社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法，包括步驟：S1.初始化信息傳播感知向量V，該向量裝載每一時刻的信息態(tài)勢感知數(shù)值；S2.通過t時刻的信息傳播節(jié)點V(n)和信息傳播關(guān)系E(m)構(gòu)建信息傳播樹Tr(t)；S3.計算t時刻Tr(t)的模塊度數(shù)值M(t)；S4.判斷t時刻是否為初始時間，若是，則將初始時間的模塊度裝載入感知向量V，同時將t賦值為t+1，執(zhí)行步驟S6，若否，則執(zhí)行步驟S5；S5.通過t+1時刻前的所有時刻的模塊度，利用三次指數(shù)平滑方法，計算t+1時刻模塊度預測值Mp(t+1)；S6.將Mp(t+1)裝載向量V；S7.判斷t+1是否為最終時刻，若否，則將t賦值為t+1，返回步驟S2，若是，則執(zhí)行步驟S8；S8.獲取最終感知向量V。
【專利說明】社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信息安全與網(wǎng)絡(luò)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，社會網(wǎng)絡(luò)也正在逐漸成為信息傳播的重要工具之一，也被大家公認與云計算、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等同為未來發(fā)展方向。同時，建立了以“興趣、觀點、活動、話題、喜好、人際關(guān)系、圈子”為中心的虛擬網(wǎng)絡(luò)。同時，用戶不僅僅創(chuàng)造內(nèi)容，同時也是信息的制造者、發(fā)布者、受眾者和傳播者，用戶參與程度加深、參與頻率加快、參與熱情加大，成為網(wǎng)絡(luò)輿論形式中不可分割的一部分。
[0003]Facebook發(fā)布的2013年Ql財報顯示，F(xiàn)acebook月活躍用戶達11.1億人，其中移動端占據(jù)7.51億，比去年同期增長了 54%。分析機構(gòu)Semiocast發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截至到2012年7月I日，Twitter的用戶數(shù)已經(jīng)突破5.17億，成為僅次于Facebook的全球第二大社交網(wǎng)站。此外，新浪CEO曹國偉稱，截至2013年3月底，新浪微博注冊用戶數(shù)增長到5.36億，比2012年底增加6.6%，微博日活躍用戶數(shù)比2012年底增長7.8%，達到4980萬。
[0004]當前社會網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播呈現(xiàn)出渠道多樣化、傳播速度快、規(guī)模范圍廣等現(xiàn)象，給信息的傳播分析帶來了新的挑戰(zhàn)。全球各領(lǐng)域的研究人員開始致力于這方面的研究，試圖通過分析信息的傳播過程發(fā)現(xiàn)在新型社會網(wǎng)絡(luò)上的信息傳播規(guī)律。在中國，社會網(wǎng)絡(luò)作為新媒體時代的一種新興事物，也已日益深入地走進了人們的生活之中，深刻影響和改變著人們的人際溝通和信息傳遞的方式。
[0005]然而，在信息傳播規(guī)律分析領(lǐng)域中，往往分析人員很難較為準確的預測下一時刻的信息傳播態(tài)勢，現(xiàn)在還沒有一種非常有效的社會網(wǎng)絡(luò)的信息傳播態(tài)勢感知方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006](一)要解決的技術(shù)問題
[0007]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:如何提供一種社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法及系統(tǒng)，以快速、有效、準確地對真實社會媒體上的真實信息傳播態(tài)勢進行感知。
[0008](二)技術(shù)方案
[0009]為解決上述問題，本發(fā)明提供一種社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法，包括步驟:S1.初始化信息傳播感知向量V，該向量裝載每一時刻的信息態(tài)勢感知數(shù)值；S2.通過t時刻的信息傳播節(jié)點V(n)和信息傳播關(guān)系E(m)構(gòu)建信息傳播樹Tr(t) ；S3.計算t時刻Tr (t)的模塊度數(shù)值M(t) ；S4.判斷t時刻是否為初始時間，若是，則將初始時間的模塊度裝載入感知向量V，同時將t賦值為t+1，執(zhí)行步驟S6，若否，則執(zhí)行步驟S5 ；S5.通過t+1時刻前的所有時刻的模塊度，利用三次指數(shù)平滑方法，計算t+1時刻模塊度預測值Mp (t+1)；S6.將Mp(t+1)裝載向量V;S7.判斷t+1是否為最終時刻，若否，則將t賦值為t+1，返回步驟S2，若是，則執(zhí)行步驟S8 ；S8.獲取最終感知向量V。[0010]優(yōu)選地，所述信息傳播節(jié)點V(n)是指社會網(wǎng)絡(luò)中參與信息傳播過程中的轉(zhuǎn)發(fā)信
肩、O
[0011]優(yōu)選地，所述信息傳播關(guān)系E(m)是指社會網(wǎng)絡(luò)中信息在傳播過程中，通過轉(zhuǎn)發(fā)、分享操作所形成的傳播關(guān)系。
[0012]優(yōu)選地，社會網(wǎng)絡(luò)的信息傳播過程是由一個源節(jié)點發(fā)布內(nèi)容，其它節(jié)點依次進行轉(zhuǎn)發(fā)，所述信息傳播樹Tr (t)的構(gòu)建方法是指通過傳播節(jié)點V (n)和信息傳播關(guān)系E(m)，構(gòu)建一種樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
[0013]優(yōu)選地，所述Tr(t)的模塊度數(shù)值M(t)是測量信息傳播的一種指標，其代表了信息傳播后的爆發(fā)程度，計算公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知方法，其特征在于，包括步驟: 51.初始化信息傳播感知向量V，該感知向量V裝載每一時刻的信息態(tài)勢感知數(shù)值； 52.通過t時刻的信息傳播節(jié)點V(η)和信息傳播關(guān)系E (m)構(gòu)建信息傳播樹Tr (t)； 53.計算t時刻Tr⑴的模塊度數(shù)值M(t)； 54.判斷t時刻是否為初始時間，若是，則將初始時間的模塊度裝載入感知向量V，同時將t賦值為t+Ι，執(zhí)行步驟S6，若否，則執(zhí)行步驟S5 ； 55.通過t+Ι時刻前的所有時刻的模塊度，利用三次指數(shù)平滑方法，計算t+Ι時刻模塊度預測值Mp(t+1)；
56.將Mp(t+1)裝載向量V; 57.判斷t+Ι是否為最終時刻，若否，則將t賦值為t+Ι，返回步驟S2，若是，則執(zhí)行步驟S8 ； 58.獲取最終感知向量V。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2中，所述信息傳播節(jié)點V(η)是指社會網(wǎng)絡(luò)中參與信息傳播過程中的轉(zhuǎn)發(fā)信息。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2中，所述信息傳播關(guān)系E(m)是指社會網(wǎng)絡(luò)中信息在傳播過程中，通過轉(zhuǎn)發(fā)、分享操作所形成的傳播關(guān)系。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2中，社會網(wǎng)絡(luò)的信息傳播過程是由一個源節(jié)點發(fā)布內(nèi)容，其它節(jié)點依次進行轉(zhuǎn)發(fā)，所述信息傳播樹Tr (t)的構(gòu)建方法是指通過傳播節(jié)點V (η)和信息傳播關(guān)系E (m)，構(gòu)建一種樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S3中，所述Tr(t)的模塊度數(shù)值M(t)是測量信息傳播的一種指標，其代表了信息傳播后的爆發(fā)程度，計算公式如下:
M(/)= Yj^idet+Utimidet (Yj totalt + ku ] j
M{ 2mt J _ TJnsideI (YjtotaiΛ 卜丫
Iml Imt J {Imj J 其中，M(t):指t時刻的模塊度數(shù)值，mt:信息傳播樹中t時刻所有轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的權(quán)重和； Σ insidet:t時刻所有鏈入傳播團體轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的權(quán)重和； Σ total,:t時刻傳播團體內(nèi)部所有節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的權(quán)重和； ki；t:t時刻節(jié)點i的所有關(guān)系的權(quán)重和； kMnside,t:t時刻從節(jié)點i鏈入傳播團體的所有關(guān)系的權(quán)重和。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S5中，所述三次指數(shù)平滑的計算公式如下:
=義+ //廠+&r2 其中，所述λ、P和δ均為平滑系數(shù)，t是指當前時刻，T是指預測周期。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述平滑系數(shù)的計算公式如下:
1= 3^(1)-35；2)+^(3)
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述Su)、和5f>的計算公式如下:
9.一種社會網(wǎng)絡(luò)信息傳播態(tài)勢感知系統(tǒng)，其特征在于，包括: 頁面解析模塊，用于解析社會網(wǎng)絡(luò)的基本信息頁面結(jié)構(gòu)和信息轉(zhuǎn)發(fā)頁面結(jié)構(gòu)，獲取信息傳播節(jié)點和信息傳播關(guān)系； 信息傳播樹生成模塊，用于通過當前時刻的信息傳播節(jié)點和信息傳播關(guān)系構(gòu)建信息傳播樹； 信息傳播態(tài)勢計算模塊，計算當前時刻信息傳播樹的模塊度數(shù)值； 信息傳播態(tài)勢預測模塊，用于根據(jù)`當前所有時刻的模塊度數(shù)值，利用三次指數(shù)平滑方法，計算下一時刻信息傳播態(tài)勢狀態(tài)； 信息傳播態(tài)勢感知可視化模塊，用于展示信息傳播態(tài)勢感知結(jié)果，將信息傳播態(tài)勢真實結(jié)果與感知結(jié)果進行對比。
10.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述信息傳播節(jié)點的基本屬性包括:發(fā)表信息的用戶ID、用戶昵稱、信息ID、信息內(nèi)容、信息發(fā)表時間、信息轉(zhuǎn)發(fā)量。
【文檔編號】H04L29/06GK103618702SQ201310567756
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年11月14日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月14日
【發(fā)明者】薛一波, 易成岐 申請人:清華大學