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基于大数据特征的相互依存社交网络谣言传播研究
结题报告
批准号:
61701048
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
18.5 万元
负责人:
韩祺祎
依托单位:
学科分类:
F0102.信息系统与系统安全
结题年份:
2020
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
苗放、黎忠文、施开波、程付超、施达、熊一君、王勤
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中文摘要
本课题针对大数据背景下的多信息平台和社交网络交互、融合形成的相互依存网络中的谣言传播和应对防控机制进行研究。主要内容包括:利用复杂网络理论研究相互依存的网络结构对谣言传播的影响;利用大数据技术分析谣言传播的特征,探索谣言的生成机制、演化机理,分析用户对待网络谣言的态度,归纳总结谣言在网络中的具体传播规则,建立改进的谣言传播模型;最后联合监控部署方案、大数据技术和溯源技术提出系统的谣言防控策略。
英文摘要
This research focuses on rumor spreading and coping mechanism in interdependent network which is formed by interaction of social network and other information platforms under the background of big data..The main contents include: (1)Evolution analysis on rumor spreading in interdependence network through complex network theory;(2)modeling the rumor spreading by Analysis the characteristics of rumors through big data technology;(3)proposing systemic rumor control strategy by cooperation of monitoring deployment, big data analysis and Traceback technology.
本项目针对大数据背景下的多信息平台和社交网络交互、融合形成的相互依存网络中的谣言传播和应对防控机制进行研究。由于利用复杂网络理论为基础研究相互依存的网络结构对谣言传播的影响,所以发现跨平台多网络融合的方式和网络结构对谣言传播影响很大。因此本项目对部分研究内容进行了适当的调整,以跨平台多网络融合的方式和网络结构对谣言传播影响为研究对象,利用大数据技术分析谣言传播的特征,探索谣言的生成机制、演化机理,分析用户对待网络谣言的态度,归纳总结谣言在网络中的具体传播规律,重点研究了双层双向、多层迭代、耦合单向等多网络融合方式下的谣言传播影响,改进加强了相应软硬件可靠性后设计并实现了多种谣言传播模型和防控策略
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Rumor spreading in interdependent social networks
谣言在相互依赖的社交网络中传播
DOI:10.1007/s12083-017-0616-y
发表时间:2017-11
期刊:Peer-to-Peer Networking and Applications
影响因子:4.2
作者:Han Qiyi;Wen Hong;Miao Fang
通讯作者:Miao Fang
Research on node localization based on 3D wireless sensor network
基于3D无线传感器网络的节点定位研究
DOI:10.3233/jifs-179494
发表时间:2020-02
期刊:Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
影响因子:2
作者:Musong Gu;Xiaodan Du;Wenjie Fan;Qiyi Han;Zishu He;Lei You
通讯作者:Lei You
Recognition of Crop Diseases Based on Depthwise Separable Convolution in Edge Computing
边缘计算中基于深度可分离卷积的作物病害识别
DOI:10.3390/s20154091
发表时间:2020-07
期刊:Sensors
影响因子:3.9
作者:Gu Musong;Li Kuan-Ching;Li Zhongwen;Han Qiyi;Fan Wenjie
通讯作者:Fan Wenjie
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