在線社交網絡的扭曲信息干預算法及研究
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在新冠肺炎疫情期間，社交媒體以前所未有的速度向全世界傳播消息。然而，扭曲信息隱藏在海量社交數據中，對國家安全、社會穩定提出了前所未有的挑戰。目前的干預措施大多是建立在對關鍵節點和關鍵鏈路進行控制的基礎即刪帖和封號，往往效果不佳且容易產生副作用。基于扭曲信息的定義和分析，打破傳統思維的限定，在信息蔓延過程中通過發布辟謠信息來干擾扭曲信息的演化過程。借助斯塔克爾伯格博弈理論，文中通過設置獎勵來鼓勵更多的社交網絡用戶參與信息對沖過程，從而阻止扭曲信息的爆發效應。基于所提岀的斯塔克爾伯格博弈模型，分析了斯塔克爾伯格愽弈均衡解的存在性和唯性，并從理論上推導出斯塔克爾伯格博弈的閉式均衡解，提岀了基于最優策略的扭曲信息干預算法。實際網絡中的仿真實驗表眀，相比傳統的基于網絡結構的免疫策略以及其他基于博弈論的干預算法，所提算法最髙可將扭曲信息的傳播范圍分別降低41%和9%，因此能夠有效抑制扭曲信息的傳播。
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