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该论文研究探讨了谣言传播中官方媒体的影响模型。

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简介：
互联网的飞速发展伴随着网络谣言的迅速蔓延，它们如同病毒般渗透到人们日常的生活中。在当今信息时代，如何有效去除谣言对人们获取健康信息造成的阻碍和混乱，显得尤为关键。本文借鉴了经典的SIS疾病传播模型以及种群竞争模型，深入探究官方媒体在谣言传播过程中所发挥的影响力。通过构建非线性微分方程模型，详细描述了谣言传播的动态过程，并对该方程的平衡点、解的界限性以及稳定性进行了系统性的分析。随后，我们赋予相关参数具体的值，利用MATLAB软件进行模拟仿真实验，旨在探讨不同情境下的演化机制。最终的结果表明，官方媒体确实在谣言传播过程中扮演着积极但又有限的角色，该研究成果期盼能够为应急管理者提供有价值的支持，助力他们制定有效的谣言传播控制策略。

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  • 关于谣言传播中官方媒体影响力的论文研究.pdf
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    本论文探讨了在谣言传播背景下，官方媒体对公众舆论的影响机制与效果，分析其权威性和公信力的作用。 随着互联网的快速发展，网络谣言如同“病毒”一样在人们的日常生活中迅速传播开来。如何有效地消除这些谣言对人们获取健康信息造成的阻碍与混淆，在当今的信息时代变得尤为重要。借鉴经典的SIS疾病传播模型和种群竞争模型，研究官方媒体在谣言传播过程中的影响作用。通过构建非线性微分方程模型来描述谣言的传播机制，并分析了该模型中平衡点、解的有界性和稳定性的问题。随后，为相关参数赋予具体数值并通过MATLAB进行模拟仿真，在不同情境下探讨其演化机理。研究结果表明，官方媒体确实在控制和减少网络谣言方面发挥了积极却又有限的作用，这有望帮助应急管理者制定更加有效的谣言传播管控策略。
     
  • 关于谣言传播动力学的数学模型研究论文
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    本论文构建了用于分析和预测谣言在网络环境中扩散行为的数学模型，探讨影响谣言传播的关键因素及其相互作用机制。通过定量研究谣言生命周期中的生成、传播与消亡过程，为有效抑制虚假信息提供理论依据和技术支持。 在这项研究中，我们提出了一种确定性的数学模型，利用流行病学方法来解释谣言的传播机制。我们将人群划分为四类：无知个体I（t）、通过媒体进行传播的人群M（t）、通过口头交流进行传播的人群G（t）以及抑制者R（t）。我们探讨了平衡点的存在，并对其稳定性进行了分析。如果基本再生数R0小于1，系统将达到稳定状态；若大于1，则会导致新谣言在人群中迅速扩散并变得不稳定。 通过对该模型实施数值模拟，进一步验证了理论分析的结果。研究发现，谣言传播的动态特性与传染病传播模式有着相似之处，但其关键区别在于不同类型的传播者对其传播效果的影响。
     
  • 互联网谣言传播_Rumours_matlab_谣言_谣言传播_谣言模型.rar
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    本资源包含利用MATLAB编程实现的互联网谣言传播模型，可用于研究和分析谣言在网络环境中的扩散机制与控制策略。 选拔赛数学建模题目是关于网络谣言的传播模型。文件包含题目、参考文献以及MATLAB代码。其中，basic.m是最简化的模型；extend1.m进一步考虑了老年人与年轻人在活跃程度及对谣言易信度上的差异；beacons.m则在此基础上引入了网络警察角色来影响谣言的传播过程。
     
  • 关于微博环境中UVFR谣言传播模型的研究与仿真
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    本研究构建了针对微博环境的UVFR（不确定-验证-信仰-回声室）谣言传播模型，并进行了详尽的仿真分析。通过模拟用户行为，该模型旨在深入探讨信息在网络空间内的扩散机制及其演变规律。 针对微博网络谣言的传播机制进行了研究。根据其传播特征将受众用户分为未知者、浏览者、转发者和评论者四类，并构建了一个UVFR网络谣言传播模型。利用该模型分析主要参数对传播过程的影响，提出了相应的控制策略。此模型重新定义了谣言传播规则及动力学方程，使描述更加符合微博用户的实际行为。采用多主体仿真平台在无标度网络结构下进行了仿真实验研究，并将实验结果与新浪微博的真实数据进行对比，验证了结论的合理性和有效性。通过仿真实验发现，初始传播节点数量越多、转发概率越大，则谣言传播的速度越快和范围越广。
     
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    本文研究了不同行驶速度下车辆间的期望跟随距离变化规律，通过建立和分析各种车辆跟驰模型，揭示了速度与安全车距之间的关系，并为交通安全提供了理论依据。 为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理，采用相关性分析方法确定影响期望间距的关键因素，并提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型（improved desired distance model, IDDM）。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型进行参数标定后，进行了评价。研究结果显示，在驾驶员选择期望间距时，前后两车的速度及相对速度为主要影响因素；与传统Gipps模型相比，IDDM在加速度、速度和位置的仿真精度分别提高了0.24 ms²、0.72 m/s 和 0.53 m，可为车辆跟驰行为分析提供参考。
     
  • 从计算社会科学角度探讨媒体传播效果的计算机模拟研究.docx
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    本文运用计算社会科学的方法，通过计算机模拟技术深入探究媒体在信息传播中的作用与影响，分析不同场景下的传播效果。 计算社会科学视角下的媒体传播效果可以通过计算机模拟进行研究。这种方法利用了社会科学研究中的数据密集型方法和技术，能够帮助我们更好地理解复杂的社会现象以及媒体在其中扮演的角色。通过构建模型来模拟信息如何在网络中扩散、受众对不同媒介内容的反应模式等，可以为政策制定者和研究人员提供有价值的洞见，以优化传播策略并预测未来趋势。
     
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    本论文深入研究并提出了一种改进型SCM（球对数映射）信道模型，旨在优化无线通信系统的性能。通过详细分析现有SCM模型的局限性，并结合最新的理论研究成果，文章创新地引入了若干关键技术来增强模型在复杂环境下的适用性和准确性。此外，文中还通过大量实验数据验证了改进后模型的有效性及优越性，为今后的相关研究提供了新的思路和方法。 改进型的SCM信道建模研究指出，MIMO信道物理建模基于径和相关性进行构建，并根据衰落对信道的影响将其分为大尺度衰落和小尺度衰落两种情况。
     
  • RumorSimulator：谣言传播及源头探测模拟工具
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    RumorSimulator是一款专为研究设计的仿真工具，用于模拟和分析网络环境下的谣言传播过程及其源头探测技术，助力于深入理解谣言扩散机制并开发有效的抑制策略。 谣言模拟器用于模拟谣言的传播过程以及检测其来源。
     
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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。