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基于有责量和免责量的谣言溯源算法

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复杂网络中的谣言溯源问题一直是学者们的研究重点,随着互联网技术和社交网络的发展,如何快速准确地确定网络中的谣言源以削减其不良影响显得尤为重要.考虑到谣言源是网络中最早感染的节点,即拥有最大的节点年龄,通过对节点的未受感染邻居所表现出的免责量进行研究,综合免责量与节点年龄之间的关系,提出基于有责量和免责量的谣言溯源算法,同时为了减少计算成本,选取高介数中心性节点作为可疑集.结合现实网络中谣言发展的真实情形,将算法推广至网络中双源情况,基于优化的谱分析方法将感染网络划分为两个社区,将复杂双源问题转化为单源问题.在几个合成与真实网络中进行的仿真实验结果表明,在单源和双源的情况下,提出的溯源算法能够快速有效地识别到谣言源,在多个网络中溯源结果的平均误差距离小于1跳,相较于其他启发式算法具有一定的优越性,同时,在高度稀疏性的网络中,性能表现良好.
Identifying Rumor Source Based on Exoneration and Prominence

叶增炜、王友国、柴允

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南京邮电大学 理学院,江苏 南京 210023

南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003

复杂网络 谣言溯源 免责量 介数中心性 社区划分

国家自然科学基金江苏省研究生科研创新计划

62071248KYCX20_0730

2022

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子:0.621
ISSN:1673-629X
年,卷(期):2022.32(1)
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