一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法技术

本发明专利技术提出了一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法，包括以下步骤：S1，获取在线社交网络节点上的个体特征；S2，根据步骤S1获取的个体特征计算信息传播加速度；S3，获取信息传播在网络节点上的受力状况；S4，判断信息剩余能量是否大于或者等于信息预设能量阈值，S5，统计网络节点上用户传播量，预测热点度。本发明专利技术能够通过构建的模型对在线网络事件进行统计，预测事件热度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法
本专利技术涉及在线社交信息网络
，特别是涉及一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法。
技术介绍
随着移动互联网技术不断地发展和5G通信时代的来临，以Twitter、Facebook、微博为代表的在线社交网络迅猛发展，发展成为人类社会中社会关系维系和信息传播的重要渠道与载体。在线社交网络的蓬勃发展，一方面极大地改变了人们的生活方式，由简单信息搜索和网页浏览转向网上社会关系的构建与维护、基于社会关系的信息创造、交流和共享；另一方面，也给社会带来了负面影响，例如，信息传播、虚假信息、网络诈骗等。因此，开展在线社交网络分析及网络信息传播的基础理论研究，有着重要的应用价值和社会意义。目前，针对在线社交网络的研究成为当前国内外的研究热点。主要包括网络结构特征、信息传播机理、群体行为演化等方面，涉及计算机科学、社会学、传播学、心理学、管理学等多个学科领域的交叉研究课题，而且社交网络用户规模庞大、网络结构复杂、用户行为多样，发布的信息具有海量性和异构性，具有“大数据”特征，导致传统的网络演化分析方法已无法满足要求，迫切需要面向大规模社交网络的新型模型与分析方法。大规模在线社交网络一个重要研究方向是从微观上对社交网络的用户进行建模，通过仿真用户间的相对关系变化和信息交互行为来研究社交网络宏观上的网络结构，以及中观上的网络群体和聚类特征的演化规律和内在机理，揭示社交网络中的用户关系结构、网络社区群体、网络空间信息之间的复杂交互关系和互动规律，为社交网络演化分析提供新的认识和理论支撑，对网络信息的合理利用，用户行为的正确引导，以及信息网络的有效管理起到重要的指导作用。从大量研究结论可知，建立在线社交网络信息传播模型是研究信息传播问题的必要方法和可行手段，通过建立合理的信息传播模型可以更真实、准确地描述在线社交网络中信息传播的复杂动态过程和传播规律，并且能较好地预测信息传播结果及其造成的影响，具有颇为重要的实际工作意义。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法。为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法，包括以下步骤：S1，获取在线社交网络节点上的个体特征；S2，根据步骤S1获取的个体特征计算信息传播加速度；S3，获取信息传播在网络节点上的受力状况；S4，判断信息剩余能量是否大于或者等于信息预设能量阈值：若信息剩余能量大于或者等于信息预设能量阈值，则向后继节点传播信息；返回步骤S2；若剩余信息能量小于信息预设能量阈值，则停止向后继节点传播信息；S5，统计网络节点上用户传播量，预测热点度。在本专利技术的一种优选实施方式中，信息传播的加速度aξ的计算方法包括以下步骤：S21，计算传播距离xξ：其中，为用户ξ的信息初始能量；Sξ为用户ξ的分享系数；Rξ为用户ξ的声誉系数；ωξ为用户ξ的在线频率；t为信息传播时间；为用户ξ的上线时差；函数r(t)为斜坡函数，表示节点上的用户在一个周期内解读信息的时间越长，对信息理解越深刻，之后评论和转发的信息越权威，信息传播距离也就越远；r(t)在最小正周期内的定义为：S22，将对时间求一阶导数，得到信息传播速度vξ为：其中，函数u(t)为阶跃函数，在最小正周期内定义为：S23，再将对时间求二阶导数，得到信息传播加速度aξ为：其中，函数δ(t)为单位冲激函数，其定义为：在本专利技术的一种优选实施方式中，步骤S3中的受力状况包括传播驱动力F1ξ、受众理性排斥力和社会舆论场力之一或者任一组合；传播驱动力F1ξ的计算方法为：F1ξ＝mξaξ，其中，mξ为用户ξ的节点质量，aξ为用户ξ信息传播加速度；受众理性排斥力的计算方法为：其中，mζ为用户ζ的节点质量，用户ζ为用户ξ对应节点的后继节点上的用户，ξ,ζ为网络节点上所有用户之一，Wξ,ζ为用户ξ与用户ζ之间的亲密度权重；社会舆论场力的计算方法为：其中，N1为关于此信息在社交网络上发表评论意见或进行信息转发的政府部门或媒体节点的总数量；为政府部门或媒体σl的节点质量和对应的影响因子；sgn(d)为符号函数，d表示媒体所持的观点和意见，根据支持、中立、反对的意见决定其力的作用方向，其定义为：在本专利技术的一种优选实施方式中，信息剩余能量的计算方法包括以下步骤：S41，计算信息传播合力Fξ：其中，F1ξ为传播驱动力，为受众理性排斥力，为社会舆论场力；S42，计算受力加速度其中，mξ为用户ξ的节点质量；S43，计算受力速度为：其中，nξ为用户ξ每天在线小时数；S44，计算信息剩余能量在本专利技术的一种优选实施方式中，步骤S4中还包括：用户ζ对应节点的后继节点上的用户为先令再令ξ＝ζ；返回步骤S2。在本专利技术的一种优选实施方式中，用户ξ的在线频率ωξ的计算方法为：其中，nξ为用户ξ每天在线小时数；或/和用户ξ的节点质量mξ的计算方法为：mξ＝lg(1+ψξ)，其中，ψξ为用户ξ所对应的节点ψ的节点度；或/和用户间的亲密度权重W的计算方法为：W在(0,1)上服从参数为λ的指数分布，即W～e(λ)；或/和分享系数S的计算方法为：S服从正态分布，即或/和声誉系数R的计算方法为：R服从正态分布，即综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术能够通过构建的模型对在线网络事件进行统计，预测事件热度。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本专利技术SEIR模型状态转移示意图。图2是本专利技术特征提取示意图。图3是本专利技术上线时差影响示意图。图4是本专利技术单路径上信息示意图。图5是本专利技术信息受力分析示意图。图6是本专利技术信息能量转化示意图。图7是本专利技术节点信息传递算法流程示意图。图8是本专利技术信息传播过程示意图。图9是本专利技术信息传播路径分析示意图。图10是本专利技术信息传播时变系统示意图。图11是本专利技术n2SR概率分布示意图。图12是本专利技术随机变量n,S,R数学期望变化影响效果示意图。图13是本专利技术随机变量n,S,R方差变化影响效果示意图。图14是本专利技术随机变量w数学期望、方差变化影响效果示意图。图15是本专利技术信号合成示意图。图16是本专利技术网络节点度分布示意图。图17是本专利技术信息传播趋势示意图。图18是本专利技术信息传播路径统计示意图。图19是本专利技术信息能量分布示意图。图20是本专利技术媒体影响效果示意图。图21是本专利技术仿真与实证数据对比示意图。图22是本专利技术仿真与实证数据误差示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。首先给出以下现有的计算模型：模型1：基于传染病模型是信息传播领域公认比较成熟的模型，将人群分为易感者、感染者和治愈者，信息从感染者传到易感者，易感者收到信息并成功转发后，自身转变为治愈者，完成个体状态的转换，直至系统达到一种稳定态。传统模型有SI、S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取在线社交网络节点上的个体特征；S2，根据步骤S1获取的个体特征计算信息传播加速度；S3，获取信息传播在网络节点上的受力状况；S4，判断信息剩余能量是否大于或者等于信息预设能量阈值：若信息剩余能量大于或者等于信息预设能量阈值，则向后继节点传播信息；返回步骤S2；若剩余信息能量小于信息预设能量阈值，则停止向后继节点传播信息；S5，统计网络节点上用户传播量，预测热点度。

【技术特征摘要】
1.一种基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取在线社交网络节点上的个体特征；S2，根据步骤S1获取的个体特征计算信息传播加速度；S3，获取信息传播在网络节点上的受力状况；S4，判断信息剩余能量是否大于或者等于信息预设能量阈值：若信息剩余能量大于或者等于信息预设能量阈值，则向后继节点传播信息；返回步骤S2；若剩余信息能量小于信息预设能量阈值，则停止向后继节点传播信息；S5，统计网络节点上用户传播量，预测热点度。2.根据权利要求1所述的基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法，其特征在于，信息传播的加速度aξ的计算方法包括以下步骤：S21，计算传播距离xξ：其中，为用户ξ的信息初始能量；Sξ为用户ξ的分享系数；ωξ为用户ξ的在线频率；t为信息传播时间；为用户ξ的上线时差；函数r(t)为斜坡函数，表示节点上的用户在一个周期内解读信息的时间越长，对信息理解越深刻，之后评论和转发的信息越权威，信息传播距离也就越远；r(t)在最小正周期内的定义为：S22，将对时间求一阶导数，得到信息传播速度vξ为：其中，函数u(t)为阶跃函数，在最小正周期内定义为：S23，再将对时间求二阶导数，得到信息传播加速度aξ为：其中，函数δ(t)为单位冲激函数，其定义为：3.根据权利要求1所述的基于时变阻尼运动的在线社交网络信息传播构建方法，其特征在于，步骤S3中的受力状况包括传播驱动力F1ξ、受众理性排斥力和社会舆论场力F3ξ之一或者任一组合；传播驱动力F1ξ的计算方法为：F1ξ＝mξaξ，其中，mξ为用户ξ的节点质量，aξ为用户ξ信息传播加速度；受众理性排斥力的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘小洋，何道兵，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50