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蔡皖东 著

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• 网络空间
• 信息传播
• 建模
• 分析
• 舆情分析
• 社会网络
• 数据挖掘
• 传播学
• 信息科学
• 计算传播学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121309472

版次：1

商品编码：12161572

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：240

字数：357000

正文语种：中文

内容简介

P2P网络、社交网络、微博网络、网络论坛等网络信息交流平台极大方便了人们的信息共享和交流，同时也带来网络信息安全等方面的挑战，促使人们对网络信息传播机理的研究，探寻其中的信息传播特性和内在规律，为应对网络信息安全挑战提供科学依据和解决方案。 本书主要采用数学建模方法对P2P网络、社交网络、微博网络、网络论坛四种网络信息交流平台的信息传播特性和规律进行建模分析和研究，其研究成果可以为优化网络平台结构、改善网站服务功能、正确引导网络舆论、抑制不良信息传播等提供技术方案和参考。全书分为6章，分别介绍了网络建模基本理论、P2P网络特定信息传播模型、社交网络用户关系模型、微博网络用户转发模型以及网络论坛信息传播模型等内容。本书可作为从事相关研究工作的科技人员参考书以及研究生教材

作者简介

蔡皖东，西北工业大学计算机学院教授，长期从事网络安全相关科研与教学工作。著有《Web安全漏洞检测技术》等相关专著。

目录

第1章 绪论 1
1．1 引言 1
1．2 P2P网络概论 1
1．3 社交网络概论 5
1．4 微博网络概论 8
1．5 网络论坛概论 10
第2章 网络建模基本理论 13
2．1 引言 13
2．2 网络的图表示方法 13
2．3 复杂网络基本理论 14
2．3．1 复杂网络基本概念 14
2．3．2 复杂网络拓扑特征 16
2．4 经典网络模型 19
2．4．1 规则网络模型 19
2．4．2 随机网络模型 20
2．4．3 小世界网络模型 21
2．4．4 无标度网络模型 24
2．5 传播动力学模型 26
参考文献 29
第3章 P2P网络特定信息传播模型 32
3．1 引言 32
3．2 P2P网络测量模型 33
3．2．1 主动测量模型 33
3．2．2 被动测量模型 42
3．2．3 覆盖率估计方法 48
3．2．4 测量方法比较 49
3．3 P2P信息传播动力学模型 50
3．3．1 SEInR模型描述 50
3．3．2 SEInR模型传播行为分析 53
3．3．3 SEInR模型传播特性分析 58
3．3．4 SEInR模型验证 60
3．4 P2P特定信息传播特性 66
3．4．1 “元信息”属性分析 66
3．4．2 网络拓扑特性分析 73
3．4．3 用户行为分析 81
3．5 P2P特定信息传播控制 89
3．5．1 传播控制模型框架 89
3．5．2 目标节点选择策略 90
3．5．3 P2P节点控制方法 96
3．5．4 控制策略验证 97
参考文献 100
第4章 社交网络用户关系模型 102
4．1 引言 102
4．2 社交网络信息传播模型 102
4．2．1 经典信息传播模型 102
4．2．2 巴斯扩散模型 103
4．2．3 谣言传播模型 104
4．3 社交网络关系强度模型 104
4．3．1 用户关系特性 104
4．3．2 关系强度估计 106
4．3．3 模型验证 111
4．4 社交网络弱连接分析 114
4．4．1 连接强度模型 114
4．4．2 信息传播模型 116
4．4．3 模型验证 117
4．5 社交网络用户关系预测 131
4．5．1 用户关系特征 131
4．5．2 预测模型 136
4．5．3 模型验证 139
4．6 社交网络意见领袖识别 143
4．6．1 识别方法 143
4．6．2 算法验证 144
参考文献 149
第5章 微博网络用户转发模型 151
5．1 引言 151
5．2 微博用户转发特性 151
5．2．1 微博用户转发行为特性 152
5．2．2 转发行为特性分析模型 156
5．2．3 微博转发行为特性分析 158
5．3 微博转发行为预测 163
5．3．1 决策树算法 163
5．3．2 随机森林算法 166
5．3．3 算法验证 171
5．4 微博转发特性预测 175
5．4．1 预测模型 175
5．4．2 预测算法 180
5．4．3 算法验证 183
5．5 微博转发峰值分析 188
5．5．1 时间序列概念 188
5．5．2 峰值检测算法 190
5．5．3 峰值特性分析 191
5．6 微博意见领袖识别 202
5．6．1 识别方法 202
5．6．2 算法验证 203
参考文献 208
第6章 网络论坛信息传播模型 210
6．1 引言 210
6．2 网络论坛舆情形成模型 210
6．2．1 网络论坛模型 211
6．2．2 舆情形成模型 212
6．2．3 模型验证 213
6．3 网络论坛意见领袖识别 216
6．3．1 论坛有向网络图模型 216
6．3．2 论坛意见领袖识别算法 218
6．3．3 算法验证 220
6．4 网络论坛水军热帖检测 223
6．4．1 热点话题特征提取 224
6．4．2 水军热帖检测算法 227
6．4．3 算法验证 228
6．5 网络水军账号检测 230
6．5．1 检测算法 230
6．5．2 算法验证 234
参考文献 236

前言/序言

互联网被认为是继报纸、杂志、广播、电视四大传统媒体之后的第五媒体，随着互联网的发展，Web网站、网络论坛、电子邮件等传统的信息交流方式已经难以满足广大网民不断增长的信息交流需求，不断出现了一些新型的网络信息交流方式和平台，如P2P（Peer to Peer）网络、社交网络、微博、微信等，极大方便了人们的信息共享和交流，用户规模都是数以亿计。任何网络信息交流平台都具有双重性，在方便人们信息交流的同时，也带来网络信息安全等方面的挑战。

P2P网络是一种基于对等计算模式的分布式网络系统，在互联网应用中占有重要的地位，尤其是P2P文件共享系统应用最为广泛，它们所产生的网络流量占有互联网流量的很大比例。P2P文件共享系统在方便人们共享信息的同时，也带来了网络流量管理、知识产权保护、网络信息安全等方面的问题，特别是网络信息安全问题比较突出，蠕虫、病毒、木马等恶意代码借助P2P网络的强大传播能力，可以在一夜之间感染成千上万台机器，严重地影响着网络安全；在P2P网络上充斥着大量的色情、暴力、迷信、反华宣传等不良信息，给社会和谐稳定、网络文化安全乃至国家安全带来极大的危害。

在线社交网络是一种新型的互联网应用，将社会学中的社交网络概念应用于互联网中，成为人们网上交往和信息交流的热门工具和平台，受到广大网民的欢迎。由于在线社交网络是围绕着用户来建立和组织的，因此可以利用在线社交网络建立的朋友关系进行广告宣传、产品推介、信息交流、活动联络等，在促进人们的社会交往和信息交流方面起到积极的作用，同时也会被不法的组织和人员利用进行非法联络和谣言传播，例如，在国内外发生的暴力恐怖事件中，恐怖组织利用在线社交网络进行谣言散布和非法联络。

微博是一种集成化、开放式的互联网社交服务平台，用户通过微博平台以140字左右的文字发布信息，实现即时分享。用户可以根据自己的兴趣爱好，选择关注其他用户，构建自己的关注网络。微博网络作为一种特殊的社交网络，用户不但可以有选择地连接感兴趣的用户，关注其信息，而且也可以被其他用户相互连接，交流信息，具有社交网络和媒体网络的双重特性。微博作为新兴的社交媒体，越来越受重视。例如，美国总统特朗普在竞选期间通过Twitter与选民进行交流互动，赢得了更多选民的支持；国内的CCTV、人民日报、新华通讯社等主流媒体报刊都在新浪微博平台上开通了官方微博。微博网络作为一种特殊的社交网络，存在着与社交网络相类似的网络安全问题，如非法联络、传播谣言、煽动闹事等，容易引发社会群体事件，给社会和谐稳定以及国家安全带来极大的威胁。

网络论坛属于传统的网络信息交流平台，具有多元化、开放性、匿名性及互动性等特点，成为广大网民发表言论、获取信息的重要网络平台。网民在网络论坛上就某些社会问题或公共事务表达不同看法和观点，成为网络舆论的主要来源地。随着网络舆论对社会和公众影响的不断增大，出现了以网络炒作为营生的网络公关公司、网络推手、网络水军等，以各种手法和名目炮制网络热点事件，捧红各色人物，形成虚假的网络舆情，产生错误的舆论导向，危及政府的公信力，容易引发社会群体性事件。

各种网络信息交流平台所带来的网络信息安全问题，促使人们对网络信息传播机理进行研究，探寻其中的信息传播特性和内在规律，为应对网络信息安全挑战提供科学依据和解决方案。

本书主要采用数学建模方法对P2P网络、社交网络、微博网络、网络论坛四种网络信息交流平台的信息传播特性和规律进行建模分析和研究，其研究成果可以为优化网络平台结构、改善网站服务功能、正确引导网络舆论、抑制不良信息传播等提供技术方案和参考。

全书分为6章，第1章为绪论，主要介绍P2P网络、社交网络、微博网络以及网络论坛的基本概念和信息传播模式等；第2章为网络建模基本理论，介绍网络的图表示方法、复杂网络基本理论、经典网络模型、传播动力学模型等内容；第3章为P2P网络特定信息传播模型，介绍P2P网络测量模型、P2P信息传播动力学模型、P2P特定信息传播特性、P2P特定信息传播控制等内容；第4章为社交网络用户关系模型，介绍社交网络信息传播模型、社交网络关系强度模型、社交网络弱连接分析、社交网络用户关系预测、社交网络意见领袖识别等内容；第5章为微博网络用户转发模型，介绍微博用户转发特性、微博转发行为预测、微博转发特性预测、微博转发峰值分析、微博意见领袖识别等内容；第6章为网络论坛信息传播模型，介绍网络论坛舆情形成模型、网络论坛意见领袖识别、网络论坛水军热帖检测、网络水军账号检测等内容。

本书是我们团队多年来相关研究工作的总结，丁军平博士、张胜兵博士、罗知林博士、徐会杰博士等参与了相关研究工作，并为本书的撰写做出了贡献。因此，本书是团队集体劳动和智慧的结晶。如果本书能够对从事相关研究工作的科技人员以及研究生起到参考借鉴作用的话，作者的目的便达到了。不足之处敬请广大读者批评指正。

最后，感谢西北工业大学教材专著出版基金对本书的大力资助。

作 者

于西北工业大学

《网络空间信息传播的动态机制与社会影响》 内容简介 在信息爆炸的数字时代，网络空间已成为信息传播的绝对主导平台。海量信息以前所未有的速度、规模和方式涌入我们的生活，深刻地塑造着个体的认知、社会的情绪，乃至全球的格局。《网络空间信息传播的动态机制与社会影响》一书，旨在深入剖析信息在网络空间中如何流动、演化，以及这些传播过程对社会产生的复杂而深远的影响。本书并非一本单纯的技术手册，也不是对某种特定网络应用功能的介绍，而是从社会科学、传播学、心理学、社会网络分析等多个维度，系统地构建理解网络空间信息传播的理论框架和分析工具。 本书分为三个主要部分：第一部分聚焦于网络空间信息传播的内在动力与传播机制；第二部分深入探讨网络空间信息传播的群体行为与社会效应；第三部分则着眼于网络空间信息传播的治理、伦理与未来趋势。 第一部分：网络空间信息传播的内在动力与传播机制 本部分是本书的基石，旨在揭示信息在网络空间得以传播的根本原因及其具体的运行方式。我们首先从信息本身的特性入手，分析不同类型信息的传播潜力与传播路径的差异。例如，信息的新颖性、情感强度、实用价值、可信度等因素，如何直接影响其在网络上的生命周期和传播速度。本书将详细探讨情感驱动的信息传播，阐释情绪（如恐惧、愤怒、喜悦、好奇）在信息传播中的放大效应，以及情绪极化如何助推信息的病毒式扩散。 接着，我们将目光转向信息传播的“载体”——网络空间本身的结构与特性。本书将深入研究社会网络的结构性特征，包括节点（用户）、连接（关系）及其形成的社群结构，如何影响信息的扩散速度、范围和精准度。我们将介绍中心性、介数中心性、紧密度中心性等概念，并分析这些网络指标在信息传播中的作用。例如，具有高中心性的节点（意见领袖、网红）往往是信息传播的关键节点，而社群的紧密度则会影响信息在特定群体内的传播效率。 本书还将重点分析信息传播的算法机制。在信息高度碎片化、个性化推荐盛行的今天，搜索引擎、社交媒体平台的推荐算法深刻地影响着用户看到什么信息，以及信息以何种方式呈现。我们将剖析推荐算法的基本原理，如协同过滤、内容过滤、基于图谱的算法等，并分析这些算法在信息传播中的“过滤气泡”（filter bubble）和“回音室效应”（echo chamber）现象。这些效应不仅限制了个体的视野，也可能加剧社会观点的极化，本书将通过大量实例来阐释这些算法机制的实际影响。 此外，我们还会探讨内容生成与传播的模式。从早期的用户生成内容（UGC），到如今的由AI辅助甚至完全由AI生成的内容（AIGC），信息生产的门槛不断降低，信息量呈爆炸式增长。本书将分析不同内容生产模式对信息传播的影响，以及内容的可信度、原创性、风格等因素如何被算法和用户选择所影响。我们将讨论“标题党”、“信息茧房”等现象的产生机制，以及内容在社交媒体平台上的“病毒式传播”是如何形成的，包括信息分享、转发、评论等环节的动态互动。 第二部分：网络空间信息传播的群体行为与社会效应 在理解了信息传播的机制之后，本部分将进一步深入探讨这些传播过程如何作用于群体，并引发一系列复杂的社会效应。我们将关注群体性信息行为，分析在网络空间中，信息传播如何激发或塑造群体的集体情绪和行动。例如，群体恐慌、集体狂欢、网络暴力、集体请愿等现象，其产生往往与网络空间中的信息传播模式息息相关。本书将从社会心理学和群体动力学的角度，解释这些群体性行为的形成机制，以及信息在其中的催化作用。 本书将详细剖析信息传播对社会认知与态度的影响。当个体持续接触特定类型的信息，尤其是在算法的强化下，其对事物的认知框架、价值判断和情感倾向都可能发生潜移默化的改变。我们将探讨“认知失调”、“确认偏误”、“社会证明”等心理学概念在网络信息传播中的体现，以及这些效应如何影响个体对社会议题的态度，甚至影响公共舆论的形成。 特别地，本书将重点关注网络空间信息传播与社会极化的关系。在信息传播的算法推荐和社群效应的双重作用下，不同观点和群体之间的隔阂可能被加剧，形成“回音室”效应，使得群体内部观点趋同，群体之间观点对立。本书将通过案例分析，探讨这种信息传播机制如何加剧社会的分裂，影响社会凝聚力，并对民主政治和公共政策的制定带来挑战。 此外，我们将探讨网络空间信息传播与社会信任的相互作用。虚假信息、谣言的泛滥，以及信息来源的不可靠性，严重侵蚀着社会信任的基础。本书将分析不同类型的信息（如官方信息、媒体报道、用户分享）在社会信任体系中的地位，以及网络信息传播如何影响公众对媒体、政府、科学乃至彼此的信任度。我们将讨论“后真相时代”的特征及其根源，以及信息传播的透明度和可追溯性在重建社会信任中的重要性。 最后，本部分还将触及网络空间信息传播与个体身份建构。用户在网络空间中发布的言论、分享的信息、参与的互动，都在一定程度上塑造着其在线身份。个体如何通过信息传播来表达自我、寻求认同、参与社群，以及这些信息传播行为对个体的自我认知和心理健康产生的影响，都将是本书探讨的重要议题。 第三部分：网络空间信息传播的治理、伦理与未来趋势 在对信息传播的机制及其社会影响有了深入理解之后，本书的第三部分将着眼于如何应对网络空间信息传播带来的挑战，以及展望其未来的发展方向。我们将探讨网络空间信息传播的治理挑战与策略。这包括对平台责任的探讨，即社交媒体公司在信息审核、内容管理、算法透明度方面应承担的责任。本书将分析现有的内容审核机制及其局限性，并探讨大数据分析、人工智能在内容治理中的应用。 本书还将深入讨论信息传播的伦理困境。随着信息传播的规模和速度不断提升，信息茧房、算法偏见、隐私泄露、虚假信息泛滥等问题，都引发了一系列复杂的伦理问题。我们将从信息伦理、媒体伦理、技术伦理等多个角度，审视这些问题，并探讨如何在保障信息自由流通的同时，维护社会公平、个体权益和公共利益。 此外，我们还将关注网络空间信息传播的法律法规与政策导向。不同国家和地区在信息传播治理方面的法律框架和政策实践，都将是本书探讨的内容。我们将分析数据隐私保护法、反垄断法、内容监管政策等，以及这些法律法规在引导网络信息传播健康发展中的作用。 最后，本书将对网络空间信息传播的未来趋势进行展望。人工智能技术的飞速发展，如生成式AI在内容创作和传播中的广泛应用，以及元宇宙等新型虚拟空间的出现，都将对未来的信息传播模式产生颠覆性的影响。我们将探讨这些新兴技术可能带来的机遇与挑战，例如AI生成内容的版权问题、虚拟空间中的信息治理、人机交互的信息传播方式等，并对未来的信息生态进行前瞻性的分析。 《网络空间信息传播的动态机制与社会影响》一书，旨在为读者提供一个全面、系统、深入的视角，来理解信息在当今网络社会中的流动与力量。本书适用于对传播学、社会学、心理学、信息科学、计算机科学等领域感兴趣的研究者、学生、政策制定者以及所有希望更深刻理解信息时代社会运行规律的读者。通过本书，我们希望能够激发更多关于如何建设一个更加健康、理性、包容的网络信息生态的思考与行动。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本《网络空间信息传播建模分析》的时候，第一反应是它看起来会很“硬核”。毕竟“建模分析”这几个字，就透着一股子学术和技术的味道。我一直以来对网络信息传播的理解，更多是停留在直观感受层面，比如某个新闻为什么会爆火，某个话题为什么能迅速发酵。但这本书的题目暗示了一种更系统、更科学的视角。我好奇的是，书中是否会介绍一些经典的传播模型，比如SIR模型、SEIR模型，或者更符合网络特点的复杂网络传播模型？它们是如何解释信息在节点间的传递机制的，又有哪些参数是影响传播速度和范围的关键？我特别希望能看到一些实际的案例，比如通过模型分析某个政治事件的网络传播，或者某次公共卫生事件的信息扩散过程，这样才能更好地理解模型的实际应用价值。当然，如果书中也能提供一些数据采集和处理的技巧，或者对模型进行优化的方法，那就更完美了。我希望这本书不仅仅是理论的介绍，更能提供一些动手实践的指导，让我能够真正掌握信息传播建模的分析方法，而不是止步于概念层面。这本书就像一扇窗，让我有机会窥探网络信息传播背后更深层次的运作规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《网络空间信息传播建模分析》，给我一种强烈的学术和研究气息。我之前对网络传播的研究一直充满好奇，特别是想要了解那些表面现象背后隐藏的科学规律。我对这本书的期待，主要集中在它是否能够提供一套严谨的理论框架来解释信息在网络空间中的传播机制。我希望书中能够深入探讨各种传播模型的原理和适用性，例如，它们如何刻画信息的度量、节点的连接性、以及传播路径的选择？此外，我也很想知道，作者是如何将这些模型与现实中的网络信息传播现象进行关联和验证的。比如，是否有案例研究展示如何利用这些模型来预测信息的传播趋势，或者评估某种信息传播策略的有效性？如果书中能包含一些关于数据分析和可视化的技术，那就更好了，因为我一直认为，数据是理解信息传播的关键。能够用图表和数据直观地呈现传播过程，会大大增强理解的深度。我希望这本书能够帮助我建立起一个系统性的思维方式，去理解和分析网络空间中信息流动的复杂性，从而提升我对网络信息传播的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《网络空间信息传播建模分析》这本书，我的第一印象是它可能涵盖了非常多的理论知识，并且需要一定的数理基础。我一直对信息是如何在社交媒体、新闻平台等网络空间中扩散和演变感到好奇。我特别希望能在这本书中找到对各种信息传播模型，比如传播动力学模型、网络结构模型等，进行详细介绍的内容。这些模型是如何捕捉信息从一个节点传播到另一个节点的动态过程的？它们又如何考虑网络节点的属性，例如影响力、连接度等，对信息传播速度和范围产生的影响？我希望能看到书中通过具体的案例，例如某个流行病的传播、某条新闻的病毒式传播，或者某个营销活动的线上推广，来展示这些模型是如何被构建和应用的。如果书中还能提供一些关于如何使用特定软件工具（如Python、R）来实现这些模型的分析方法，那对我来说将是极大的帮助。我希望通过阅读这本书，能够更深入地理解网络信息传播的底层逻辑，并且掌握一套科学的分析工具，能够独立地对网络上的信息传播现象进行研究和预测。

评分☆☆☆☆☆

这本《网络空间信息传播建模分析》的书，我之前是抱着学习的目的找的，尤其对其中关于信息传播的建模方法和分析技术特别感兴趣。翻开目录，看到里面涉及到的各种数学模型、统计方法，还有一些案例分析，感觉内容相当扎实。我特别想了解的是，作者是如何将复杂的现实信息传播过程抽象成可计算的模型，以及这些模型在实际中是如何应用的。比如说，社交网络上的谣言扩散，或是某个产品信息是如何在网络上快速渗透的，这些过程背后是否都有统一的建模框架？书中是否有提供一些实用的工具或算法，能够帮助我们去预测信息传播的走向，或者评估传播的效果？我一直觉得，如果能掌握一套科学的分析方法，就能更理性地看待网络上的各种信息，而不是被动地接受。所以，我非常期待书中能够深入浅出地讲解这些内容，哪怕有些概念比较抽象，只要能有清晰的逻辑梳理和恰当的示例，我都觉得很有价值。这本书的题目本身就充满了吸引力，它触及到了我们生活中越来越重要的一个领域——网络空间的信息传播。我们每天都在接触海量的信息，而这些信息是如何产生、传播、演化，并最终影响我们的认知和行为的，是一个非常值得深究的问题。我希望这本书能够为我揭示其中的奥秘，让我对网络空间的信息流动有一个更全面、更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

《网络空间信息传播建模分析》这个名字，给我一种既有深度又很前沿的感觉。我长期以来都对网络信息是如何在瞬息万变的网络世界里快速流动、扩散、并最终影响人们的观点和行为感到着迷。我希望这本书能够为我揭示信息传播背后的数学模型和分析方法。具体来说，我非常想了解书中是否会深入探讨如何构建用来描述信息传播过程的数学模型，这些模型是否考虑了网络拓扑结构、节点间的相互作用、信息的吸引力等多种因素？同时，我也希望书中能够提供一些关于如何利用统计学和机器学习等技术，对收集到的网络传播数据进行分析，从而验证和优化这些传播模型。例如，是否能通过案例学习，理解如何使用这些模型来预测某条新闻的传播范围，或者评估某个网络话题的潜在影响力？我希望这本书能够提供一套系统性的分析框架，让我能够更科学、更理性地看待网络空间中的信息传播现象，并且能够运用书中介绍的建模和分析技术，去研究和理解那些看似偶然的传播事件。