1.一种分布式控制移动机会社会网络中正负信息耦合传播的方法，其中，所述移动机会社会网络包括移动机会网络和在线社会网络，所述移动机会网络包括多个物理社区，所述在线社会网络包括控制中心，该方法包括如下步骤：S100：所述控制中心根据获取到的所述移动机会网络中的每个物理社区的正负信息耦合传播情况选择一定数量的种子用户分别且同时去执行警告、纠正和引导这三种控制措施；

S200：所述控制中心根据所述每个物理社区中正负信息耦合传播情况的控制反馈结果，动态调整下一时间的种子用户选择方案；

其中，S100中所述获取到的所述移动机会网络中的每个物理社区的正负信息耦合传播情况的具体获取方法为：S101：根据所述移动机会网络中的每个物理社区建立正负信息耦合传播的模型，具体包括：把所述移动机会网络划分为i个物理社区；针对第i个物理社区，构建一个正负信息耦合传播的模型如下：其中，i是小于等于M的正整数，M表示所述移动机会网络中总的社区数量；ω表示任何一个用户离开物理社区的概率；α(t)表示当一个处于未知态的用户接收到正信息时，该用户转移到正信息-传播态的概率；α′(t)表示当一个处于未知态的用户接收到了负信息时，该用户转移到负信息-传播态的概率；β(t)和γ(t)表示当一个处于正信息-传播态的用户接收到了负信息时，该用户分别转移到负信息-传播态或者双信息-犹豫态的概率；β′(t)或γ′(t)表示当一个处于负信息-传播态的用户接收到了正信息时，该用户分别转移到正信息-传播态或者双信息-犹豫态的概率；δ(t)表示当一个处于双信息-传播态的用户接收到正信息时，该用户转移到正信息-传播态的概率；δ′(t)表示当一个处于双信息-传播态的用户接收到负信息时，该用户转移到负信息-传播态的概率；

ui(t)、 hi(t)分别表示在时间步t时第i个物理社区中处于未知态、正信息-传播态、负信息-传播态和双信息-犹豫态的用户比例；

S102：针对每个物理社区中未知态、负信息-传播态和双信息-犹豫态的用户分别提出了警告、纠正和引导三种控制措施，并基于上述所提出的三种控制措施对上述正负信息耦合传播的模型进行改进，得到一个带有控制措施的正负信息耦合传播的模型；

S103：利用所述带有控制措施的正负信息耦合传播的模型，基于所有的物理社区计算实施警告、纠正和引导三种控制措施产生的总损耗并得到最优的警告、纠正和引导措施随时间的变化关系。

2.根据权利要求1的方法，优选的，所述种子用户的选择根据该种子用户的出度来选择。

3.根据权利要求2的方法，所述根据该种子用户的出度来选择具体是指：

在物理社区i中，计算每个用户的出度大小，然后选择前 个出度最

大的用户、 个出度次之的用户和 个出度较小的

用户分别且同时执行纠正措施、引导措施和警告措施，直到正负信息的耦合传播过程中受到负信息影响的用户数减为0；

其中， 表示比x大的最小整数；Ni表示物理社区i中总的用户数量，ui(t)、 和hi(t)分别表示物理社区i中处于未知态、负信息-传播态和双信息-犹豫态的用户比例；

和 分别表示最优的警告、纠正和引导措施随时间的变化关系。

4.根据权利要求1的方法，其中，步骤S101中的模型是基于以下假设而创建的：所述物理社区中任何一个用户所处的状态属于未知态U、正信息-传播态Pd、负信息-传播态Nd和双信息-犹豫态H这四种状态之一，并且任何一个用户都会以概率ω离开该物理社区。

5.根据权利要求1的方法，其中，步骤S102中的所述三种控制措施具体为：(1)警告：对于处于未知态的用户，提前实施危害警告和提示使得这些用户认识到错误信息的危害性和不真实性，从而以概率λ1(t)转移到正信息-传播态；此外，在执行警告措施后，从未知态到正信息-传播态的用户转移率为λ1(t)wi(t)ui(t)，其中wi(t)表示警告措施随时间的变化关系；

(2)纠正：对于处于负信息-传播态的用户，进行辟谣并且劝服这些用户放弃负信息，停止负信息的传播，并且以概率λ2(t)转移到正信息-传播态；此外，在执行纠正措施后，从负信息-传播态到正信息-传播态的用户转移率为 其中ci(t)表示纠正措施随时间的变化关系；

(3)引导：对于处于双信息-犹豫态的用户，加强正信息对他们的影响并引导这些用户放弃负信息，以概率λ3(t)转移到正信息-传播态；此外，在执行引导措施之后，从双信息-犹豫态到正信息-传播态的用户转移率为λ3(t)gi(t)hi(t)，其中gi(t)表示引导措施随时间的变化关系。

6.根据权利要求5的方法，步骤S102中的所述带有控制措施的正负信息耦合传播的模型具体为：

7.根据权利要求1的方法，步骤S103中的所述总损耗具体计算公式为：

其中x1、x2和x3分别表示执行警告、纠正和引导三种控制措施的权重，

和 分别表示第i个物理社区中在时间t执行警告、纠正和引导措

施产生的损耗， 和y2hi(t)分别表示第i个物理社区中处于负信息-扩散态和双信息-犹豫态的的用户在时间t带来的系统损失；y1和y2分别表示处于负信息-扩散态和双信息-犹豫态的用户带来系统损失的权重，T表示期望的控制时间，M表示所述移动机会网络中总的社区数量。

8.根据权利要求7的方法，所述总损耗最小时得到所述最优的警告、纠正和引导措施随时间的变化关系。

9.根据权利要求1的方法，其中，步骤S101进一步包括如下步骤：

初始条件为：

10.根据权利要求1的方法，步骤S200中所述根据所述每个物理社区中正负信息耦合传播情况的控制反馈结果，动态调整下一时间的种子用户选择方案具体是指：在当前时间执行完三种控制措施之后，可以得到处于未知态、正信息-传播态、负信息-传播态、双信息-犹豫态的用户比例以及最优的警告、纠正和引导措施强度值，则下一时间根据计算得到的执行警告、纠正和引导措施的种子用户数；

其中， 表示比x大的最小整数；Ni表示物理社区i中总的用户数量，ui(t)、 和hi(t)分别表示物理社区i中处于未知态、负信息-传播态和双信息-犹豫态的用户比例；

和 分别表示最优的警告、纠正和引导措施随时间的变化关系。