网络高传播影响力节点挖掘方法及传播控制策略研究

The studies on the information spreading dynamics on complex network have both theoretical importance and practical significance. Previous studies have shown that a few number of vital nodes has great impact on the spreading behavior, and thus how to identify these important nodes becomes the core issue. In this project, we firstly apply the theories and methods of complex networks to make further studies on the spreading dynamic models of information or rumor on complex networks. Based on the understanding of users’ behaviors on receiving and delivering information, we try to find the factors that determine a user’s influence, and further investigate how users’ impacts change with time. Based on the above observations, we will develop the fast algorithms to identify the important individual nodes and group nodes, and further study the important nodes identification problem under incomplete information. Then, we will design the real-time and incremental algorithms for large-scale evolving networks, and develop effective control strategies of information spreading, including both promoting strategies and suppression strategies. Finally, we will verify the effectiveness of all the methods in some real systems where the data will be selected and used to improve the methods. We believe that our studies provide powerful theoretical support for public opinion guidance, rumor controlling, marketing, advertising and so on.

对网络上信息传播行为的分析与控制研究具有重要的理论和现实意义。研究发现，网络的信息传播受到少量关键节点的重要影响，因此如何快速准确地找到这些重要节点成为核心问题。本项目拟借助复杂网络相关的理论和方法对网络上信息（谣言）的传播动力学模式进行深入研究，在准确理解用户接收和传递信息的行为规律的基础上，找到决定用户传播影响力大小的影响因素和用户影响力随时间变化的规律，由此设计快速准确的关键节点及节点群的挖掘方法，并对不完全信息下的关键节点挖掘问题进行研究，设计适合大规模动态演化网络的实时算法，进而设计行之有效的网络信息传播的控制策略，包括促进策略和抑制策略。最后在真实系统或平台上验证各种挖掘方法的效果，并根据实验反馈的数据对方法进行改进。本项目研究成果将为舆情引导、谣言控制、市场营销、广告投放等提供强有力的理论支持。

网络节点的影响力分析是近年来复杂网络研究的热点问题。一方面，在线社交网络蓬勃发展，为节点影响力分析的研究提供了大量真实的数据。通过分析人们相互之间的影响模式和信息传播方式，既能从社会学角度加深理解人们的社会行为，同时也能促进政治、经济和文化活动等领域的交流与传播，其在理论和应用中都具有重大的意义。例如有效的控制流言散布和计算机病毒扩散，以及传播新产品、新思想、新技术以推进社会化进程。另一方面，网络重要节点挖掘研究受到广泛关注也得益于网络科学的研究热点从宏观到微观的转移。基于微观层面，通过对节点个体的研究分析来揭示网络功能上精细入微的特征意义深远。本项目借助复杂网络的理论和方法对网络上的传播动力学模式进行研究，进而设计网络高传播影响力节点（节点群）挖掘方法和进行控制策略研究，同时将这些方法结合具体研究问题应用于真实网络中。本项目研究成果将为舆情引导、谣言控制、市场营销、广告投放等提供强有力的理论支持。项目执行期内，在国内外学术期刊，包括National Science Review，Physics Reports，New Journal of Physics等发表学术论文22篇，其中SCI论文15篇，EI论文5篇，SCI一区论文6篇。培养青年教师5人，博士研究生4人，硕士研究生3人。申请发明专利2项。合作完成学术专著《网络渗流》并在高等教育出版社出版。项目期间举办国内外学术会议2次，参与国内外学术会议并作报告23次，其中邀请报告10次。负责人作为大会主席举办2018年国际网络科学大会，这是该会议首次在中国举办。申请人2018年入选国际网络科学学会理事，同年入选《麻省理工科技评论》中国35岁以下科技创新35人，2020年获得第五届中国系统工程学会“系统科学与系统工程科学技术奖”青年科技奖。项目负责人入选英国物理学会（IOP）出版社期刊Journal of Physics: Complexity高级顾问编委；入选《国际现代物理C》期刊编委。