微博病毒传播模型研究

相关主题

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｌ概述
微博作为交流平台，在方便人们交流的同时也为病毒传播提供了温床。微博病毒是通过短链接进行传播的：中毒的
究用户行为尤其是用户的点击率、转发率及对信息做出反应所经历的时间等对病毒传播的影响。
２徽博用户网络
网络中的节点代表微博用户ｉｉ — Ⅳ ，节点之问，＝１２…，
［ｙｗｏｄＩＭｉｏｏｉｓｄｒｃｅａｅｆｅｅｏｋｖｒｓｒｐｇｔｎｍｏｅ；ｒｂｂｌｙｏｏｅｉｇｐｏａｉｔｆｒｎｍｉｉｇＫｅｒｓｃＢｌｇｒ；ｉｔｄｓｌｌｔｒ；ｉｏａａｉｄｌｐｏａｉｔｆｐｎｎ；ｒｂｂｌｏｔｓｔｎｒｖｕｅｃ —ｅｎｗｕｐｏｉｉｙａＤｏＩ１．９９ｓｎ１０ —４８２１．５０９：０３６／ｉｓ．００３２．０２１．ｊ２
Ｒｅｅｒｈ０ｉｒＢｌｇＶｉｕｓＰｒｐａａｉｎＭｏｌｓａｃｆＭｃｏｏｒｏｇｔｏｄｅ
ＹＡＮＧｕ — ｉ，ＣｈｎｘａＨＵｎ－ｉｇＨＵｅＤａｔｎ，Ｓｎ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｉｎａｄＣｏｔｌＮａｊｇＵｎｖｒｉｆｎｏａｉｃｅｃｎｅｈｏｏｙＮａｊｇ２０４，ｈｎ）ＳｈｏＩｆｒｔｎｒ，ｎｉｉｅｓｙｏＩｆｒｔｎＳｉｎｅｄｃｎｌｇ，ｎｉ１０４ＣｉａｏｏｎｏｎｔｍｏａＴｎ
第３卷第１８５期
ＶＯFra Baidu bibliotek＿１３８
・
计
算
机
工
程
２１０２年８月
Ａｕｇｔ２２ｕｓ０１
ＮＯ．５１
ＣｏｍｐｕｅｇｎｅｒｎｔｒＥｎｉｅｉｇ
安全技术・
￣ｔｔｑ，ｌ０＿４８ｏ２５＿１＿０ｔｌ００．２（１ｌ一０．４文献ｌ＿３２）００－Ｊ标识码：Ａ
的有向边巨表示用户ｉ，关注了用户，即是的粉丝。用户拥有的粉丝数对应节点的入度，其关注的用户数对应于出
微博用户会发出病毒信息，其粉丝因无法预判信息中链接的安全性，点击了恶意链接而染毒，新中毒用户再次发出病毒信息，进而使病毒散布开来。目前未见对微博病毒做深入探讨的文献，相反关注因特网病毒和电子邮件病毒较多。如文
ｂｅａｉｒｆｔａｓｉｉｒｉｇｉｆｒａｉｎｃｎ￣ｓａｔｓｒａｉｇ．ｅｓｏｅｈｉｅｔｈｃｎｏｍａｉｎｉｔｅｆｓｅｉｓｓｒａｓｎｈｖｏｓｏｎｍｔｎｇｗａｎｎｎｏｒｔｍｔａｏｒｎｔｉｉｐｅｄｎＴｈｈｒｒｔｅｔｏｃｅｋｉｆｒｔｓｈａｔｒｖｒｐｅｄ，ａｄｔｍｏｕｔｅｅｒｉｒｔｅｔｅｔａｍｉｗａｉｇｉｏｍａｉｎｉ，ｈｍａｌｒｈｅｒｎｅｏｖｒｓｏｔｒａｓｉ．ｈａｌｉｏｔｎｓｔｍｎｅｈｍｒｎｆｒｔｏｔｅｓｌａｇｆｉｕｕｂｅｋｓｅｔｓ
ｐｏａｉｉｏｐｅｉｇｔｉｅｎｏａｉｎａｄｔａｓｉｉｇｉｆｒａｉｎｈｉｏｃｅｋｉｆｒａｉｎａｄＯｏｎｏａｃｕｔｔｏｓｒｃｒｂｂｌｙｆｏｎｎｔｒｉｆｒｔｔｗｔｍｏｎｎｍｔｎｏｒｔｎｍｔｏ，ｔｅｔｍｅｔｈｃｎｏｍｔｏｎＳｎｉｔｃｏｎｏｃｎｔｕｔａＭｉｒＢｌｇｖｒｓｍｏｅ．Ａｌｔｅｏｔｉｅｅｕｔｄｃｔａｈｅａｉｒｆｏｅｉｇａｔｔｒｓｏｔｌｋｃｎｐｏｔｖｒｓｄｆｕｓｎｉｅｔｅｃｏｏｉｄ１ｕｌｈｂａｄｒｓｌｉｉａｅｔｔｔｅｂｈｖｏｓｏｐｎｎｗｉｅｈｒｉａｒｍｐｉｕｉｎｓｎｈｔｎｉｇｗｈｌｈ
等因素对病毒传播的影响。实验结果表明，用户点击恶意链接的行为能促使病毒传播，转发警告信息的行为能抑制病毒扩散，对信息做出反应经历的时间越短，病毒及警告信息传播得越快，并且越早对病毒采取抵制措施，病毒爆发的范围越小。关ｔ词：微博病毒；有向无标度网络；病毒传播模型；点击率；转发率
中圈分类号：Ｐ９Ｔ３３
微博病毒传播模型研究
杨春霞，胡丹婷，胡森
（南京信息工程大学信息与控制学院，南京２０４）１０４
搞
要：利用有向无标度网络描述微博用户的关系，在此基础上建立微博病毒传播模型，研究用户点击率、转发率以及对信息的反应速度
［ｓｒｃ］Ｔｉｐｐｒｓｓｉｃｅｃｌ－ｅｅｒｅｃｉｅｈｃｏｏｓｒ’ｅａｉｓｉｓｔｋｓｅｂｈｖｏｓｆｉｅｓｒｋｅＡｂｔａｔｈｓａｅｅｄｒｔｄｓａｅｆｅｔｋｔｄｓｒｅＭｉＢｌｇｕｅｓｒｌｏｈｐ，ａｅｅａｉｒｏｔｔｒｅｓｌｅｈｕａｅｒｎｗｏｏｂｔｒｔｎｈｔｗｔｕｉｔ