任珈仪，王友国*，柴 允，李 硕

(1.南京邮电大学 理学院，江苏 南京 210023;2.南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)

0 引 言

随着信息科学技术的快速发展，谣言在网络中更容易扩散，许多不了解真相的未知者往往会受到谣言的影响，进而影响到身边的家人和同事以及网络上的其他用户，导致谣言传播速度和范围快速增加，对正常的社会安全和稳定带来巨大安全隐患。因此建立谣言传播模型并预测谣言传播行为，及时采取有效措施，把谣言扼杀在萌芽状态，是学术界和政府关注的焦点问题[1]。

与病毒感染过程类似，谣言传播过程同样具有动力学传播特点，因此把传染病建模基本理论和方法迁移到社交网络谣言传播建模成为学术界研究的重要方法。其中，SI(susceptile-infected)模型、SIS(susceptile-infected-susceptile)模型和SIR(susceptile-infected-removed)模型以及其改进方法受到人们普遍关注[2]。Daley和Kendall[3]借助随机过程理论建立了经典的DK谣言传播模型。Maki和Thompson[4]对DK模型进行了改进，其假设谣言通过传播者与他人的直接连接进行传播。为了研究不同网络拓扑结构对谣言传播动力机制的影响，Zanette[5-6]基于SIR模型研究了谣言在小世界网络中的传播情况，将模型中的个体状态分为从未听过谣言的易感染人群(S)、传播谣言的人群(I)、听过谣言而后免疫的人群(R)。Moreno[7]把平均场方程引入到SIR模型，提出均匀网络与非均匀网络上的谣言传播动力学模型，通过实验发现非均匀网络传播效率更大且传播可靠度更小。

针对社交网络中部分用户对谣言的真实性心存怀疑，并不会立刻传播谣言的现象，夏玲玲[8]在模型中引入权威信息态人群，提出两阶段传播的SAIR模型利用交互式马尔可夫链的方法推导出网络谣言与权威信息交互过程。……