本书介绍了移动社交网络中信息传播的建模与调控方法。全书共五章，分别为绪论、 恶意信息传播过程动力学建模与脉冲控制方法、诈骗信息扩散建模与最优控制方法、恐慌情绪信息扩散建模与多策略协同控制方法、信息传播调控任务分配方法和用户激励机制。本书所提供的模型和方法可以扩展至众多的信息传播建模与调控相关的应用场景中， 具有一定的理论参考、方法借鉴和技术支撑价值。 本书既可作为计算机科学与技术领域的研究人员的参考书，也可作为新型网络和移动社交网络研究领域的研究资料。

移动社交网络 (Mobile Social Network， MSN) 是移动网络领域的前沿研究方向，是未来下一代通信技术和物联网技术的重要组成基础。借助于网络技术的快速发展和智能移动终端设备的快速普及，MSN已经成为人们获取信息、沟通交流、分享观点和表达情感的主要途径。MSN的发展为信息的传播和共享提供了源源不断的动力。MSN简单、快捷和无距离的特点，使其深入到了每个人的生活中，特别是在新闻传播、信息公开、网民互帮互助、品牌营销、信息和知识共享等方面，MSN都表现出非常积极的作用。基于互联网的MSN在众多的应用领域都展现出其强大的魅力和广阔的应用前景，吸引了工业界、学术界的广泛关注。 然而，在MSN为信息时代产生积极意义以及人们利用MSN享受便捷高速的信息服务的同时，一些未经验证的虚假信息也会流入到MSN中并有可能被广泛传播，给正常的网络活动带来严重的威胁和影响。因此，MSN中的信息传播建模与调控问题，已成为MSN 应用基础研究迫切需要解决的科学问题。解决该问题将为基于MSN的信息高效可靠扩散提供理论基础和技术支撑，具有重要的研究意义。针对这一亟待解决且具有挑战性的科学问题，本书介绍了作者在信息扩散过程动力学建模、信息扩散脉冲与连续最优控制策略以及信息扩散调控任务分配方法和用户参与调控任务的激励机制方面的研究工作，具体内容如下： 首先，针对恶意信息会以病毒式的扩散形式在MSN中蔓延的问题，将MSN中节点之间可以通过短距离无线通信接口进行直连通信这一通信模式考虑在内，建立了一种通用的移动模型框架来刻画节点在MSN中的随机移动特性，并探索了节点移动行为对节点之间接触率的影响。在此基础上，分析了恶意信息传播的演化模式、建立恶意信息传播的动态演化模型；提出了一种针对恶意信息扩散的双脉冲控制策略，建立了MSN中恶意信息传播控制模型并从理论上证明了笔者所提出的控制策略最优解的存在性和稳定性。其次，针对MSN中诈骗信息扩散会给网络用户造成严重损失的问题，我们采用系统动力学建模方法，建立了MSN中诈骗信息扩散的动力学模型框架，并从理论上分析了诈骗信息扩散的趋势和动力学模型的稳定性。我们把诈骗信息控制问题建模为一个最优控制问题，并将实施控制策略所需控制资源和诈骗信息给用户带来的损失共同建立为控制的总成本约束。在此基础上，提出了针对恶意信息扩散的连续控制策略，并以总成本最小为优化目标，基于最优控制理论，推导出控制策略的最优解分布。 再次，针对恐慌等负面情绪会随用户之间交流和沟通而感染和蔓延的问题，我们通过引入用户在情绪蔓延时的潜在状态这一概念，考虑情绪蔓延时个体的复杂心理活动和个体之间的相互作用，建立了MSN中情绪传播框架和情绪传播动力学的计算模型。针对不同状态的用户，提出了情绪扩散的接种、检疫和治疗的三种协同控制措施并将情绪扩散的控制问题转化为最优控制问题。此外，从理论上证明了三种协同控制措施最优控制解的存在性和唯一性，并进一步推导出其最优控制解。 最后，针对如何在MSN中以分布协同的方式来高效地实施信息传播调控方案和如何激励用户参与任务的问题，我们提出了一种新颖的群智信息传播调控任务实施框架。针对同质控制任务，设计了一个基于Stackelberg游戏的用户激励机制，求解出Stackelberg 均衡解和每个用户的最佳策略，并提出了管理者最佳预算的求解方法。针对异质控制任务，提出了一种基于实时在线逆向拍卖的激励方法，实现以最快的速度将任务分配给用户，并从理论的角度证明了该激励方法符合任务及时性、计算高效性、个体合理性、平台收益性和价格真实性等不可忽视的经济学性质。 本书由国家自然科学基金项目62102240、 61872228，中国博士后科学基金项目2020M683421和陕西省科技计划项目2020ZDLGY10-05等资助出版。非常感谢陕西师范大学计算机科学学院王小明教授对本书出版给予的大力支持。同时，感谢陕西师范大学计算机科学学院物联网与普适计算科研团队的老师、博士生和硕士生对本书撰写提供的帮助。 感谢西安电子科技大学出版社的编辑们对本书所做的细致修改工作。 由于本书的相关研究尚处于探索阶段， 同时限于作者的学识和经验， 书中难免有不妥之处， 诚望各位专家、同行和读者批评指正。 作 者2021年6月

第一章 绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外关于信息传播的研究介绍 8 1.2.1 信息传播过程建模 8 1.2.2 信息传播过程调控 10 1.2.3 信息传播控制任务分配 13 1.3 研究内容与结构 15 第二章 恶意信息传播过程动力学建模与脉冲控制方法 20 2.1 系统模型 21 2.1.1 网络传输模型与节点移动模型 21 2.1.2 恶意信息扩散规律 23 2.2 节点移动行为对信息扩散的影响 26 2.3 恶意信息传播过程动力学建模 29 2.4 恶意信息扩散脉冲控制方法 30 2.4.1 恶意信息消亡的τ-周期解的存在性 32 2.4.2 恶意信息消亡的τ-周期解的稳定性 34 2.5 仿真实验和分析 41 本章小结 54 第三章 诈骗信息扩散建模与最优控制方法 55 3.1 诈骗信息扩散动态过程建模 57 3.2 诈骗信息扩散模型稳定性分析 64 3.3 诈骗信息扩散最优控制方法 67 3.4 仿真实验和分析 73 3.4.1 扩散模型验证 75 3.4.2 控制策略验证 76 本章小结 83 第四章 恐慌情绪信息扩散建模与多策略协同控制方法 84 4.1 情绪信息传播动力学计算模型 87 4.1.1 情绪信息传播机制 87 4.1.2 情绪信息传播过程建模 89 4.2 情绪信息传播协同控制策略 90 4.3 情绪信息传播最优控制方法 93 4.3.1 情绪信息传播最优控制方法形式化描述 93 4.3.2 情绪信息传播控制最优解的分析 94 4.3.3 情绪信息传播控制最优解的推导 96 4.4 仿真实验和分析 100 本章小结 111 第五章 信息传播调控任务分配方法和用户激励机制 112 5.1 系统模型 112 5.1.1 群智信息传播调控任务实施框架 113 5.1.2 同质控制任务模型 114 5.1.3 异质控制任务模型 115 5.2 同质控制任务激励机制 117 5.2.1 用户理论最优策略 117 5.2.2 用户策略纳什均衡 119 5.2.3 同质任务用户激励机制设计 121 5.2.4 管理者最优策略 123 5.3 异质控制任务激励机制 124 5.3.1 机制设计目标 124 5.3.2 异质任务用户激励机制设计 125 5.3.3 机制性质分析 127 5.4 仿真实验和分析 130 5.4.1 同质任务实验结果 131 5.4.2 异质任务实验结果 134 5.4.3 大规模场景实验结果 137 本章小结 139 参考文献 140