[发明专利]一种基于SEIR传播模型的单一谣言源点溯源系统及方法

说明书

本发明请求保护一种基于SEIR传播模型的单一谣言源点溯源系统及方法，涉及社交网络中源点溯源算法领域，方法包括步骤：SEIR传播模型建立步骤：将网络中所有的节点状态模拟为SEIR传播模型，即网络中所有的节点状态由以下四种状态表示：潜伏态S、暴露态E、感染态I以及恢复态R，用于分析谣言在网络中的传播规律，然后根据网络感染快照，确定感染态节点在网络中的位置；节点感染偏心距计算步骤：根据感染快照中感染态节点的位置，计算各个节点到感染态节点的距离，从而求出各节点感染偏心距；Jordan感染中心选取步骤：从所有节点的感染偏心距选取Jordan感染中心，并最终确定谣言源点。本发明可以有效快速的定位实际的谣言源点。

技术领域

本发明属于社交网络中源点溯源算法领域。提出一种基于SEIR传播模型的单一谣言源点溯源系统及方法，主要从模型建立、计算节点感染偏心距以及选取Jordan感染中心三个方面为社交网络中源点溯源算法领域提供一种新的方法与思路。

背景技术

网络的迅猛发展不仅便利了我们的生活，同时也给我们带来许多安全隐患。例如，谣言作为一种未经官方认证的信息，它可以在短时间内在社交网络中迅速传播，这些带有迷惑性的信息不但会破坏网络的稳定性，甚至还会破坏社会的秩序，究其根本原因，是网络中的任何用户都可以在社交网络中发布未经证实的信息，即网络谣言，随着谣言在网络中迅速扩散并感染其他用户，追踪谣言的实际来源则会非常困难，因此及时定位谣言的来源、减少谣言对网络的破坏则是非常重要的。传统的技术，如网络IP追踪仍然不足以及时定位谣言的实际来源，因为在网络中接收有关数据包的节点只是参与传播的节点之一，并不是谣言的实际来源。因此，我们有必要从网络的逻辑结构中找出更实用的方法来定位谣言来源。

本质上，谣言在社交网络中传播的情景可以由信息传播模型来模拟，根据不同的传播模型，节点的状态可以由不同的符号来表示。在发明中我们使用潜伏态(S)-暴露态(E)-感染态(I)-恢复态(R)(SEIR)模型模拟网络中节点的状态变化，然后根据已知的感染快照和网络拓扑结构，定位实际的谣言来源，最终达到控制风险的目的。

近年来，相关学者提出了许多基于信息传播模型的溯源方法。例如，著名的潜伏态(S)-感染态(I)传播模型(SI)通常用于研究信息在树形网络拓扑下的传播规律，在这个传播模型中，网络中的所有节点用两种可能的状态来表示：潜伏态(S)和感染态(I)，并在此模型的基础下，相关学者提出了节点的中心性用于定量分析节点在网络中的重要程度，并得到了谣言源点是网络中中心性最大的节点的结论。随后，其他一些信息传播模型相继被提出用于模拟节点在网络中的状态变化以解决网络谣言的溯源问题，如潜伏态(S)-感染态(I)-潜伏态(S)传播模型(SIS)和潜伏态(S)-感染态(I)-恢复态(R)传播模型(SIR)，此外，相关学者还将节点中心性方法的适用领域从单一谣言源点溯源问题扩展到多源点溯源问题。然而，大量的模拟实验表明，通过计算网络节点中心性来定位谣言源点的效率仍然较低。

为了克服上述技术的不足，相关学者提出通过计算可能的谣言感染路径来估计谣言源点。通过网络中谣言可能的感染路径计算最优的感染路径，最终得到最优感染路径上节点状态变化发生的概率最高的结论，即Jordan感染中心是谣言源点的概率最高。

实际上，现有的研究工作是基于三种状态的传播模型，即网络中的节点状态用潜伏态(S)，感染态(I)以及恢复态(R)来表示，而三种状态的传播模型由于过于简单，仍然无法完全模拟网络中节点的状态变化，所以在多状态模型下建模研究溯源问题逐渐得到有关学者们的关注。例如，携带病毒的计算机可能被病毒感染，也有可能因为安装的防病毒软件而恢复；微博上的用户在收到一条未经证实的消息后可能会相信并转发给他们的朋友，也有可能不相信其真实性而删除，故相关学者认为网络中接收谣言的节点可能会相信并转发谣言，也有可能不相信并丢弃谣言。因此，一个处于潜伏态和感染态之间的中间状态被学者们提出：暴露态(E)。随后，SEIR模型被广泛应用于谣言在网络中的传播研究，由于SEIR模型在潜伏态和感染状之间存在一个中间状态，即暴露态，因此它比三态模型更符合实际网络中节点的状态变化。

发明内容