摘 要

随着移动互联网技术的蓬勃发展和移动终端设备的迅速普及,各种在线信息交流平台不断涌现，社会网络的规模不断增加，结构也变得更为复杂，一方面信息的传播更加迅速与便捷，人们能够随时随地地获取知识，但另一方面，谣言、虚假新闻、诈骗信息、仇恨言论等有害信息也在社交网络中广泛传播，这对社会安全与秩序带来严重的负面影响。社会网络信息溯源分析的目标是寻找传播信息的源头，这种技术有望能够从源头遏制有害信息的传播，从而减少不良信息对社会的危害，因此，对社会网络信息溯源的研究具有重大的研究价值。

针对社会网络信息溯源中节点感染时间连续、不完全观测等问题，本文主要完成如下工作：

（1） 研究了基于连续时间的信息传播模型，在异步独立级联模型的基础上，设计了一个连续时间扩散的信息传播模型。

（2）研究了基于部分观测的级联的信息溯源模型，考虑到在真实社交网络中往往只能观测部分节点的状态，在完整级联似然性的基础上，结合节点度中心性特征，提出了部分观测级联似然性的计算方法，构建了信息溯源模型。

（3）针对部分观测的级联似然性中出现的高维积分，提出了基于重要性抽样的计算方法，并介绍了提议分布与辅助分布的选取原则。同时根据信息传播网络的结构特征，分析了溯源模型中目标函数的分段情况，设计了一种基于黄金分割法的搜索算法简化目标函数的计算。最后，我们通过合成数据集和真实数据集验证我们提出的信息溯源算法的有效性。

关键词：社会网络；信息传播；信息级联；信源定位

Abstract

With the vigorous development of mobile Internet technology and the rapid popularization of mobile terminal devices, various online information exchange platforms are constantly emerging. The scale of social networks is increasing, and the structure of social networks is gradually becoming more complex. On the one hand, the dissemination of information has become more rapid, and the access to information has become more convenient. Therefore, citizens can obtain all kinds of knowledge they need anytime and anywhere. On the other hand, fake news, fraudulent information, hate speech and other harmful information are also widely spread on social networks, which has a serious negative impact on social security and order. The purpose of the analysis of information source localization on social networks is to find the source of the dissemination of information and to curb the spread of harmful information from the source, thereby reducing the negative impact of social networks on society. Therefore, the research on the information source localization on social networks has great research value.

For the problem that continuous infection time and Incomplete observation of information source localization on social networks, this article mainly completed the following work:

(1) This paper studies the information propagation model based on continuous time. Based on the asynchronous independent cascade model, this paper proposes a model based on Continuous-Time Diffusion Networks.

(2) This paper studies a model of information source localization which is based on partial observations. Considering that in the real world, nodes can only be partially infected, so based on the likelihood of complete cascading and degree centrality of nodes, this paper proposes a method for calculating the likelihood of partially observed cascading and constructs an information source localization model.

(3) Aiming at the high-dimensional integral appearing in the cascade likelihood of partial observations, this paper proposes a calculation method based on importance sampling and introduces the selection principle of the proposed distribution and auxiliary distribution. At the same time, according to the structural characteristics of the network of information dissemination, the segmentation of the objective function in the information source localization model is analyzed. And a search algorithm based on the golden section method is proposed to simplify the calculation of the objective function. And through the experiments in the synthetic data set and the real data set, we verify the effectiveness of the proposed information source localization algorithm.

Keywords: Social Network; Information Diffusion; Information Cascade; Information Source Localization

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1信息传播模型相关研究 2

1.2.2信息溯源方法相关研究 2

1.3本文研究内容 3

1.4本文组织结构 4

第2章 信息传播模型与信息溯源模型分析与研究 6

2.1引言 6

2.2社交网络模型分析与研究 6

2.3连续时间的信息传播模型研究 8

2.4基于级联似然的改进信息溯源方法 10

2.4.1不完全观测级联似然性分析 10

2.4.2基于节点度中心性的改进溯源方法 11

2.5本章小结 12

第3章 基于连续时间信息传播模型的溯源计算方法 14

3.1引言 14

3.2基于重要性抽样的级联似然性计算方法 15

3.2.1提议分布的选择 15

3.2.2辅助分布的选择 16

3.3信息溯源目标函数最大化分析 16

3.3.1寻找每个连续的片断 17

3.3.2分段中的最大化分析 17

3.4基于连续时间扩散网络的信息溯源算法设计 18

3.5本章小结 19

第4章 实验 20

4.1实验准备 20

4.1.1实验环境 20

4.1.2数据来源 20

4.1.3评价指标 20

4.2基于合成数据集的实验结果与分析 21

4.2.1实验设置 21

4.2.2实验结果与分析 22

4.3基于真实数据集的实验结果与分析 24

4.3.1实验设置 24

4.3.2实验结果与分析 24

4.4本章小结 25

第5章 总结与展望 26

5.1全文总结 26

5.2未来展望 26

参考文献 28

致 谢 30

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

随着移动互联网技术的蓬勃发展和移动终端设备的迅速普及,各种在线信息交流平台不断涌现，信息的传播更加便捷。在现实社会中发生的热点事件往往会被上传至社交网络，引发在线社交网络用户的广泛讨论，并且相关信息通过用户的讨论与转发，会以前所未有的速度在社交网络中传播，在线社交网络已经成为人们获取信息和分享信息的重要渠道。社交网络上各式各样的信息会对人们的情绪、观点、价值判断等带来影响，在教育、经济、政治、文化、军事等各个领域都具备重要的影响力。社会网络在各类社会热点事件的发展中起到推波助澜的作用，一方面可以推动事件向有利于社会的方向进展，如推动立法等，但另一方面，假新闻、谣言、仇恨言论、诈骗信息等有害信息也在社交网络中广泛传播，从而危害人们的日常生活、社会安定乃至国家安全。因此，在线社交平台对于有害信息治理的需求越来越强烈。

对于社交网络中传播的有害信息的处理，有以下四类常见的处理方法：1）从信息中抽取事件关键词和主题的信息追踪与检测方法。2）以信息分类为基础的谣言监控方法。3）以分析信息传播网络结构为基础的信息流行度预测方法。4）以分析信息传播过程为基础的信息溯源方法（Source Localization）。前三类方法主要对社交网络中当前的信息进行分析与处理，而对于第四类方法，找到有害信息在社交网络中传播的源头，对源节点进行分析与隔离，可以有效地遏制有害信息的传播，减少有害信息对社会的危害。