2012网络传播动力学研讨会Enumeration_problems_of_networks

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网络传播环境下的沉默螺旋和反沉默螺旋现象分析——以天涯论坛和《非你莫属》为例

网络传播环境下的沉默螺旋和反沉默螺旋现象分析——以天涯论坛和《非你莫属》为例-新闻学网络传播环境下的沉默螺旋和反沉默螺旋现象分析——以天涯论坛和《非你莫属》为例雷阳【摘要】沉默的螺旋理论作为传播学的基础理论，在传播学界关于舆论学的研究中享有极高的声誉。

随着互联网的普及，民众越来越多的通过网络表达意见，这一理论在理论和实践上都受到了一定的质疑，出现了反沉默螺旋理论。

本文运用内容分析法，通过对具体案例的考察和分析，阐述了现代网络传播环境下沉默螺旋和反沉默螺旋并存的现象。

关键词网络传播沉默的螺旋反沉默螺旋内容分析近年来，网络传播高速发展，形成了和以往完全不同的信息传播模式。

在传统的传播环境中，大众媒介是最主要的信息源，受众被动的接受媒介内容，属于单向传播。

而在强调互动的网络传播时代，受众的能动性大大提升，受众可以更为自由的表达自己的观点，通过受众的主动传播，受众所支持的劣势或少数意见的影响力可能会大大提升，甚至会出现劣势或少数意见超越优势或多数意见的情况。

本文试图验证沉默的螺旋在网络传播中是否适用，并对新出现的反沉默螺旋现象进行分析。

一、沉默螺旋、反沉默螺旋现象1、沉默螺旋理论沉默的螺旋理论是由德国社会学家伊丽莎白内尔·纽曼提出的，最早见于其1974年在《传播学刊》上发表的一篇名为《沉默的螺旋——一种舆论学理论》的论文。

随后，1980年，在以德文出版的《沉默的螺旋：舆论——我们的社会皮肤》一书中，纽曼又对这个理论进行了更为全面的概括和阐述。

具体来说，“沉默的螺旋”理论描述了这样的一种现象：对于一个有争议的议题，人们会形成有关“意见气候”的认识，同时判断自己的意见是否属于“多数意见”，当人们感觉到自己的意见属于“多数”或处于“优势”的时候，便倾向于大胆地表达这种意见；当发觉自己的意见属于“少数”或处于“劣势”的时候，遇到公开发表的机会，可能会为了防止“孤立”而保持“沉默”。

越是保持沉默的人，越是觉得自己的观点不为人所接受，由此一来，他们越倾向于继续保持沉默。

网络信息传播动力学研究

ｎｍｉａｉｆｕｎｅｏｖｒｙａｃｌａｔｒｈｉｕｉｎｓｓｅｏｂｕｅ，ｗｈｎｈ／ｈｔｒｃａｃｌｎｌｅｃｆｅｅｙｄｎｍｉａｃｏｓｉｔｅｄｆｓｏｙｔｍｎｗｅｓｒｆｎｆｅｅｓｅｉｅａｔｎ
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该模型与基于Ａｇｎ仿真模型的个体交互规则相结合，立了Ｗｅｅｔ建ｂ信息传播仿真模
型。模型的运行结果能很好与实证研究相互印证，类似问题的建模提供了一种新为
ｌｎｅｗｏｒ．Ａｉｃｅｅｄｆｎｉｉｎ，ｗｈｃｓａｍｉｇａｈｅｓｃｆｃｅｍｐｌｃｃｆｗｅｎｏｍａｉｎ，ｉｉｇｎｔｋｄｓｒｔｅｉｔｏｉｈｉｉｎｔｔｐｅｉｉｏｉａｙｏｂｉｆｒｔｏｓ
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复杂网络中传播模型的动力学研究

复杂网络中传播模型的动力学研究近年来，随着网络技术的飞速发展，复杂网络逐渐成为社会交流、信息传播的重要基础。

在复杂网络中，信息、疾病、新闻、观念等的传播过程涉及到广泛的领域，因此对于传播模型的动力学研究具有重要意义。

本文将就复杂网络中传播模型的动力学研究进行探讨，并重点介绍传统的SI、SIS、SIR模型以及更为复杂的影响力传播模型。

首先，传统的SI（Susceptible-Infected）模型是研究疾病在网络中传播的一个典型模型。

该模型假设节点只能处于两种状态之一：易感染者或已感染者。

在不考虑恢复的情况下，易感染者与感染者之间的传播可以用简单的传染率表示。

通过分析研究，我们可以得出结论：在稀疏网络中，传染病传播的临界点主要取决于网络的簇系数和平均节点度。

进一步的研究发现，节点的连接方式对于传播效果有着重要的影响。

其次，SIS（Susceptible-Infected-Susceptible）模型是对SI模型的改进和扩展。

该模型引入了节点的恢复过程，即已感染者可以恢复为易感染者。

SIS模型在复杂网络中传播行为的研究中更为常见。

通过对SIS模型的动力学特性分析，我们可以发现存在着感染-恢复的平衡状态，在该状态下传染病将不再蔓延。

然而，社区结构、节点度分布以及节点自身特性等因素也会对模型的传播行为产生影响。

此外，SIR（Susceptible-Infected-Recovered）模型是在SIS模型的基础上引入了免疫力的概念。

在该模型中，已感染者在免疫后不会再次被感染。

SIR模型更适用于描述疫苗接种后的传播情况。

通过对SIR模型的研究，我们可以发现疫苗的覆盖率对于控制传染病的蔓延至关重要。

此外，网络的拓扑结构也会对传播行为产生重要影响。

除了传统的SI、SIS和SIR模型，还存在着更为复杂的影响力传播模型。

影响力传播模型主要研究社交网络中信息、观点、新闻等的传播过程。

典型的影响力传播模型有独立级联模型（IC model）和线性阈值模型（LT model）。

复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究共3篇

复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究共3篇复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究1随着互联网和社交媒体的普及，人们之间的联系方式发生了很大变化，传统上的人际网络由星形结构变成了更为复杂的图形。

这些复杂网络的出现引起了人们广泛关注，对其演化动力学及网络上的动力学过程的研究也如火如荼展开。

复杂网络是由大量节点和相互之间形成复杂联系的边组成的。

这种网络可以是互联网、社交网络，也可以是神经网络等。

复杂网络的研究有两个方面，一是探索网络结构的特性，二是研究网络过程的动力学规律。

在这些研究中，研究者通常会从复杂网络结构的特性和网络过程的动力学两个角度入手。

首先，网络结构的特性是复杂网络研究的重要方面。

网络结构中的节点和边所组成的图像可以反映网络的结构特性，诸如节点的度分布、聚类系数、熵等网络结构参数。

其中，节点的度分布是指一个节点在网络中有多少个相邻节点，聚类系数是指某个节点的邻居之间的相互连接程度，熵则是指网络中信息的不确定性。

这些参数可以帮助我们更好地了解网络的结构，并为后续的研究提供基础。

其次，网络动力学过程的研究则是探索网络演化的重要方面。

网络过程的动力学规律是指网络在时间上的演变规律。

这包括节点和边的添加、删除、转移和休眠等。

此外，网络上的动力学过程还包括节点的繁殖和死亡、信息的传播、群体的演化等。

通过研究这些动力学过程，可以更好地理解网络的演化规律。

复杂网络的演化动力学及网络上的动力学过程研究在许多领域具有重要意义。

其中，社交网络研究是一个典型的例子。

社交网络的演化动力学与传统的物理学和生物学等领域有很大不同，社交网络的动力学过程非常快速且具有高度的不确定性。

另外，网络的演化过程还存在许多奇特的现象，例如“小世界现象”和“无标度网络现象”等。

综上所述，复杂网络的演化动力学以及网络上的动力学过程研究是一个复杂而又有趣的领域。

未来的研究人员应该更加重视这一领域的研究，采用不同的技术和方法来探索复杂网络的特性、结构和动力学过程。

几类复杂网络传播动力学的研究

几类复杂网络传播动力学的研究几类复杂网络传播动力学的研究随着信息技术的快速发展，互联网和社交媒体等复杂网络平台的兴起，人们的信息传播方式也发生了巨大的变化。

研究网络中信息传播的动力学过程对于理解网络结构与功能之间的关系以及预测信息传播的趋势具有重要意义。

在这篇文章中，我们将探讨几类复杂网络传播动力学的研究，包括基于传统网络、社交网络和生物网络的研究。

首先，传统网络中的信息传播动力学研究主要关注人与人之间的通信传播。

在这种网络中，人们通过电话、邮件等方式进行信息传递。

科学家们通过建立传统网络模型，研究信息在网络中的扩散过程，以及影响传播效果的因素。

例如，传统网络模型可以使用图论方法建立，将人与人之间的联系表示为节点和边。

通过分析节点之间的连通性和传播模型的相关参数，可以预测信息传播的路径、速度和影响力。

其次，社交网络中的信息传播动力学研究更加贴近现实生活。

社交网络是一种基于人与人之间社交关系的网络，如微信、微博等社交媒体平台。

在这种网络中，人们通过点赞、转发等方式传播信息，并通过社交关系的网络连接度传递信息。

研究社交网络中的信息传播动力学有助于预测信息传播的趋势和效果。

例如，科学家们可以通过分析用户的社交行为和社交网络的拓扑结构，探索社交网络中的信息传播路径、传播速度和传播范围。

他们还可以通过考虑用户的信息接受能力、信息兴趣和信息共享行为等因素，构建信息传播模型，验证模型的有效性和准确性。

最后，生物网络中的信息传播动力学研究则关注于生物体内的信息传播过程。

生物网络包括神经网络、基因调控网络等。

在神经网络中，信息通过神经元之间的电信号传递；在基因调控网络中，基因通过调控因子的信号传递影响其他基因的表达。

研究生物网络中的信息传播动力学可以帮助我们理解生物体内的信息传递机制以及基因调控和神经系统的功能。

例如，在神经网络中，通过分析神经元的连接方式和电信号的传递速度，科学家们可以预测神经元活动的路径和模式。

网络传播动力学_李翔

第7卷第2－3期复杂系统与复杂性科学Vol．7No．2－32010年9月COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE Sep．2010文章编号：1672－3813（2010）02－03－0033－05网络传播动力学*李翔1，刘宗华2，汪秉宏3（1．复旦大学，上海200433；2．华东师范大学，上海200241；3．中国科学技术大学，合肥230026）摘要：病毒的流行、谣言的散布、观点的传递都是在不同网络上的形形色色的传播现象，既存在着现象后的不同起因和特征，更存在着千丝万缕的联系和共通的演化机理。

汇总了复旦大学、华东师范大学和中国科学技术大学的研究小组过去几年里在网络传播动力学的研究成果。

关键词：复杂网络；传播动力学；网络中图分类号：N941文献标识码：AOn Spreading Dynamics on NetworksLI Xiang 1，LIU Zong-hua 2，WANG Bing-hong 3（1．Fudan University ，Shanghai 200433，China ；2．East China Normal University ，Shanghai 230026，China ；3．University of Science and Technology of China ，Hefei 230026，China ）Abstract ：The prevalence of epidemics ，rumors ，and opinions are various spreading phenomena on dif-ferent categories of networks ，which not only exhibit specific features and backgrounds ，but also sharesome mechanisms and extensive interconnections．This paper is a brief collection including the work andthinking on this topic from the research groups of Fudan Univeristy ，East China Normal University ，andUniversity of Science and Technology of China．Key words ：complex networks ；spreading dynamics ；network收稿日期：2010－06－14基金项目：国家自然科学基金项目（10635040，10975126，60874089，91024026）；973计划项目（2006CB705500）；高校博士点基金项目（20093402110032）；教育部新世纪优秀人才计划项目（NCET －09－0317）；上海市科委科技启明星跟踪计划项目（09QH1400200）作者简介：李翔（1975－），男，湖南人，教授，博导，主要研究方向为复杂网络系统理论与应用。

几类复杂网络传播动力学的研究

几类复杂网络传播动力学的研究复杂网络传播动力学的研究是研究在复杂网络中信息、疾病、观念等现象的传播过程和规律的学科。

在复杂网络中传播动力学的研究已经成为重要的交叉学科。

以下是几类复杂网络传播动力学的研究。

1.信息传播动力学：信息传播动力学是研究在复杂网络中信息的传播过程和规律的学科。

信息传播模型是研究的重点之一、例如，研究病毒式传播模型，模拟信息在网络中的传播路径，分析信息传播速度和范围，研究信息传播的影响因素。

另一个研究方向是研究信息传播的影响力，包括研究哪些节点对信息传播有较大的影响力，以及如何选择种子节点来优化信息传播效果。

2.疾病传播动力学：疾病传播动力学是研究在复杂网络中疾病的传播过程和规律的学科。

在这个领域，研究者主要关注传染病传播模型。

例如，研究SIS模型（易感者-感染者-易感者），通过建立数学模型和仿真实验来研究传染病的传播速度和规模，以及如何控制传染病的传播。

此外，疾病传播动力学还研究了网络结构对疾病传播的影响，如何通过调整网络结构来控制疾病传播等问题。

3.观念传播动力学：观念传播动力学是研究在复杂网络中观念的传播过程和规律的学科。

观念可以包括政治观点、文化观念、舆论等。

观念传播动力学研究的一个重要问题是如何模拟观念在网络中的传播过程。

在此基础上，研究者可以通过仿真实验和数学模型研究观念的传播速度和范围，研究网络结构对观念传播的影响等问题。

观念传播动力学的研究对于理解公共舆论形成和影响具有重要意义。

4.传播思维网络的动力学：传播思维网络的动力学是研究在复杂网络中思维的传播过程和规律的学科。

传播思维网络的研究主要关注信息、疾病、观念等传播过程中的个体心理状态和行为变化。

通过建立数学模型和仿真实验，研究者可以研究思维的传播速度和规模，研究网络结构对思维传播的影响等问题。

传播思维网络的研究对于理解人类行为和决策过程具有重要意义。

总之，复杂网络传播动力学的研究包括信息传播动力学、疾病传播动力学、观念传播动力学和传播思维网络动力学等多个方向。

网络科学论坛纪要-2012

1、网络科学1.1定义与范畴网络科学是正在成长和逐渐成熟的一门科学，Moxley认为是对网络的科学研究，这些网络包括：由人、影响力和技术组成的网络[1]。

美国国家研究委员会(The National Research Concil)将其定义为利用网络来描述物理、生物和社会现象并建立这些现象预测模型的科学[2]。

总的说来，网络科学是一门交叉的研究领域，其目的是为了发展理论和实际的方法和技术来增强对自然和人工网络的理解[3]。

其研究主要包含两个方面：一是对网络的表示和结构刻画，这要包含到节点和链路的类型，以及网络结构特征；二是研究汇聚节点和链路的动态行为特性，网络是动态的，包含了节点和链路的动态。

1.2经典结构网络科学的最早研究起源可以追溯到图论的开始，其标志就是哥尼斯堡的“七桥问题”，由欧拉奠定了图论的基础。

经典的网络结构主要有四种：①k-规则图：每个节点都有k个邻居。

②随机图：任意两个节点之间有连边的概率都相等。

第一个随机网络由Gilbert提出[4]，此外还有Erdos和Renyi提出[5]的更著名的生成算法。

③小世界模型(网络)：规则图和随机图就像是数学家手中的玩具一样，具有很好的结构和规律；但毕竟和实际网络有所出入。

实际中的网络成为研究的重点，小世界最早出现的地方是在作家Karinthy的文章中[6]，最著名的要数Milgram 的实验[7][8]和Watts-Strogatz生成过程[9]的提出。

小世界网络的特征就是：短路径和高聚类。

④无标度网络：之前的网络研究主要是静态情况之下，在动态和偏好连接的两个特征下，产生了无标度网络。

无标度网络的来源也是针对一系列实际网络的统计结果得出，第一个模型由Barabasi提出[10]。

无标度网络的一个重要特征就是幂律分布下的无标度，可以说Barabasi是一个Power-law crazy。

1.3经典人物国外大牛：Luis A. Nunes Amaral (complex systems andsystems biology)Albert-Laszlo Barabasi (scale-free,power-law)Alain Barrat (epidemic spreading)Guido CaldarelliJohn DoyleMark Newman (community structure)Steven H. Strogatz (synchronization,coupled osillators)Duncan J. Watts (six degrees, small world,social-networks)国内大牛：方锦清（物理数学、非线性、混沌理论）史定华（结构、数学）汪小帆（复杂系统分析与控制、同步与控制）李德毅（物理数学、同步、软件工程）汪秉宪（电子科大的大牛，学生很猛）周涛（电子科大最年轻教授，网络搜索、预测与推荐）陆君安（数学背景、网络结构、传播）狄增如（物理数学、非线性动力）罗家德（社会学、社会网）刘宗华（传染病）刘昶（传播）、吕金虎（生物、基因）张华平（语义、微博分析）郭昕（社交网络投资人）1.4经典入门推荐①专业一点的：Networks: An Introduction. Mark Newman, 2010. 好像国内目前没翻译，可惜了。

探究“沉默的螺旋”理论与网络传播的关系(英语)

Exploring the Relationship between “the Spiral of Silence”and Network CommunicationAbstract“The Spiral of Silence” is a theoretical hypothesis t hat describes the formation of public opinion.Mass media create a climate of opinion for the public, and because people are afraid of social isolation, they will take a convergence action on the dominant climate. As a result, the voice of one side is getting louder and that of the other is becoming more silent.On the Internet, it is difficult to exert group pressure on the Internet audience because of the equality, anonymity and freedom from geographical restrictions of the Internet, and the theory also loses its practical significance. This paper starts from the core concept and theoretical hypothesis of “the S piral of Silence”, and studies the effect of “the Spiral of Silence” on network communication based on the characteristics of network communication.According to the relationship between “the Spiral of Silence” and network communication, “the Spiral of Si lence” plays a role in current network communication as before. On this basis, the author proposes three strategies for creating a healthy network communication environment: first, cultivating authoritative opinion leaders; second, establishing new mainstream media and expanding the influence of mainstream values; third, improving the system of gatekeepers.Keywords: “the Spiral of Silence”, network communication, public opinion 探究“沉默的螺旋”理论与网络传播的关系摘要“沉默的螺旋”是一种用于描述舆论形成过程的假设性理论。

网络舆情传播动力学模型研究

网络舆情传播动力学模型研究随着互联网的普及和社交媒体的兴起，信息传播的速度和范围都得到了极大的提升。

这也给舆情传播带来了前所未有的挑战和机遇。

为了更好地理解和预测网络舆情传播的规律，研究学者们开始关注网络舆情传播动力学模型。

本文将对网络舆情传播动力学模型进行研究，以期加深对其内涵和应用的理解。

网络舆情传播动力学模型是一种通过对网络舆情传播过程的建模和模拟，来揭示其中规律和机制的研究方法。

该模型将网络舆情传播看作是一种信息在网络中的扩散过程，以节点和边为基本单位，考察不同节点之间的相互联系和信息传播路径，旨在揭示网络舆情传播的动力学机制和影响因素，为舆情管理和舆论引导提供科学依据。

在研究网络舆情传播动力学模型时，需要考虑多个因素。

首先，网络拓扑结构是其中的重要一环。

网络舆情传播过程中，人们通过关注、转发和评论等行为构成了复杂的社交网络结构。

这些社交网络的拓扑结构对舆情的传播速度和范围产生着重要影响。

因此，研究者需要对网络拓扑结构进行建模，并分析节点之间的关系，以了解信息在网络中的传播路径和影响范围。

其次，传播动力学模型需要考虑信息传播的传播规则。

不同的舆情事件具有不同的传播规则，研究者需要通过分析和挖掘大量的舆情数据，找出其中的共性和规律。

例如，某些热点事件可能会呈现出爆发式传播，而某些事件可能会表现出持续性传播。

研究者可以通过建立数学模型，对信息传播的速率、扩散规模和时间等进行定量分析，以揭示信息在网络中的传播特点。

此外，网络舆情传播动力学模型还需要考虑个体行为和群体行为之间的相互作用。

个体行为是指用户在网络上进行的关注、转发和评论等行为，这些行为直接影响着信息的传播效果和传播路径。

而群体行为则是指多个个体行为之间的相互关系和合作，研究者可以通过构建博弈模型或竞争模型，对信息传播中的合作和竞争关系进行研究。

最后，网络舆情传播动力学模型研究的目的是为舆情管理和舆论引导提供科学依据。

通过对舆情传播机制的研究，我们可以更好地了解信息在网络中的传播规律和影响因素，有针对性地采取措施，促进积极的舆情传播，化解负面舆情影响。

复杂网络中的动力学传播模型与应用研究

复杂网络中的动力学传播模型与应用研究复杂网络是由大量相互连接的节点构成的系统，节点之间的连接关系和信息传播对于网络的稳定性和功能性起着重要作用。

动力学传播模型是研究复杂网络中信息、疾病、观点等在网络中传播和扩散的数学模型。

本文将探讨复杂网络中的动力学传播模型及其在实际应用中的研究。

一、复杂网络中的传播模型1. SI模型SI模型是一种简单的动力学传播模型，它假设在网络中，只有两种节点状态：易感染（Susceptible）和感染（Infected）。

该模型认为感染节点可以直接传播给易感染节点，但易感染节点无法恢复，即一旦被感染，将一直保持感染状态。

2. SIS模型SIS模型是传染病传播模型中的一种，与SI模型相似，不同之处在于感染节点可以恢复为易感染状态。

该模型假设节点会经历感染和恢复的循环，使得感染状态在网络中持续传播。

3. SIR模型SIR模型是另一种常见的传染病传播模型，相比于SI和SIS模型，SIR模型引入了“恢复”状态。

在该模型中，被感染节点经过一段时间后会进入恢复状态，从而不再感染他人。

该模型适用于研究传染病在网络中的传播规律。

二、复杂网络中的应用研究1. 疾病传播复杂网络中的动力学传播模型可以应用于研究和预测疾病在人群中的传播。

通过构建适当的传播模型和网络结构，可以预测疾病的传播速度、范围和路径，为疾病防控和治疗提供指导。

2. 社交媒体分析在社交媒体中，信息和观点可以通过网络迅速传播。

利用复杂网络中的动力学传播模型，可以研究社交媒体中不同信息在网络中的传播路径和影响力。

这对于舆情分析、网络营销和信息推荐等领域具有重要意义。

3. 网络安全随着互联网的发展，网络安全问题日益突出。

复杂网络中的动力学传播模型可以应用于研究网络攻击和恶意软件的传播机制。

通过模拟恶意行为在网络中的传播路径，可以提前预警和防范潜在的网络安全威胁。

4. 创新传播策略在市场营销中，传播是一项重要的工作。

利用复杂网络中的动力学传播模型，可以研究和优化传播策略。

复杂网络中的信息传播与动力学模型研究

复杂网络中的信息传播与动力学模型研究在当今数字时代，信息传播已经成为了社会生活的一部分。

除了传统的媒体渠道外，人们可以通过互联网快速传播和获取信息。

这种信息传播模式不仅改变了社交交流方式，还对社会、经济、政治等方面产生了深远的影响。

因此，研究复杂网络中的信息传播方式和动力学模型成为了一项重要的研究领域。

复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。

节点可以是个体、组织、机构等，边代表它们之间存在的相互作用关系。

通过研究复杂网络，我们可以深入了解信息在网络中的传播方式，并探索影响信息传播的因素。

在研究复杂网络中的信息传播时，一个重要的问题是如何建立动力学模型来描述和预测信息传播过程。

动力学模型可以帮助我们理解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等方面的特征。

一个经典的动力学模型是传染病模型。

传染病模型基于人们之间的传染关系来研究疾病的传播方式。

同样地，我们可以将信息传播类比为一种“传染病”，其中信息的“传染者”是初始发布者，而信息的“受感染者”是其他节点在收到信息后进一步传播的节点。

通过建立合适的动力学模型，我们可以模拟信息传播的传染过程，并利用数学和计算方法分析传播的速度、范围和影响。

除了传染病模型外，还有其他类型的动力学模型可以用于研究复杂网络中的信息传播。

例如，扩散模型可以描述在网络中信息的扩散过程，但它不涉及节点之间的相互作用关系。

反馈模型则更加关注节点之间的相互作用，并研究节点之间的反馈机制对信息传播的影响。

通过研究复杂网络中的信息传播和动力学模型，我们可以获得很多有用的信息。

首先，我们可以深入了解信息传播的特征和行为，从而为我们设计更有效的信息传播策略提供指导。

其次，我们可以预测信息传播的速度和范围，并提前采取措施来控制和调控信息的传播。

此外，我们还可以发现网络结构对信息传播的重要性，并根据这些发现来优化网络拓扑结构。

尽管复杂网络中的信息传播和动力学模型研究具有很多潜在的应用价值，但是在实际领域中的应用还存在一些挑战。

基于改进的量子粒子群优化小波神经网络的网络流量预测

优先出版
计算机应用研究
第 32 卷
好的时频局部特性和变焦能力，可以提高神经网络对非平稳信号的逼近能力。文献[8]和[9]使用 WNN 对网络流量进行了建模预测，取得了较好的效果。但由于 WNN 的参数修正采用的是一种基于梯度下降的局部搜索算法，其梯度变化方向的固定性限制了参数优化的方向，进化缓慢且容易陷入局部最优，因而无法获得全局最优参数。要对复杂的网络流量进行预测并取得较高的预测精度，必须搜索 WNN 的全局最优参数。文献[10] 介绍了使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）[11] 算法改进传统 WNN 参数修正过程，相比传统的使用基于梯度下降的方法，其全局优化能力要强一些。但 PSO 算法存在易早熟收敛，后期全局搜索能力差等缺陷，因此，PSO-WNN 模型在预测精度上还不能取得满意的效果。量子粒子群优化 [12] （ Quantum-behaved Particle Swarm Optimization，QPSO）算法是粒子群优化算法与量子计算相结合的产物，具有控制参数少、易于实现、全局寻优能力强等特点，在组合优化、资源分配、神经网络训练[13]等领域得到了广泛应用。在 QPSO 算法训练 WNN 实现流量预测方面，相关研究人员取得了很多成果[14-15]。尽管使用 QPSO-WNN 模型进行流量预测取得了较好的预测效果，但由于 QPSO 算法自身固有的易早熟收敛、后期多样性差等缺陷，致使预测结果并不是十分理想，该预测模型还存在可改进的空间。为了表示搜索过程中粒子群的聚拢程度，本文定义了聚拢度的概念。由于 QPSO 算法只存在收缩-扩张系数 β 这一唯一可控参数，且它直接决定粒子群的收敛性。传统情况下，β 的值随着迭代次数增加而线性减小[16]，致使粒子的搜索空间逐步压缩，导致早熟收敛问题的发生。本文提出了一种改进的量子粒

复杂网络传播动力学建模及分析

复杂网络传播动力学建模及分析复杂网络传播动力学建模及分析近年来，随着社交媒体的兴起和智能手机的普及，信息传播在互联网时代变得愈发频繁和迅速。

为了更好地理解信息在复杂网络中的传播机制，研究者们对复杂网络传播动力学进行了深入的建模和分析。

复杂网络传播动力学主要研究信息在复杂网络中的传播路径、传播规模和传播速度等方面的问题。

为了更好地描述这些现象，研究者们引入了许多数学模型和算法。

其中，最基础的模型之一就是传染病模型。

传染病模型可以将信息传播类比为传染病的传播过程，将网络中的节点视为人群中的个体。

通过模拟和分析节点之间的相互作用，可以推测信息在复杂网络中的传播规律。

其中最著名的传染病模型之一是SIR模型，即健康者(Susceptible)、感染者(Infected)和康复者(Recovered)三者之间的相互转换过程。

在这个模型中，健康者可能会被感染者传染，感染者经过一段时间后会康复，康复者则具有免疫力。

这个模型可以用来模拟信息在社交网络中的传播过程。

在复杂网络传播动力学的研究中，还有一种重要的模型是香槟塔模型。

这个模型将信息传播类比为香槟酒起泡过程。

在这个模型中，每个节点代表一个香槟酒杯，信息传播就像香槟酒杯中的气泡从一个杯子里溢出，并在网络中传播。

这个模型可以用来模拟信息在无标度网络中的传播过程。

除了传染病模型和香槟塔模型之外，还有许多其他的数学模型和算法被应用于复杂网络传播动力学的研究中。

例如，蔓延影响力模型、社交媒体用户行为模型等等。

这些模型和算法的引入，有助于研究者们更好地理解信息传播在复杂网络中的传播规律。

除了建模，对于复杂网络传播动力学的分析也是非常重要的。

通过对模型进行数学分析和仿真实验，可以揭示信息传播在复杂网络中的一些基本规律。

例如，传播速度和传播规模是否与网络的拓扑结构相关？信息的种类和内容是否会影响传播的速度和规模？这些问题的答案对于我们更好地理解信息传播的机制和设计更有效的传播策略都有重要意义。

复杂网络中的传播动力学模型研究

复杂网络中的传播动力学模型研究一、引言复杂网络是由大量节点和节点之间的连接所组成的一种网络结构，它的研究已经渗透到社会、生物、工程等众多领域。

而网络中的信息传播机制是复杂网络研究的重要方向之一，因为它不仅可以帮助我们理解真实世界中的信息传播现象，还能够为社交媒体、疾病传播等问题提供解决方案。

本文旨在介绍复杂网络中的传播动力学模型研究。

二、传播动力学模型的基本概念1. 信息传播信息传播是指在网络中，信息从一个节点传播到其他节点的过程。

传统的信息传播研究主要关注信息的传播速度、范围和影响力等方面。

而复杂网络中的信息传播则更加注重个体节点的影响力、传播路径和传播过程中的动力学行为。

2. 传播动力学模型传播动力学模型是研究信息在复杂网络中传播过程的数学模型。

常用的传播动力学模型包括SIS模型、SIR模型和SEIR模型等。

其中，SIS模型描述了在一个网络中，感染者可以被治愈并恢复为易感者；SIR模型考虑了感染者在被治愈后具有免疫性；SEIR模型在SIR模型的基础上增加了潜伏期的考虑。

三、传播动力学模型研究的方法1. 基于传统传播动力学模型的研究基于传统传播动力学模型的研究主要关注传播速度、范围和影响力等方面的问题。

通过对网络中不同节点的状态转换规则进行建模，可以研究信息在网络中的传播路径和传播过程中的动力学行为。

2. 基于机器学习的传播动力学模型研究基于机器学习的传播动力学模型研究主要利用机器学习算法来分析网络中节点之间的联系和信息传播的规律。

通过使用大数据和机器学习算法，可以挖掘出网络中隐藏的模式，进而预测信息传播的趋势和影响。

四、传播动力学模型在社交媒体中的应用社交媒体已经成为信息传播的重要平台，而传播动力学模型在社交媒体中的应用也日益受到关注。

通过分析用户在社交媒体上的行为和关系，可以建立起用户之间的社交网络模型，并且预测用户之间的信息传播路径和传播效果。

五、传播动力学模型在疾病传播中的应用疾病传播是一个复杂的过程，而传播动力学模型可以帮助我们更好地理解疾病的传播规律和影响因素。

复杂网络上的传播动力学及应用研究

复杂网络上的传播动力学及应用研究1. 引言在当今数字化社会中，信息传播的速度和规模达到了前所未有的程度。

复杂网络作为描述和分析实际社会网络的一种数学模型，为我们理解和预测信息传播提供了重要的工具。

本文将探讨复杂网络上的传播动力学及其在实际应用中的研究进展。

2. 复杂网络的基本概念和特征复杂网络是由大量节点和连接构成的网络结构。

它的拓扑结构不规则，并且存在着度分布、小世界效应和无标度特征等重要属性。

这些属性决定了复杂网络在信息传播中具有独特的性质和行为。

3. 传播动力学的基本模型在复杂网络上的传播动力学主要包括广义马尔可夫过程和整合传播模型。

广义马尔可夫过程考虑了信息的传播和衰减过程，基于节点之间的联系进行模拟。

而整合传播模型则引入了节点的社交因素和传播者的行为策略，更有效地捕捉了信息传播的动力学过程。

4. 信息传播过程的特点和行为模式在复杂网络上，信息传播的过程具有多样性和复杂性。

可以出现瀑布式传播、小世界效应、社团传播等不同的传播行为模式。

瀑布式传播是指信息从个体到个体的级联传播，小世界效应则是指网络中任意两个节点之间的平均路径长度很短，社团传播则表示信息在某些密集节点团体中传播扩散。

5. 传播动力学在社交网络中的应用研究社交网络是复杂网络的重要应用领域之一。

通过对社交网络中信息传播的研究，可以优化商业推广、社会影响力和疾病传播等方面的策略。

比如在商业推广中，可以选取具有高度社交影响力的节点作为传播者，以最小成本最大化影响力。

而在疾病传播的研究中，可以通过控制关键节点的感染来控制疫情的蔓延。

6. 传播动力学在虚拟社区中的应用研究虚拟社区是网络空间中的一种重要社交形态。

传播动力学的研究可以帮助我们理解虚拟社区中的信息传播特点和模式，并提供相应的优化策略。

例如，在在线论坛中，通过对帖子传播的模拟，可以确定关键节点和关键帖子，从而提高信息的传播效果。

在微博等社交媒体中，研究用户间的关系和转发行为可以预测热点话题的传播路径和影响力。

社交网络中信息传播动力学模型研究

社交网络中信息传播动力学模型研究社交网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

借助社交网络平台，人们可以方便地获取和分享信息。

然而，社交网络中的信息传播过程受多种因素的影响，如社交关系、用户偏好和网络结构等。

为了更好地理解社交网络中的信息传播行为，研究人员提出了一系列的信息传播动力学模型。

一、影响信息传播行为的因素在社交网络中，用户之间通过关注、点赞、评论等行为来交换信息。

信息传播行为受到以下几个因素的影响：1. 社交关系：社交网络中的用户通过关注或好友关系来建立社交连接。

社交关系的密切程度影响着信息传播的速度和范围。

例如，研究发现，在社交网络中，亲密的朋友之间传播信息的概率更高。

2. 用户偏好：不同的用户具有不同的兴趣和偏好，这也会影响他们关注和传播的内容。

用户更可能传播自己感兴趣的内容，而忽略或少传播与自己兴趣关联度较低的内容。

3. 网络结构：社交网络的网络结构对信息传播行为具有重要影响。

例如，研究表明，存在一些关键节点，它们的传播能力比其他节点更强。

这些节点在信息传播中扮演着重要角色，可以有效地将信息传递给更多的用户。

二、传统信息传播模型为了研究社交网络中的信息传播行为，研究人员提出了许多传统的信息传播模型：1. SI（Susceptible-Infected，易感-感染）模型：SI模型是最简单的信息传播模型之一。

在SI模型中，用户只有两种状态：易感（Susceptible）和感染（Infected）。

当一个用户感染了某个信息后，他可以继续传播给他的邻居用户，使得他们也成为感染者。

2. SIR（Susceptible-Infected-Recovered，易感-感染-康复）模型：SIR模型是SI模型的扩展。

在SIR模型中，用户有三种状态：易感、感染和康复。

当一个用户被感染后，他会随着时间的推移逐渐康复，并且不再传播该信息。

以上只是一些传统信息传播模型的简单介绍，实际上还有更复杂的模型，如SIS（易感-易感）、SIRS（易感-感染-康复-易感）和SEIR （易感-潜伏-感染-康复）等。

社会网络中信息传播动力学的研究

社会网络中信息传播动力学的研究社交网络已经成为当代社会中最活跃的信息交流平台之一。

无论是个人、企业还是政府机构，都在积极开发社交网络资源，用于传播信息、扩大影响力和实现商业目标。

在社交网络中，信息的传播是一种相对自发的行为，涉及到许多因素，如网络结构、信息类型、传播路径和传播者的特征等。

因此，研究社交网络中信息传播的动力学成为了热门的学术话题。

本文将介绍社交网络中信息传播的相关概念和方法，并探讨一些最新的研究进展。

什么是社交网络？社交网络是一种基于互联网技术的社交平台，允许用户建立个人档案、分享内容和交流信息，以扩大社交圈子和交友。

社交网络的特点是用户可以自主创建、编辑和分享内容，这些内容可以是文字、图片、视频或其他媒体形式。

社交网络也是交流信息的重要渠道之一，其信息的传播具有广泛的影响力和传递速度。

社交网络信息传播的动力学信息传播是指信息从某个发起者传给另外一个或多个接收者的过程。

在社交网络中，信息传播是由一系列因素和机制驱动的。

首先，社交网络中的信息传播是基于网络拓扑结构的。

网络拓扑结构是指网络节点之间的连接方式，包括分散的点状连接、线型连接和复杂的环形和随机连接等。

不同的网络拓扑结构决定了信息传播的传递路径和传递效率。

其次，社交网络中的信息传播也受到信息类型和传播者特征的影响。

信息类型在一定程度上决定了信息的关注度和转发率。

例如，与娱乐有关的信息经常与众不同且引人关注，往往更容易传播。

而传播者的特征，如性别、年龄、教育程度等，也会影响信息传播的速度和范围。

社交网络信息传播的研究方法为了研究社交网络中信息传播的动力学，学者们开发了许多研究策略和方法。

其中最常用的方法是基于数据挖掘和机器学习的方法，以及基于数学模型的方法。

通过这些方法，学者们可以分析社交网络中的数据，探究信息传播的规律和机制，从而预测信息传播的趋势和效果。

例如，一些学者使用社交网络数据挖掘技术，以分析某些信息在社交网络上的流行趋势和特点。

复杂网络上的传播动力学

复杂网络上的传播动力学摘要：纵观人类社会的发展，传染病一直持续不断地威胁着人类的健康，从早期的天花、麻疹，到近年来的艾滋病、非典、禽流感，每一次传染病都以极快的速度传播着并且吞噬着人类的生命财产。

此外，计算机病毒在因特网上的扩散过程也是极其复杂的系统。

其不安全因素有计算机信息系统自身的,也有人为的,计算机病毒的高度隐藏性、快速传播性和严重的破坏性使其成为影响计算机系统使用的最不安全的因素。

近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网络的研究高潮，其中网络拓扑结构对复杂网络上动力学行为的影响是研究的焦点之一。

这篇论文主要从复杂网络的拓扑结构和流行病的感染机制两个方面来探讨当前国内外传播动力学研究的现状和最新进展，指出值得进一步研究的问题。

例如动态网络结构下的疾病传播行为和微观感染机制等。

关键词：复杂网络、传播动力学、疾病传播、网络免疫技术、感染机制Abstract: Throughout the development of human society, infectious diseases has been continuously threatens human health, from the early smallpox, measles, in recent years to AIDS, SARS, avian influenza, every infectious disease in order to speed the spreadof human life and property. In addition, the system of puter viruses on the Internet diffusion process is extremely plex. The unsafe factors of puter information system itself, but also for someone, highly concealed, rapid spread and serious destruction to the most unsafe factors of puter system using a puter virus. In recent years, the real network small world effect and scale-free characteristics aroused the research climax to the plex network of physics, including the impact of network topology on the dynamics on plex networks is one of the focus of the study. This paper mainly from the two aspects of infection mechanism topological structure of plex networks and epidemic to explore the current status of domestic spread dynamics research and new development, points out the problems to be further studied. For example, the spread of the disease dynamic behavior of network structure and micro mechanism of infection.Keywords: immune plex network, transmission dynamics, disease transmission, network1.引言复杂网络是指具有复杂拓扑结构和动力学行为的大规模网络，它是由大量的节点通过边的相互连接而构成的图。