规律,旨在为优化信息扩散策略提供理论依据。 随着智能移动设备的快速普及,在推动移动社交网络发展的同时也给底层通信网络带来了巨大压力。为了减轻这种负担,许多社交应用程序开始采用Device-to-Device技术来传递信息。本段落研究了基于Device-to-Device技术的移动社交网络,并首先分析用户在此类环境中参与信息传播的特点。接着,我们基于传染病模型构建了一个适合该环境的信息传播模型,并使用此模型探讨真实环境下信息如何在这样的网络中进行扩散。 实验结果显示,在这种新型社交网络中的信息传递方式与传统互联网上的社交平台有相似之处;然而,由于Device-to-Device移动社交网络具有较大的传输延迟特性,因此在这种环境中信息需要更长的时间才能达到传播的高峰期。
  • ——论文研究.pdf
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    本论文探讨了在社交网络环境下信息传播的特点与规律,构建并分析了多种信息传播模型,旨在为优化信息传播效果提供理论依据。 随着社交网络的快速发展,对网络舆论的控制变得越来越重要。通过研究信息传播模型可以揭示信息在社交网络中的传播规律,并预测其发展趋势,因此这类研究具有重要的意义。针对经典传染病模型中存在的不足进行了分析,结合社交网络特有的拓扑结构特点,考虑到用户在网络中可能存在的不同感染状态,在原有的基础上引入了衰减函数来描述已经受到感染的用户的影响力变化情况,从而提出了一个更适合于社交网络传播的信息传播模型。 通过在真实电子邮件通讯网络中的仿真测试,并与其它多种信息传播模型的结果进行了对比分析后发现,该新提出的模型能够更准确地反映各种影响因素对信息在网络中传播过程的影响。研究结果表明,在不同的参数设置下(如衰减函数的具体形式等),所提出的信息传播模型可以显示出截然不同但又符合实际的传播趋势和规律。 综上所述,这种新的社交网络信息传播模型不仅能够更好地模拟现实中信息在社交媒体平台上的扩散情况,还为相关领域的研究提供了有价值的参考依据。
  • 复杂SIR研究(MATLAB)
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    本研究运用MATLAB工具对基于复杂网络的SIR(易感-感染-移除)传染病传播模型进行仿真与分析,探讨不同网络结构下疫情扩散规律及其控制策略。 这段文字描述了一个基于小世界网络的SIR传播模型代码实现。该模型的基本过程是S(易感者)→I(感染者)→R(康复者),其中康复者具有免疫能力,不会再次被感染。代码虽然能够正常运行,但简洁性较差。如果不想修改的话,也可以保持原样。此代码适合用于学习和理解SIR传播过程的实现思路。
  • SIR_BA_ER_SIR_python-master.zip_Python_er_ba_gently3k
    优质
    这个ZIP文件包含了使用Python编程语言实现的SIR传染病传播模型代码,适用于ER随机图和BA无标度网络。由gently3k贡献,便于研究复杂网络上的流行病扩散机制。 SIR疾病传播模型和社会网络中的信息传播模型。
  • 海豚
    优质
    本文探讨了海豚网络在社交领域的特性与结构,并深入分析其应用于社交模型中的优势和挑战。通过研究,为社交媒体平台提供优化策略建议。 社交网络模型“海豚湾网络”包含在网络模型的数据集中,并以二维矩阵形式呈现。
  • 流量红包客户挖掘及
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    本研究运用社交网络分析方法,探索流量红包在用户间的传播规律与影响因素,旨在精准定位目标客户群体并优化推广策略。 电信运营商不断革新流量经营模式,并将流量营销与社交化的红包活动相结合,推出了创新的流量红包项目以激发客户的使用兴趣。然而,在研究社交化流量红包客户特征及传播模式的过程中遇到了一些挑战,同时现有的社群建模算法较为单一。因此,本段落详细对比了六种社群建模算法的应用效果,筛选出最适合于流量红包场景的最优算法,并分析核心价值客户群的特性。 仿真结果显示,Multi-Level 算法在处理流量红包相关问题时表现更佳。基于此算法可以挖掘种子用户、高价值用户、低价值用户和沉默用户的社交网络结构特征。这些分群结论能够为运营商提供有效的指导策略,在精准营销及推送活动方面以及激活沉默客户和挽回流失客户的运营管理中发挥作用。
  • 在线谣言流行
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    本研究探讨了在线社交网络中谣言传播的行为模式和影响因素,构建了一个新的流行病学模型来预测与控制虚假信息扩散。 迄今为止,在一些标准的谣言传播模型里,从无知者到传播者的转变概率一直被视为恒定不变。然而,从实际角度来看,个体是否会被邻居传播者影响主要取决于他们之间关系的信任程度。为解决这一问题,我们提出了一种基于随机流行病学方法的谣言扩散模型,并将传染几率定义为联系强度的功能形式。此外,在一个具有无标度特性的社交网络环境中(其中指数γ=2.2),对这种新模型的行为进行了数值研究。 我们的研究表明,关系的紧密程度在决定谣言传播的速度和范围方面扮演着核心角色。具体而言,虽然优先选择较弱的关系并不会显著加速或扩大谣言的扩散效果,但一旦这些脆弱联系被移除后,则会极大地影响到整体的信息传递效率。另一个重要的发现是:最大扩展规模max(S)对免疫概率μ及衰减概率ν极其敏感。 我们进一步证明了较小值的μ或者ν将导致更广泛的谣言传播,并且这两者之间的关系可以通过函数ln(max(S)) = Av + B来描述,其中A和B分别代表斜率与截距。这个公式可以很好地拟合为亩地面积随幂律变化的关系图象。 以上研究结果或许能够提供一些实用的指导原则,在实际应用中帮助减少谣言所带来的负面影响。
  • SIRMatlab实现-SIR_simulation:SIR仿真
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    SIR_simulation项目使用Matlab实现了经典的SIR传染病模型,用于模拟和分析网络环境下疾病的传播过程及其动态特性。 SIR传染模型的Matlab代码实现了基于网络结构的易感感染恢复(SIR)模型模拟。该代码接受任意网络形式的邻接矩阵,并执行SIR传染过程的仿真,用户可以设定初始节点、传播速率以及康复率等参数。这是一个代理基础的模拟程序,允许观察系统在每个时间步上的变化情况。主文件为sir_simulation.m,需配合使用辅助函数sir_infection_step.m和sir_recovery_step.m进行运行,并提供了一个示例文件example.m来演示如何加载测试网络test_network.txt并执行仿真过程。
  • 运用Python解
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    本课程将教授如何使用Python编程语言来分析和处理来自社交媒体平台的数据,探索用户行为模式及社会关系网。 使用Python分析社交网络数据对于初学者来说非常有用。