| 曾寰,李金忠,戴贞明,吴玉春,付青.基于演化博弈和网络拓扑结构的改进SIR模型——以疫情舆情分析为例[J].井冈山大学自然版,2022,43(2):73-81 |
| 基于演化博弈和网络拓扑结构的改进SIR模型——以疫情舆情分析为例 |
| IMPROVED SIR MODEL BASED ON EVOLUTIONARY GAME AND NETWORK TOPOLOGY——TAKING EPIDEMIC AND RUMOR ANALYSIS AS AN EXAMPLE |
| 投稿时间：2021-12-21 修订日期：2022-01-10 |
| DOI：10.3969/j.issn.1674-8085.2022.02.012 |
| 中文关键词: 演化博弈 网络拓扑结构 社会网 疫情 舆情 SIR模型 |
| 英文关键词: evolutionary game network topology social network epidemic rumor SIR model |
| 基金项目:国家自然科学基金项目(62141203,61762052);江西省自然科学基金项目(20212BAB202021);江西省教育厅科技计划项目(GJJ180574);江西省高校人文社科项目(JC19235);吉安市指导性科技计划项目(吉市科计字2021[8]号基础11);井冈山大学科研基金项目(JZ2004) |
| 作者 | 单位 | | 曾寰 | 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 | | 李金忠 | 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 | | 戴贞明 | 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 | | 吴玉春 | 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 | | 付青 | 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 |
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| 中文摘要: |
| 传统SIR模型的初始参数是随机设定的,同时状态转换之间没有考虑实际网络拓扑结构,导致传播收敛效果与实际不一致。为了解决该问题,本文提出一种基于演化博弈和网络拓扑结构改进的SIR模型。改进的模型首先通过演化博弈方法确定影响因子,接着根据影响因子确定好SIR模型的初始感染率参数,然后根据网络拓扑结构调整状态之间的转换概率。在真实社交网上进行疫情及舆情仿真传播实验,研究结果表明:疫情与舆情传播主要受网络拓扑结构影响,在不考虑网络拓扑的情况下,增加政府和媒体管控力度以及个人名誉损失可以延缓传播时间。 |
| 英文摘要: |
| The initial parameters of the traditional SIR model are set randomly,and the actual network topology is not taken into account between the state transitions,which results in the inconsistency between the propagation convergence effects and the reality.To solve this problem,this paper proposes an improved SIR model based on the evolutionary game and network topology.The improved model firstly determines the impact factors by the evolutionary game method,then determines the initial infection rate parameters of the SIR model according to the impact factors,and then adjusts the transition probability among the states according to the network topology structure.The simulation experiments of epidemic and rumor spreading on real social networks show that the spreading of epidemic and rumor is mainly affected by the network topology.In the case of ignoring the network topology,increasing the government and media controls and personal reputation loss can delay the transmission time. |
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