一种基于潜在传播集的社交网络信息传播跟踪方法

    公开(公告)号:CN106844697B

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201710060641.X

    申请日:2017-01-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于潜在传播集的社交网络信息传播跟踪方法,包括:建立基于潜在传播集的SIR模型;从社交网络中获取网络消息,进行聚类并分组,建立网络热点消息的分类数据库;从分类数据库中选取网络热点消息,对社交网络进行采样,获取传播参数;获取新的网络热点消息,将其与网络热点消息的分类数据库进行对比,选择最接近的网络热点消息类型,并提取获取的传播参数作为新的网络热点消息的参考传播参数;对参考传播参数进行调整,进一步预测所述网络热点消息的传播情况并进行人工干预。本发明运用在不同规模的人工网络与现实网络中,由SIPR方程组生成的S、I、R三类曲线与仿真模拟情况中三类曲线吻合度很高,均表现出了良好的效果。

    一种基于潜在传播集的社交网络信息传播跟踪方法

    公开(公告)号:CN106844697A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710060641.X

    申请日:2017-01-25

    CPC classification number: G06F16/355 G06F16/951 G06N3/04 G06Q50/01

    Abstract: 本发明涉及一种基于潜在传播集的社交网络信息传播跟踪方法,包括:建立基于潜在传播集的SIR模型;从社交网络中获取网络消息,进行聚类并分组,建立网络热点消息的分类数据库;从分类数据库中选取网络热点消息,对社交网络进行采样,获取传播参数;获取新的网络热点消息,将其与网络热点消息的分类数据库进行对比,选择最接近的网络热点消息类型,并提取获取的传播参数作为新的网络热点消息的参考传播参数;对参考传播参数进行调整,进一步预测所述网络热点消息的传播情况并进行人工干预。本发明运用在不同规模的人工网络与现实网络中,由SIPR方程组生成的S、I、R三类曲线与仿真模拟情况中三类曲线吻合度很高,均表现出了良好的效果。

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