Resumen

Para identificar de manera efectiva los rumores en redes y bloquear su propagación, este artículo utiliza la teoría fractal para analizar una serie temporal de la situación de propagación de un rumor en una red, revelar su regularidad interna, extraer características y establecer un modelo de reconocimiento de rumores en redes. El modelo se basa en una descomposición en modos empíricos (EMD), dimensión de correlación y enfoque de los K-vecinos más cercanos (KNN). En primer lugar, se utiliza una función de partición para determinar si la serie temporal de la situación de propagación del rumor es un proceso fractal uniforme. En segundo lugar, la situación de propagación del rumor se somete a EMD para obtener una serie de funciones de modo intrínseco (IMFs), construir los componentes IMF1IMF6 que contienen información de características efectivas como componentes principales, y reconstruir el espacio de fases de los componentes principales, respectivamente. Finalmente, las dimensiones de correlación de los componentes principales IMF1IMF6 obtenidas por el algoritmo de Grassberger-Proc

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Identificar rumores en la red; Bloquear su propagación; Teoría fractal; Analizar; Situación de propagación; Modelo de reconocimiento
• Keywords:Identify network rumors; Block spread; Fractal theory; Analyze; Spreading situation; Recognition model