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CHUANGXINTANSUO2025年第2期/计算机产品与流通

创新探索CHUANGXINTANSUO

网络信息传播与免疫策略

■邵淑宏沈庆东蔡群力黄德军

本文聚焦信息在复杂网络中的传播特性及其控个邻居和5个邻居节点，而后分别以p=0.5和p=0.2

制策略，特别是基于免疫技术的方法。本文构建了的概率随机化重连边。网络的每个节点表示用户，

考虑网络结构和个体差异的传播模型，分析了信息节点间连边表示用户间发生过的关系行为，网络的

传播的动力学行为，并在此基础上提出了多种免疫主要参数如表1所示，其中，|V|表示网络节点数，

策略，包括聚类免疫和基于机器学习的动态免疫方EDL

||表示网络边数目，〈〉表示网络平均度，〈〉表

法，旨在减少恶意信息的影响。模拟实验验证了这示网络平均路径长度，〈C〉表示网络平均聚类系数。

些策略的有效性，结果表明，其能够有效控制信息

表1小世界网络主要参数对比

传播，降低网络风险，为理解和管理网络信息传播

VEDLC

网络名称||||〈〉〈〉〈〉

提供了新的视角和工具，对维护网络安全和社会秩

SWN130090063.5330.107

序具有实际应用价值。

SWN22000400047.7400.263

一、引言

在信息时代，信息传播的速度和范围前所未有，三、SIR传播模型

对社会、经济和文化产生了深远影响。随着互联网流行病学的数学建模最早可以追溯到1927年，

和社交媒体的普及，信息传播的动态性、复杂性和当时，Kermack和McKendrick提出了SIR模型。这

不确定性显著增加，这不仅促进了知识的快速共享，个模型是一个用于描述疾病传播的隔室模型，它

也加速了错误信息、谣言和恶意信息的扩散。这些将网络中的个体简化为三个主要的状态：易感者

负面信息的传播可能会对社会稳定、公共健康和个（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者或移

人安全构成威胁，因此，分析信息传播的机制和控除者（Recovered/Removed）。在这个模型中，感

制策略尤为重要。染者一旦从疾病中恢复，就被认为获得了永久性

免疫技术，作为一种受生物免疫系统启发的控免疫或者被从人群中移除，在每个时间点都满足

StItRtN

制策略，提供了一种新的视角来理解和管理信息传()+()+()=，个体间相互接触和疾病传播的可

播。它借鉴了生物体如何识别和应对外来病原体的