基於用戶行為的網路病毒傳播模型研究

《基於用戶行為的網路病毒傳播模型研究》是依託西南大學，由高超擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於用戶行為的網路病毒傳播模型研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：高超
• 依託單位：西南大學

項目摘要

隨著各類智慧型終端設備的普及，以及電子郵件、社交網路的普遍使用，依附於這些網路上的病毒給社會構成了巨大威脅。由於這些病毒的傳播受多種人為因素影響，傳播過程極其複雜。鑒於病毒危害巨大，無法在真實環境中研究其傳播規律，各類傳播模型為揭示病毒傳播共性、挖掘隱藏在傳播表象之下的各種傳播機理和非線性關係做出了重要貢獻。然而現有模型大都以傳播閾值和網路拓撲結構對傳播的影響為主要研究內容，忽略了用戶行為多樣性與動態性對傳播的影響。本項目從郵件和手機用戶行為數據的統計分析入手，利用結構方程模型區分用戶行為差異，構建不同類型用戶行為動力學方程，實現對用戶行為多樣性的刻畫；利用行為改變理論，確定用戶行為改變的關鍵因素及量化方法，刻畫病毒傳播過程中的用戶決策過程，實現對用戶行為動態性的刻畫。在此基礎上，構建基於用戶行為的病毒傳播模型, 揭示用戶行為的時空特徵對病毒傳播的影響，為抑制網路病毒的傳播擴散提供理論依據。

結題摘要

當今諸多現實傳播現象，如傳染病蔓延、計算機病毒傳播和社交網路謠言擴散等，都可建模為某一傳播現象在特定傳播網路上的傳播動力學過程。複雜網路傳播動力學研究方法對揭示傳播共性規律、預測傳播趨勢、控制傳播過程和挖掘隱藏在傳播表象之下的各種傳播機理和非線性關係有著重要理論意義和套用前景。然而，現有傳播模型都以傳播閾值和網路拓撲對傳播的影響為主要研究內容，忽略了個體行為多樣性和動態性對傳播的影響。本項目從用戶行為數據時空特徵分析、基於多Agent系統的行為建模和網路動力學理論及其套用三個方面展開研究。首先，從實證數據出發，分類挖掘和表示個體行為特徵，並利用多Agent系統實現傳播過程中個體行為決策建模，在基於用戶行為的傳播模型中實現對用戶行為多樣性和動態性的刻畫。其次，利用多Agent系統揭示一種單細胞生物覓食過程中展現的自組織計算特性，並將其用於諸如網路路徑規劃、社團挖掘、傳播源定位等多種難計算問題求解中。最後，項目組進一步分析了網路結構特徵對傳播的影響，揭示節點中心性對傳播過程的相對促進和抑制作用。 在該項目的資助下，項目累計發表標註資助論文31篇，其中SCI收錄16篇，EI檢索會議13篇：包括CCF-C類期刊4篇，CCF-C類會議2篇；國內一級學報1篇(EI)；中科院JCR二區論文5篇，三區論文7篇；被國際知名雜誌或會議多次引用和評價，google引用56次。