Загрузка...
Корзина (0)
Ваша корзина пустует и скучает ;)

Анализ моделей диффузии и распространения контента в информационных сетях

Исследование моделей диффузии и распространения контента в информационных сетях. Актуальность и новизна курсовых, дипломных и магистерских работ по моделям диффузии и распространения контента в информационных сетях, узнать рекомендации эксперта и скачать пример.


Информационная диффузия – это процесс распространения информации через определенных посредников со временем среди индивидуумов информационной сети. Эмпирические исследования диффузии контента в социальных сетях начались в середине 20-го века и М. Грановеттер был первым одним из первых, кто представил формальную математическую модель. В настоящее время представлено много различных моделей информационной диффузии, возникающих в экономических и социальных сообществах.

Основываясь на литературе, связанной с вопросами распространения контента в социальных сетях, модели диффузии информации могут быть условно разделены на две категории: объяснительные модели и модели прогнозирования.

Однако в контексте исследование онлайн-социальных сетей наибольшую популярность сыскали эпидемические модели диффузии контента. Поэтому далее в этой работе будут анализироваться только они.

Процесс распространения информации можно рассматривать так же, как процесс распространения эпидемии. При распространении эпидемий есть два вида пользователей: инфицированные патогенами и пользователи, которые восприимчивы к патогенам. Согласно эпидемии, вирус может распространяться от зараженных пользователей к восприимчивым пользователям. Таким же образом может распространяться и информация. Чтобы исследовать распространение информации, имеет смысл воспользоваться эпидемическими моделями. В сфере эпидемических моделей основными являются SI-модель (Susceptible - Infected), SIS-модель (Susceptible - Infected - Susceptible), SIR-модель (Susceptible – Infected - Removed) и SIRS-модель (Susceptible - Infected – Removed - Susceptible). Помимо выше представленных моделей, так же существует огромное количество их модификаций, которые нашли применение в области изучения социальных сетей, сфере экономики, а также в области изучения проблем информационной безопасности и других сферах. Далее более подробно рассмотрим классические модели в контексте социальных сетей, а затем перейдём к их модификациям.

SI – модель

Р. Пастор-Саторрас первым предложил использовать SI-модель для анализа сложных сетей. В данной модели предполагается что, число людей в популяции постоянно и равно N, т.е. влияние таких явлений как рождаемость и смертность не учитывается. Согласно модели, вся популяция делиться на две категории людей: восприимчивые к инфекции (S-Susceptible) и инфицированные (I-Infected). В момент времени t, s(t) представляет собой восприимчивую часть общей популяции, а i(t) представляет собой инфицированную часть. Также вводится параметр β, который представляет собой скорость контакта между восприимчивым к инфекции индивиду и инфицированным индивидом.

SIS – модель

SI-модель имеет множество недостатков, в частности она не позволяет пользователям вылечиться после заражения, т. е. отсутствует переход из состояния I в состояние S. Как следствием этой проблемы была разработана SIS-модель, которая её решает. Параметры N, s(t), i(t) и β те же, что и в модели SI. Однако в SIS-модель дополнительно вводится параметр µ, которые характеризует скорость восстановления пациентов в день. Другими словами, µ представляет долю инфицированных пользователей, которые были излечены. Следует отметить, что данная модель, как и предыдущая не учитывает явления рождаемости и смертности популяции.

SIR – модель

Простая эпидемическая модель SIR была впервые предложена в работе В.О. Кермака и А.Г. МакКендрика. Суть модели заключается в том, что, когда индивид излечивается, он приобретает иммунитет, то есть добавляется третье состояние R (Removed/Recovery) и соответствующий переход из состояния I в состояние R. В результате этого SIR-модель делит общую популяцию N на три категории: S, I и R, где S и I представляют восприимчивых и зараженных пользователей, как описано в предыдущих двух моделях, а R представляет пользователей, приобрётших иммунитет. При этом предполагается, что в начале модели s(0) = s0, i(0) = i0, r(0) = 0 и ds/dt + di/dt + dr/dt = 0.

SIRS – модель

Модель SIRS отличается от вышеуказанных моделей. Она отличается только тем, что вылеченный пользователь может стать опять уязвимым к инфекции с вероятностью α, то есть добавляется соответствующий переход из состояния R в состояние S.

Сравнение основных моделей эпидемии показано на рисунке 1, где демонстрируется процесс распространения контента, а также статус пользователей в социальных сетях, показывающий, как модель эпидемии может использоваться для исследований диффузии информации.


Сравнение классических моделей эпидемии

Рисунок 1 - Сравнение классических моделей эпидемии


Также существует модель SEIQR, которая является модификацией модели SIR. В данной модели вводится новое состояние Q, характеризующее те объекты, которые находятся в карантине.

В заключение необходимо отметить, что помимо приведенных существуют модели, в которых учитывается информационная ценность пользователя, вводится динамическая скорость восстановления, учитывается топология сети, а также исследуется воздействие соседей на индивида.

Скачать работу на данную тему

Скачать дипломную/магистерскую работу по анализу моделей диффузии и распространения контента (пример)

Скачать другие готовые или купить дипломную/магистерскую по анализу моделей диффузии и распространения контента

Заказать дипломную/магистерскую работу по анализу моделей диффузии и распространения контента или оценить стоимость можно при помощи формы Узнать стоимость моей работы.

Основными факторами, влияющими на стоимость дипломной работы или ВКР по направлению эпидемий и деструктивного контента в социальных сетях, являются тема дипломной работы, необходимость в разработке ПО и сроки выполнения. Узнать стоимость Вашей работы Вы можете заполнив форму.