巩云超，李发旭，周丽娜，胡 枫*

(1.青海师范大学计算机学院 西宁810008；2.青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室 西宁810008；3.藏语智能信息处理及应用国家重点实验室 西宁810008)

随着互联网的发展与普及，以QQ、微信、微博、Twitter、Facebook为代表的在线社交平台，使数以亿计的互联网用户不再受时间、地域的限制就能够快速发布、接收和分享信息。同时，在线社交网络中信息传播的速度快和范围广的特点，给信息传播带来了前所未有的影响。因此，研究在线社交网络中信息传播的机理及规律，对网络中信息传播的预测和控制有着重要的理论依据和现实意义。

鉴于在线社交网络中的信息传播过程类似于传染病传播过程，以传染病传播模型为基础建立的信息传播模型的研究最为广泛[1-2]，经典模型有SIS模型[3]、SIR模型[4-5]、SIRS模型[6]和SEIR模型[7]。在此基础上，许多信息传播模型被提出，如H-SEIR模型[8]、SHIR模型[9]和ESIS模型[10]等。与此同时，信息传播过程中的影响因素也被分析，如记忆效应与社会强化效应[11-13]、节点属性与信息价值[14-16]和节点影响力[17-18]等。目前，关于信息传播的研究主要基于普通图结构构建在线社交网络，但这类网络并不能准确地描述在线社交网络中的群聚特性。例如，在微信或QQ中，用户可以私发信息给某个好友用户，也可群发信息到多个社交群组；在微博中，用户能同时被多个用户所关注。当用户发布或转发一条信息时，其被关注群组中的多个用户都能够转发和评论该信息。为了更精准地描述真实在线社交网络中用户之间复杂的社交关系和信息交互行为，文献[19]引入了超图中的超边表示多个个体之间的群聚关系，且考虑反应过程策略和接触过程策略，提出了两种策略下的SIS信息传播模型。……