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摘要:
在线社交网络的飞速发展给人们带来便捷服务的同时也给谣言的肆意传播提供有利的平台,若不加以制止,将会严重扰乱社会秩序.因此,如何快速准确地识别谣言源具有重要的实际意义.考虑到社交网络的社区结构特性,即社区内节点连接紧密,社区间节点连接松散,通过分析扩散快照和网络拓扑结构,提出一种结合社区划分的谣言溯源算法.在模块度的社区划分算法的基础上,基于优化的谱分析方法将感染图划分成两个社区,然后运用谣言中心性的溯源算法在两个社区内分别进行单信源溯源,将双信源溯源问题近似分解为两个独立的单一信源溯源问题.为验证该算法的有效性和准确性,对比不同的网络拓扑结构和不同的中心性估计量,仿真实验结果表明该算法能够快速有效地识别谣言源.
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文献信息
篇名 基于谱优化社区划分的双信源溯源算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 社交网络 社区划分 谱优化 溯源 谣言中心性
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 72-76,82
页数 6页 分类号 TP39
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.12.013
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
社交网络
社区划分
谱优化
溯源
谣言中心性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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