典型文献
基于最大可达概率的虚假信息溯源问题研究
文献摘要：
随着互联网的持续普及,虚假信息传播的速度和趋势在增加,广泛的传播将会不断影响并损害国家、社会及个人的利益,负面影响会变得难以控制.因此,本文基于最大可达概率研究了在社交网络中的三阶段虚假信息溯源问题,对于无向且连通的感染图G(VE,p)而言,给出了最大可达概率的定义,从而进一步得到网络中每个节点的接近可达概率和最长可达路径值.除此之外,本文基于IC模型获取源候选节点集(IC-OCNS),再基于最大可达概率对网络中源候选节点集进一步筛选,提出三阶段可达概率算法(TSRA)来更好地解决社交网络中虚假信息的溯源问题.最后,在实验阶段,本文在现实世界的三个社交网络数据集中进行实验比较,验证算法的可行性和误差率,该研究可以为网络安全中虚假信息的控制和应对提供管理和决策支持.
文献关键词：
社交网络;虚假信息;溯源;最大可达概率;TSRA
中图分类号：
作者姓名：
李文钰;朱建明;王国庆
作者机构：
中国科学院大学工程科学学院,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]李文钰;朱建明;王国庆-.基于最大可达概率的虚假信息溯源问题研究)[J].系统工程理论与实践,2022(07):1941-1951
A类：
最大可达概率,OCNS,TSRA
B类：
信息溯源,虚假信息传播,VE,除此之外,IC,点集,现实世界,社交网络数据,误差率,决策支持
AB值：
0.14361
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