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互联网谣言传播_Rumours_matlab_谣言_谣言传播_谣言模型.rar

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 谣言传播的数学建模分析
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    本研究运用数学模型对谣言在网络环境中的传播机制进行定量分析，旨在揭示谣言扩散的动力学规律，并提出有效的抑制策略。 本段落主要通过分析一般的传播机理并建立相应的数学模型来研究谣言的传播情况。在该模型中，采用类似传染病模型中的SI和SIS模型，并利用图形分析和微分方程理论进行求解，借助MATLAB软件对模型进行计算，从而描述谣言传播的发展变化过程及其规律，以维护人类健康和社会经济的平稳发展。关键词包括：微分方程、谣言传播、图形分析。
     
  • 谣言检测
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    本项目致力于研发高效的谣言检测技术，通过分析社交媒体上的信息流，运用机器学习算法识别虚假新闻和误导性内容，旨在减少网络空间中的不实信息传播。 论文《联合嵌入异构图的局部和全局关系以进行谣言检测》由袁纯元、马干文、周伟、韩继中及胡松林在第19届IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM 2019）发布。该研究使用的依赖库包括：Gensim版本3.7.2，Jieba版本0.39，Scikit-learn版本0.21.2和Torch版本1.4.0。 论文提供的数据集主目录包含微博数据集以及两个Twitter数据集的子文件夹（twitter15和twitter16）。每个子文件夹中包括以下内容： - twitter.train、twitter.dev 和 twitter.test 文件：这些文件以“源tweet ID \t 源tweet内容\t 标签”的格式提供了训练、开发及测试示例。 - twitter_graph.txt 文件：该文件则按照“源tweet ID \t userID1:weight1 userID2:weigh”格式提供关于每个原始发布树的内容。
     
  • 在线社交网络中的谣言传播流行模型
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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。
     
  • 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。
     
  • 谣言检测（rumor_detection）
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    谣言检测是指利用自然语言处理和机器学习技术来识别与分类网络上的不实信息的过程，旨在减少虚假消息的传播。 谣言检测的分支 bebug-ret 正在进行。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 中文谣言新闻数据集
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    《中文谣言新闻数据集》是一项针对中文环境下的谣言信息进行收集、分类和标注的工作成果，旨在提供给研究者用于开发识别谣言的技术模型。 该数据来源于新浪微博的不实信息举报平台，并涵盖了从2009年9月4日至2017年6月12日期间共31,669条谣言。 具体字段解释如下： - rumorCode：每一条谣言的独特编码，可以通过此编码直接访问到相关的举报页面。 - title：被举报的谣言标题内容。 - informerName：发起举报者的微博用户名。 - rumormongerName：发布该谣言的微博用户名。 - rumorText：具体的谣言内容描述。 - visitTimes：该条谣言在平台上的浏览次数统计。 - result：关于此谣言的审核结果信息。 - publishTime：举报者提交举报的时间点。