46、双网络中具有差异化选择特征的社会传染及快速文本分类算法研究

双网络中具有差异化选择特征的社会传染及快速文本分类算法研究

双网络社会传染模型

在复杂的社会网络中，信息和行为的传播是一个备受关注的研究领域。这里介绍一种双网络中具有差异化选择特征的社会传染模型。

算法描述

在多重网络中，个体状态在层内异步更新，层间同步更新。初始时刻 (t_i = 0) 时，层 (b) 中有随机比例为 (\rho_0) 的个体处于差异化采纳状态，层 (a) 中对应的个体则变为知晓状态。在 (t = t_i) 时刻，层 (a) 和层 (b) 中个体的状态由 (t = t_{i - 1}) 时刻自身及邻居个体的状态，以及 (t = t_i) 时刻相邻层个体的状态决定。
- 层 (a) 的信息传播过程（异步更新原则） ：
- 若 (t = t_{i - 1}) 时，层 (a) 中的个体 (i) 处于未知晓状态，计算个体 (i) 从知晓邻居个体处接收到的信息数量 (m)。若 (m \geq T_A)，则个体 (i) 在 (t = t_i) 时刻变为知晓状态；否则，保持未知晓状态。
- 若 (t = t_{i - 1}) 时，个体 (i) 处于知晓状态，则在 (t = t_i) 时刻，个体 (i) 以概率 (\gamma_a) 变为未知晓状态。
- 层 (b) 的新行为传播过程（异步更新原则） ：
- 若 (t = t_{i - 1}) 时，层 (b) 中的个体 (i) 处于未知晓易感状态或知晓易感状态，计算个体 (i) 从差异化采纳邻居个体处接收到的行为信息数量 (m)。若 (m \geq T_B) 且 (m \leq T_D)，则个体 (i