[發明專利]社交網絡社區影響力評估算法

在審

• 申請號: 201410740284.8
• 申請日: 2014-12-05
• 公開（公告）號: CN104484825A
• 公開（公告）日: 2015-04-01
• 發明（設計）人: 張波;楊濤;宋倩倩;宋鋒;胡斯卉
• 申請（專利權）人: 上海師范大學;公安部第三研究所
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00
• 代理公司: 上海申新律師事務所 31272
• 代理人: 周云

1.一種社交網絡社區影響力評估算法，其特征在于，基于圖論方法，其基本步驟為：

第一步，定義社交網絡與社區影響力相關的概念及建模；

第二步，基礎階段，計算出用戶傳播主題信息的意愿、社區用戶綜合影響、社區用戶數量、社區用戶規模，再綜合計算出社區影響力；

第三步，延伸階段，以基礎階段為基礎，計算出社區對社區內節點的影響力、社區對社區外節點的影響力、社區對社區的影響力；

第四步，將計算出的社區影響力、社區對社區內節點的影響力、社區對社區外節點的影響力、社區對社區的影響力,用于評估各社區間的影響力、節點對社區的重要性以及社區對節點作用。

2.根據權利要求1所述的社交網絡社區影響力評估算法，其特征在于，所述第一步定義，包括步驟：

社交網絡模型：社交網絡可以形式化為一個二分圖，G＝(V,E)，V代表社交網絡中的用戶集合，E用來描述用戶間的關系的集合；

社區模型：社區是由擁有相同興趣愛好的用戶組成，為社交網絡的一個子圖，C＝＜CV,CE＞，當用戶屬于社區表示為：社區用戶間的關系表示為：

根據社區間是否擁有共同用戶，將社區分為非重疊社區和重疊社區；

(1)非重疊社區：如果社區中的所有用戶均不屬于另一社區，則該社區與另一社區為非重疊社區，非重疊社區表示為：SV⊆V,CE⊆E;]]>

(2)重疊社區：如果一個社區中的至少有一個用戶同時也屬于另一社區，則兩個社區為重疊社區，重疊社區表示為：OC=<MCV,SCV,CE>,MCV⊆V,SCV⊆V,CE⊆E;]]>

根據上述的非重疊社區和重疊社區，得出下列屬性：

●∀vi,vj∈C.CV^∃e(vi,vj)→∀e(vi,vj)∈C.CE;]]>

●∀e(vi,vj)∈C.CE^→∀vi,vj∈C.CV;]]>

●

●

社區影響力評估算法:根據給出的社區模型以及與它相關的社交網絡的信息來評估社區的影響力，社區影響力評估算法表示為：CI(C_i)＝f(G,C_i)，CI(C_i)表示社區C_i的影響力，f(G,C_i)表示該模型是基于G和C_i；

用戶影響力：每個用戶在其所在的社區內存在一定的影響力，而用戶的影響力是通過用戶發布的信息影響的人數來衡量的，用戶發布的信息影響的人數即轉發或分享該信息的總人數，用戶發布的信息，不僅會影響到社區內的用戶，還會影響社區外的用戶，UI的取值在0到1之間，UI的值越大，表示用戶的影響力越大；

社區影響力：當興趣愛好相同的人聚集形成社區時，社區就會形成一定的影響力，社區影響力是對社區內用戶影響力的綜合；

如述，社交網絡是由多個重疊或非重疊社區組成，社區是由用戶組成，每個用戶是一個用戶節點，每個用戶節點可能屬于一個或多個社區，為了便于分析，作出如下定義：

每一條主題信息j在社交網絡中傳播，都會形成一個圖g_j,社交網絡中，有n個主題，且主題的數量隨著時間的推移，在不斷的增加，所以需要不停地對信息進行更新，主題S的集合表示為:S＝{s₁,s₂,s₃......s_n},主題S傳播過程中形成的圖的集合表示為：g＝{g₁,g₂,g₃......g_n}；

平均用戶傳播主題信息的意愿：每條主題信息由發布者開始傳播，用戶在面對該主題信息時，決定是否愿意傳播下去，如果用戶轉發或分享，則說明用戶愿意對該主題信息進行傳播；反之，則不愿意，將用戶對多條主題信息的反應綜合，形成平均用戶傳播信息的意愿；

社區對社區內節點的影響：社區對社區內節點的影響是社區內的用戶受到社區內其他用戶的影響；

社區對社區外節點的影響力：社區內的用戶發布的信息，在影響社區內的用戶的同時，也可能對社區外的節點產生影響，將社區看作一個整體，社區對社區外節點的影響力即看作是節點對節點的影響力；

社區對社區的影響力：社交網絡中的社區與社區之間由于用戶之間的交互，使得社區與社區之間存在影響力。