[發明專利]社交網絡中一種基于三元組的參與話題預測方法

在審

• 申請號: 201610083980.5
• 申請日: 2016-02-07
• 公開（公告）號: CN105761152A
• 公開（公告）日: 2016-07-13
• 發明（設計）人: 肖云鵬;黃愷;劉宴兵;劉瀚松;楊光;賴佳偉;李露;李松陽
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

技術領域

本發明涉及社交網絡信息分析技術，尤其是社交網絡中的信息傳播、話題分析領域。

背景技術

社交網絡指的是社交參與者及其間的關系的集合，也可以說，一個社交網絡是由節點(社交參與者)和節點之間的邊(社交參與者之間的關系)組成的集合。因此，常用圖模型來描述這樣的結構。典型的社交網絡研究領域包括角色識別、話題分析和信息傳播等。其中話題分析領域由于能夠了解輿論導向，及時獲取有效信息，成為了近幾年研究了熱門方向之一。

當前話題分析研究主要包括話題發現、話題參與預測等，所使用的方法包括：基于文本的分析，基于用戶影響力的分析和基于網絡結構的分析等。其中，基于網絡結構的分析是最重要的研究方法之一。有許多重要的理論建立在基于結構的分析之上，例如結構洞理論和小世界理論。也有很多重要的指標用于描述網絡結構，包括度、路徑、網絡密度和聚類系數等。

在基于網絡結構的話題參與預測分析中，具體又有基于樹形結構的分析方法和基于好友圈子的分析方法等?；跇湫谓Y構的分析方法將用戶參與話題的行為通過“粉絲轉發話題，粉絲的粉絲再轉發話題”這樣一層一層的樹形結構建模；基于用戶好友圈子的分析方法，將用戶參與話題的行為視為用戶的好友圈子對用戶產生的影響。以上兩種方法的有效性在各自的應用場景中都得到了證明。但是，上述方法都存在一定應用場景的局限性，例如，在參與話題的用戶數量極少的情況下，樹會只剩下兩層，好友圈子更是會萎縮成離散的點。

三元組是三個相互關聯的用戶組成的小團體，是研究社交網絡中團體現象的最基本單位。HONGHUANG等人在《在社交網絡中挖掘三元組的閉合模式》(MiningTriadicClosurePatternsinSocialNetworks.WWW’14Companion,April7-11,2014,Seoul,Korea.)一文中，利用一種基于三元組結構的三元因子圖模型進行鏈接預測，成功地對所有三元組的閉合行為進行了研究。該文說明利用三元組的分析方法可以有效地對用戶關系的建立進行分析，但三元組結構目前僅應用在鏈接預測領域，傳統的三元因子圖模型不適合直接用于預測用戶參與話題的問題。

發明內容

本發明針對現有技術社交網絡話題信息預測分析中存在的上述技術問題，基于改進的三元組結構和三元因子圖模型對社交網絡話題進行預測分析。具體包括：獲取數據、提取用戶屬性、提取信息三元組屬性、利用改進的三元因子圖模型進行建模，預測哪些用戶會參與話題。

本發明解決上述技術問題的技術方案是，提出一種社交網絡中基于三元組的參與話題預測方法，該方法包括：獲取數據模塊獲取熱點話題下的用戶信息；提取特征模塊將用戶參與話題的行為通過時間分片，找出每個時間段參與話題的用戶組成的信息三元組，為每個用戶提取特征屬性，基于用戶的屬性提取信息三元組的屬性；模型訓練模塊基于信息三元組屬性對信息三元組的閉合行為建模構建三元信息因子圖模型，找出該熱點話題下一階段有哪些信息三元組閉合；結果預測模塊根據預測的信息三元組閉合結果，預測得到參與話題的用戶。

本發明的其中一個實施例進一步包括，所述三元信息因子圖模型包括，根據信息傳播過程及可能的信息傳播過程構建話題參與網絡拓撲結構，將所有可能閉合的開元三元組作為候選三元組，對候選信息三元組的狀態賦值，使用函數f(X,Y,Z,y_i)表示三元組本身的屬性對三元組取值的影響；使用函數g(y_i,y_j)表示兩個相互影響的候選三元組取值的相互影響。

預測得到參與話題的用戶進一步包括：根據公式：