ABSTRACT Vehicle data, som kan ha vissa fel, ger en källa för big data analys. Bilägare publicerar ibland falsk information för att skydda sin integritet eller sina intressen. Spridningen av dessa falska budskap kommer att bidra till potentiella förluster som rykten. På senare tid har framväxten av det sociala fordonsnätverket ytterligare påskyndat spridningen av rykten och antirumporer. Forskare har föreslagit ett antal metoder för att minska den förlust som orsakas av rykten. Dessa metoder tar dock inte hänsyn till det faktum att det tar lite tid för användarna att svara på meddelandet efter att ha fått ryktena. Varje användare svarar olika på rykten, men tidigare metoder använder fasta omräkningskurser i olika stater. För att övervinna dessa svårigheter klassificeras individer som mottagliga, förtroendefulla, smittsamma, immuna eller återvinningsbara (STCIR). Vi föreslår en ny STCIR-modell för att studera den dynamiska spridningen av rykten. Varje användare tilldelas en tidströskelattribut för att ange tidsfördröjningen för användarens svar. I vissa fall kan en användare få ett rykte gång på gång under tidströskeln. Dessutom introducerar vi vehikulära noder som myndigheter som producerar korrekt information för att stävja rykten genom vidarebefordran av användare, och anti-rumporerna från användare betraktas som ett rykte kaskade. De experimentella resultaten visar att vehikulära noder kan minska skalan och antalet rykten. Vehikulära noder uppstår tidigt och rör sig snabbt, och genom att flytta till en högre grad, kan dessa noder öka effektiviteten i förmildrande rykten. INDEX TERMS Vehicular sociala nätverk, ryktesspridning modell, vehicular node, tidsfördröjning.
Wu och Al. REF klassificerade individer i känslighet, förtroende, infektion, immunitet eller återhämtningsförmåga och föreslog en ny STCIR-modell för att studera dynamisk spridning av rykten.
Using Mobile Nodes to Control Rumors in Big Data Based on a New Rumor Propagation Model in Vehicular Social Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}