邱秀连，田小虎,2，廖闻剑

(1.南京烽火软件科技有限公司,江苏 南京 210019； 2.武汉邮电科学研究院,湖北 武汉 430074)

0 引 言

互联网技术的快速发展，催生了社交网站的迅猛扩张，然而网络舆情相较传统舆情呈现出更迅速、更复杂、更多元，影响也更大的传播特性。

针对社交网络中的网络话题传播问题，网络舆情的传播方式与医学病毒的传播方式有许多相似之处，如文献[1]引入的SIS模型，文献[2]扩展的SIR模型，文献[3]基于SIR模型及群组动力学构建的热点话题传播模型。文献[4]将传染病动力学与复杂网络结合提出了一个基于SNS网络的信息传播模型，文献[5]将潜伏期引入网络舆情传播的带直接免疫的SEIR模型，文献[6]针对舆情话题免疫人员个体记忆的免疫时效性问题的SEIRS模型。

以上模型研究虽然提出了类似传染病动力学模型，但是社交网络中网络水军及僵尸粉这2大特征不容忽视，只有文献微博网络水军识别技术[7]综合了微博水军和最原始的SIR模型，提出了G-SIR模型，但是也未综合针对舆情免疫及僵尸粉这2个特征。

为了解决上述问题，将微博话题传播者中的水军和僵尸粉对话题传播的影响分别作为正反馈和负反馈，再结合传统的舆情传播的传染病动力学模型，更能切合现实网络舆情话题传播的真实热度趋势。

1 基于正负反馈的SEIR微博舆情话题传播模型

1.1 社交网络中的信息传播方式

在社交网络中，舆情信息是以用户为节点，以好友关系为边来传播，类似于传染病从一个节点向另一个节点传播，而用户之间通过关注和粉丝的关系依次扩展，构成一个WS小世界模型，映射真实世界的舆情传播。……