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Es de gran importancia identificar a los propagadores de rumores influyentes para prevenir y controlar la propagación de rumores. En este artículo, en cuatro redes sociales reales, basándonos en el modelo clásico de rumor y combinando modos de propagación de uno a muchos, investigamos la propagación de rumores mediante simulaciones de Monte Carlo cuando la tasa de propagación es baja. En primer lugar, estratificamos los nodos de la red según las características de la red. Si el coeficiente asortativo es positivo, estratificamos los nodos de la red por la centralidad de grado y los nodos con alto grado están en capas altas. Si el coeficiente asortativo es negativo, estratificamos los nodos de la red mediante el método de K-Shell y los nodos con alto valor están en capas altas. Luego se investiga el rendimiento de los nodos en diferentes capas como origen de rumores y como nodos informados. Descubrimos que el tamaño de la propagación es mayor y la prevalencia máxima del rumor se alcanza en menos tiempo cuando los nodos en capas
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