基于在线社交网络的微信信息传播机制研究

1、 基于在线社交网络的微信信息 传播机制研究2 作者: 日期:3 基于在线社交网络的微信信息传播机制研究 -电子商务论文 基丁在线社交网络的微信信息传播机制研究 文/桑杨毛艳 摘要：本文从社交网络视角出发，构建了一个基丁在线社交网络的微信信 息传播模型，通过MATLAB仿真对信息传播的情况进行分析，并对模型中参数 进行调整来分析微信信息传播速度的变化， 得出了信息对用户的吸引力对信息传 播的速度以及效果有最大的影响，用户容易受他人影响的程度对丁信息传播的速 度影响稍小。 关键词：在线社交网络；微信；信息传播； MATLAB仿真 中图分类号：G 206文献标志码：A 随着信息技术的快速开展，互联网

2、正处丁第三个高速开展热潮 - 即时 网络阶段。从上世纪90年代商业化开始，互联网至今己有二十多年历史，其间 历经Web l. 0 以“物为中心和 Web2. 0 以“人为中心两次热潮后 进入了即时网络阶段 Web3.0以“应用效劳为中心。在这样的趋势和背景下， 各种社交媒体应运而生。微信不仅得到个体网民的喜爱，也受到企业等组织的偏 爱，其已被应用丁到各种领域，如企业进行微信营销，政府部门利用微信来传播 信息如开通微信公众平台,机构通过微信来宣传自我。 鉴丁社交网络信息传播，很多学者对社交网络信息传播进行了研究。蒙在 桥，傅秀芬2021针对理论模型模拟与现实消息传播的不符，提出一个基丁 在线社交

3、网络的动态消息传播模型 D-SIR1。王超，杨旭颖，徐坷等2021 结合传染病动力学的SEIR模型，建立了适用丁社交网络的信息传播模型2。张 晓伟2021通过借鉴日常生活中人与人之间的信任原理， 提出了一种基丁信任度4 的消息传播模型3。周东浩，韩文报(2021)等对节点间传播概率和传播延迟 进行建模，提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型 4。李倩倩，顾基发 (2021)提出一个在线社交网络生成模型 .采用优先连接刻画网络无标度特性 5。以上成果为微信信息传播的进一步研究提供了理论支持，基丁此本文在在 线社交网络中和SIR模型的根底上，提出基丁在线社交网络的微信信息传播模 型，利用MATL

4、AB软件对模型进行数值模拟及结果分析。 1、模型构建 假设微信网络是一个存在 N个节点的均匀社会网络，每个节点代表一个 可传播信息的用户，且节点总数 N不变，信息是有向传播的。将微信社交网络 的人群分为传播者(I),传播者(S1),观望者(S2),免疫者(R1),退出者(R2)。 微信信息传播模型示意图如图1. 图1微倍信息传播模型示意图 其中入1 :未知状态节点接触到传播节点时转化为传播节点的概率；入2未 知状态节点接触到观望节点时转化为观望节点的概率；H :观望状态节点遇到传 播节点时转化为传播节点的概率 6 :观望状态节点未转发而成为免疫节点的概 率；丫 ：传播状态节点成功转发后成为退出

5、节点的概率。 微信信息传播过程应遵循的规那么： 当一个无知者接触到传播节点时转化为传播节点的概率为 入1 ；未知节点 5 转化为观望节点为入2;其中入1 +入12观望状态节点再次遇到传播节点时转化6 为传播节点的概率为11 0 观望者未转发信息而退出，成为免疫者，退出概率为 6。 传播者成功转发信息而退出，成为退出者，退出概率为 丫。 N为整个网络节点数，I(t) , S1(t) , S2(t) , R1(t) , R2(t)分别表示无知者、 观望者、传播者、免疫者，退出者在 t时刻的网络节点中的数量，并且有条件 I(t)+S1(t)+S2(t)+R1(t)+R2(t)=N 成立。由以上假设和

6、微信信息传播的规那么， 构 建微信信息传播的平均场方程，其中k为节点接触到传播节点的概率，用来代表 网络中的度。 华 邛卜雄 dt 空业=伊(供冷)-idS(j)S2(t) *)伽(1)(2) dt 祯)=人研(/)82(。+ 成)-2(1) (3) clt :=(I -必)剧。) dt .网) dt 以上为微信信息传播模型的平均场方程口 | 2、数值模拟与结果分析 用龙格一库塔方法即(Runge 一 Kuntt)求解微分方程组(1-1)-(1-5),分析 社交网络中各参数对各类用户的影响。本文设定网络中的节点数 N=1000 ,每 个节点代表一个人，其中有一个初始传播节点，由丁一般在用户在微

7、信上转发信 息也就转发一次，那么设微信信息传播的初始条件为： I(t)=999 , S1(t)=0 , S2(t)=1 , R1(t)=0 , R2(t)=0。并设置各个参数：k=0.01 ,入 1=0.2 入,2=-入 1=0.8 K =0.175 ,6 =0.35。由丁一般在用户在微信上转发信息也就转发一次，那么=1 7 2.1五类节点随时间的变化8 利用MATLAB对微信信息传播的过程进行仿真计算图 2显示了未知者， 观望者，传播者，退出者，免疫者5类人的数量在微信信息传播过程中随时间变 化的情况。 由图2可见，未知者的数量在微信信息传播过程中不断减少，大约在 t=25的区间时迅速减少，

8、稳定状态时，未知者的没看到这条信息，未知者的 数量只剩下很小一局部；观望者的数量在微信信息传播过程中持续增大, 在t=5 时到达了最高值；传播者的数量在信息传播的一段时间内不断增大，在 t=6时 到达了最高值，到达峰值后逐渐减小至零；未知者的数量和传播者的数量负相关， 传播者越多那么未知者减少得越快。观望者中由丁接触到传播者或者是自身的原 因，有的转变为传播者，有的选择退出传播而成为免疫者，可随着时间的推移传 播者的数量减少，观望者转变为传播者的也越来越少。当微信信息传播结束时, 微信网络中4类人的密度均到达一个稳定状态。 图2各状态节点数量变化曲线图 2.2未知者的传播率入1的仿真与分析 为

9、了研究未知者的传播率 入1对传播过程的影响，保持其他参数不变, 9 k=0.01，入2=1入1=0.8 ，卬=0.175 ,6 =0.35。将未知者传播的畅御改 为0.15和0.3，通过MATLAB进行计算得出传播过程，图3为不同传播率下传 播者、观望者，免疫者、退出者数量随时间的变化趋势。 W g 幻 图3未知者传插率对微信网络中五类入的影晌 由图3(b)可知当入1=0.15时，传播者的最大值为77 ,到达最大值的时间 为8.9，入1=冬寸，传播者的最大值为154，到达最大值的时间为5.8，入1=0.3 时，传播者的最大值为252，到达最大值的时间为 3.9，可知未知者传播率 入1 越大，微

10、信信息传播速度越快，结束时间越短，传播者数量的峰值也越大，即微 信信息的的最大传播力与传播率为正相关关系， 这说明创新扩散的力度，即信息 传播的宣传力度使得传播者的数量增大, 进而影响传播者,使得更多人在很短的 时间内知道了此条微信信息，增大了微信信息的最终影响力。 由图3(c)可知当入1=0.15时，观望者的最大值为261 ,到达最大值的时 间为8 ,入1=2时，观望者的最大值为308 ,到达最大值的时间为5 ,入1=0.3时， 观望者的最大值为311，到达最大值的时间为3,可知未知者传播率 入1越大， 观望者的数量越快到达峰值，到达峰值的时间越快，较多的观望者较快的接触到 微信信息。 2.

11、3观望者的传播率H的仿真与分析 观望者的传播率可以理解为人们由丁自身原因被其他人影响而去转发的 容易程度，观望者都是一开始在接收到信息时决定不转发的， 但却可能会因自己 对信息的慢慢接受过程或自己的微信好友中更多好友的转发而改变想法。 同样保 11 持其他参数不变，k=0.01，入1=0.2 ,入-2=1=0.8 ,6 =0.35，丫 =1。另外分别 设置观望者的传播率 =0.125和=0.225 ，通iMATLAB进行计算得出传播 过程，图4为不同传播率下传播者、观望者，免疫者、退出者数量随时间的变化 趋势，各个状态节点的最大值和时间数据如表 4所示 由图4(a)(b)可知，当观望者的传播率

12、 头=0.25时，与头=0.35相比，传播 的速度与范围几乎没有区别，未知者，传播者数量的曲线变化也并不明显。 未知 者数量的下降速度比原来略慢，并且最后剩下的未知节点数量也较多。 传播者的 数量在t=5.8时到达峰值154。与1 =0.45相比，未知者，传播者数量的曲线变 化也并不明显，未知者数量的下降速度比原来略快， 传播者的数量在t=5.5时达 到峰值215。所以观望者的传播率越大，未知者的下降速度比原来略快，传播者 到达的最大值比原来大，用也更短。 由图4(c)可知，观望者的传播率=0.25时，与 虾0.35相比，观望者数 量的峰值和原来根本无差异，下降的速度相对略慢。观望者在 t=5

13、.5 ,到达了峰 值309 ,与11 =0.35相比，观望者的数量与原来也差异不大，但由丁提高了传播 率，会更加果断地选择传播，所以数量的下降速度更快。所以观望者的传播率越 大，观望者的下降速度与原来略快，峰值与原来根本无差异。 3、结语 本文基丁 SIR模型构建了基丁在线社交网络的微信信息传播的模型， 通过12 改变未知者的传播率和观望者的传播率，运用 MATLAB仿真模拟，定量分析不 同参数下，各类传播节点的变化情况，可得出如下结论： (1) 改变未知者在看到信息时转发的概率对传播的影响非常大， 这个概率 也可以理解成是信息对用户的吸引力。 要想让一条微信信息能更广泛的传播， 那 这条信息

14、在被人看到时是否让人会想去转发它是很重要的。 (2) 改变观望者的传播率的效果并没有像改变未知者的传播率的效果那 样明显。尽管转发人数传播者的变化很大， 从未知节点的变化曲线可以看出，改 变观望者的传播率对传播速度和传播范围的影响明显较小。 由此可见想要改变传播的情况，最有效的方式还是改变未知未知者的传播 概率，也就是用户在初次看到信息时选择转发的可能性。 参考文献 1 蒙在桥，傅秀芬.基丁在线社交网络的动态消息传播模型 J.计算机 用,2021,34(7):1960-1963. 2 王超，杨旭颖，徐坷，等.基丁 SEIR的社交网络信息传播模型J.电子 学报，2021,42(22) : 2325-2330. 3 张晓伟.在线社交