Дипломная работа по оценке топологии социальной сети как безмасштабной

Оценка топологического аспекта социальной сети в дипломной работе. Безмасштабные социальные сети.

Оценим параметры социальной сети с учетом безмасштабной структуры социальной сети, состоящей из агентов на разных уровнях и определим порядок взаимодействия агентов в рамках реализации информационного воздействия злоумышленника.

В каждом слое социальной сети эпидемия протекает по-разному. В связи с тем, что социальная сеть не имеет жесткой организации сети, агенты социальной сети имеют закономерность распределения безмасштабной сети, отличной от константы решетчатых сетей. Безмасштабная сеть может быть формально разбита на слои по числу связей k. При этом, связи агентов могут происходить из любых уровней. Таким образом, целесообразным является оценка эпидемии с учетом выделения K слоев сети.

Схематичное изображение структуры социальной сети

Рисунок 1 – Схематичное изображение структуры социальной сети.

 

На рисунке 1 схематически выделены слои социальной сети:

k_max представляет собой слой с максимальным числом связей агентов (такой кластер выделен красным цветом на рисунке 1);

k_i представляет собой промежуточный слой с некоторым числом связей агентов (такой кластер выделен рыжим цветом на рисунке 1);

k_j представляет собой промежуточный слой с некоторым числом связей агентов (k_i>k_j ; такой кластер выделен желтым цветом на рисунке 1);

k_min представляет собой слой с минимальным числом связей агентов (такой кластер выделен синим цветом на рисунке 1).

Многослойное представление социальной сети

Рисунок 2 – Многослойное представление социальной сети.

 

Оценим число агентов, которые относятся к j-ому слою социальной сети для коллективных обсуждений. Структуру социальной сети можно описать в соответствии со следующим законом:

P(k)=〖ck〗^(-γ),

n_j/N=c〖k_j〗^(-γ),

n_j=cN〖k_j〗^(-γ),

где n_j — общая численность агентов социальной сети j –ого слоя;

N - общая численность агентов социальной сети;

c – нормализующий параметр сети;

k_j — число связей агента социальной сети, характеризующее j-ый слой, 1≤j≤K.

В каждом слое социальной сети при реализации информационного влияния присутствуют различные группы агентов. Выделим следующие группы агентов для j-ого слоя социальной сети:

1) x_j^t совокупность агентов социальной сети, участвующая в обсуждении группы или публичной страницы и восприимчивая к воздействию эпидемии. Такая группа является целевой аудиторией злоумышленника, и результат информационного влияния зависит от ряда факторов, рассматриваемых далее в работе.

2) s_j^t совокупность социальной сети, агенты которой не оказывают косвенного информационного влияния на других агентов, но могут подвергаться информационному воздействию.

3) y_j^t совокупность агентов социальной сети, испытавшая воздействие информационного влияния и имеющая возможность оказывать воздействие на других агентов. Такие агенты в процессе коллективного обсуждения в публичной странице изменила свое мнение под действием информационного влияния агентов злоумышленника и способна оказывать косвенное влияние на участников обсуждений в других публичных страницах, где рассматриваемые пользователи обладают некоторой репутацией.

4) v_j^t совокупность агентов социальной сети, получившая активный иммунитет, то есть успешно подвергшиеся информационному влиянию, но после воздействия других агентов социальной сети с большей репутацией или проведения агитационных мероприятий стала невосприимчива к данному воздействию злоумышленника. Необходимо оценить динамику изменения числа таких агентов в процессе реализации эпидемии с учетом репутации агентов злоумышленника и зараженных агентов.

5) G_j^ совокупность агентов социальной сети, не восприимчивая к влиянию агентов злоумышленника. Такие агенты могут быть невосприимчивы по различным причинам:

агент имеет свое устойчивое мнение по данному вопросу и не намерен изменять его.

агент не доверяет никому из окружающих его агентов в данной рассматриваемой социальной сети.

любой из агентов злоумышленника - участник публичной страницы социальной сети, реализующий информационное влияние обладает худшей репутацией, чем агент, которому доверяет невосприимчивый пользователь.

В общем виде с учетом параметров структуры социальной сети и особенностей реализации информационного влияния модель реализации эпидемии внутри j –того слоя при контакте агентов злоумышленника с группой агентов социальной сети, участвующей в обсуждении публичной информации можно представить следующим образом:

x_j^t+y_j^t+G_j^ =cN〖k_j〗^(-γ),

где x_j^t — численность агентов социальной сети j –ого слоя, восприимчивого к информационному влиянию в момент времени t;

y_j^t - коли¬чество инфицированных агентов социальной сети j –ого слоя в момент времени t;

G_j^ - численность невосприимчивых агентов социальной сети j –ого слоя;

c – нормализующий параметр сети;

N - общая численность агентов социальной сети;

k_j — число связей агента социальной сети, характеризующее j-ый слой, 1≤j≤K.

В контексте оценки возникающего ущерба реализации информационного влияния в социальной сети, следует учесть вес (уровень репутации) агентов сети послойно. Так для j-слоя имеем

〖〖Rep〗_аг〗_j≅( 〖Rep〗_max)/(P(k_j)),

где 〖Rep_аг〗_j – ценность агентов j-слоя социальной сети;

Rep_max – максимальное значение ценности единичного агента социальной сети;

P(k_j) – доля агентов j-слоя в социальной сети.

Множитель 〖Rep〗_max представляется возможным определить следующим образом. Суммарная ценность вершин сети по-слойно равна

С_∑▒Rep=∑_(j=1)^M▒〖〖Rep〗_аг〗_j n_j=∑_(j=1)^M▒〖〖Rep〗_max/P(k_j ) cNP(k_j)〗,

где 〖Rep_аг〗_j – репутация агентов j-слоя социальной сети;

Rep_max – максимальное значение репутации агентов социальной сети;

P(k_j) – доля агентов j-слоя в социальной сети;

c – нормализующий параметр сети;

С_∑▒Rep-суммарное значение уровня репутации агентов сети;

n_j=NP(k_j) –количество вершин в j- слое.

Отсюда

〖Rep〗_max=С_∑▒Rep/cMN,

где 〖Rep〗_max- максимальное значение ценности агентов социальной сети;

С_∑▒Rep-суммарное значение уровня репутации агентов сети;

c – нормализующий параметр сети;

cMN - потенциал сети.

Вероятность попадания вредоносной информации в j-ый слой сети можно выразить следующим образом

P_j=α_j p_j P(k_j),

где P_j - вероятность попадания информации, формирующей информационное влияние, в j-слой сети;

p_j - вероятность получения информации, формирующей информационное влияние, единичным агентом безмасштабной сети j-слоя (вероятность просмотра опубликованного контента);

P(k_j) – доля агентов j-слоя в социальной сети;

α_j – коэффициент, учитывающий степень опасности для j-слоя рассматриваемого вида инфекции.

В случае, если за ущерб реализации информационного слияния принять снижение среднего уровня репутации агентов j-слоя, риск нулевого этапа (начало эпидемии) составляет:

〖Risk〗_j [0]=P_j 〖〖Rep〗_аг〗_j=α_j p_j P(k_j ) ( 〖Rep〗_max)/P(k_j ) =α_j p_j 〖Rep〗_max.

Таким образом, риск реализации информационного влияния на начальном этапе пропорционален степени опасности для j-го слоя α_j, вероятности получения информации, формирующей информационное влияние, единичным агентом безмасштабной сети j-слоя (вероятность просмотра опубликованного контента), максимальному значение ценности агентов социальной сети 〖Rep〗_max.

Скачать дипломную работу по оценке топологии социальной сети

 

Скачать другие готовые или купить дипломную работу по оценке топологии социальной сети

Заказать дипломную работу по оценке топологии социальной сети или оценить стоимость можно при помощи формы ниже.

Запрос отправлен

В течение 15 минут с Вами свяжется дежурный администратор и сообщит окончательную стоимость работы

Контактные данные дежурного автора:

 

Телефон: 8 (800) 350-91-37

WatsApp, Viber, Telegram: 8 (952) 54-54-600

Группа VK: club.projectit

Skype: a.projectit

Электронная почта: a.projectit@gmail.com

Топ-100