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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

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

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

专著/信息安全

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。

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