随着新媒体技术的颠覆性发展，线上与线下、虚拟与现实之间的界限越来越模糊，形成了一个复杂的大型舆论场。社交裂变中充斥着各种负面信息（虚假信息、谣言、假新闻等），网络空间治理已成为全球共识。在此背景下，本研究综合考虑了基于位置的人际交互网络和在线社交网络中虚假信息的传播，提出虚实交互社交网络中个体保护策略下虚假信息传播最小化问题，并介绍如何系统地解决这一问题。我们探索了问题的计算复杂性及目标函数的模性，基于Lovász扩展设计一种非次模集函数连续性近似凸松弛方法，开发了一种近似投影次梯度方法以获得具有近似比保证的解。最后，在三个组装的真实世界数据集上的实验仿真验证了本研究构造方法的有效性和可行性。
Peikun Ni, Jianming Zhu, Guoqing Wang. Misinformation Blocking Problem in Virtual and Real Interconversion Social Networks[J]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2023
