[發(fā)明專利]一種基于混沌理論的信息傳播模型及其傳播方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710371282.X
• 申請(qǐng)日: 2017-05-24
• 公開（公告）號(hào): CN107292390A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韋世紅;弭寶松;肖云鵬;劉宴兵;孫華超;宋晨光
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N7/08
• 分類號(hào): G06N7/08;G06Q50/00
• 代理公司: 重慶市恒信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司50102
• 代理人: 劉小紅,李金蓉

1.一種基于混沌理論的信息傳播模型，其特征在于：包括獲取數(shù)據(jù)集模塊，用戶靜態(tài)狀態(tài)變化因素提取模塊，動(dòng)態(tài)狀態(tài)特征預(yù)測模塊和熱點(diǎn)話題傳播模型構(gòu)建模塊；

其中所述獲取數(shù)據(jù)集模塊，用于在在線社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的公共API下獲取相關(guān)熱點(diǎn)話題下的相關(guān)信息；

所述用戶靜態(tài)狀態(tài)變化因素提取模塊，用于從用戶屬性、內(nèi)容屬性和用戶關(guān)系屬性三個(gè)維度，量化影響用戶參與話題的靜態(tài)因素，利用邏輯回歸方法衡量每個(gè)因素的權(quán)重，構(gòu)建用戶靜態(tài)狀態(tài)改變機(jī)制；

所述動(dòng)態(tài)狀態(tài)特征預(yù)測模塊，用于將用戶的歷史行為中，每日參與話題數(shù)據(jù)整理為時(shí)間序列形式，然后利用混沌時(shí)間序列方法預(yù)測下一步動(dòng)態(tài)，最后再將預(yù)測的結(jié)果歸一化，以預(yù)測用戶動(dòng)態(tài)行為特征；

所述熱點(diǎn)話題傳播模型構(gòu)建模塊，將用戶靜態(tài)狀態(tài)改變屬性機(jī)制與動(dòng)態(tài)狀態(tài)特征預(yù)測模塊所得到的歸一化預(yù)測結(jié)果結(jié)合，將二者相乘后的結(jié)果作為SIR模型的傳染率μ，以(1-μ)作為恢復(fù)率，構(gòu)建新的熱點(diǎn)話題信息傳播模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于混沌理論的信息傳播模型，其特征在于：所述相關(guān)熱點(diǎn)話題下的相關(guān)信息包括用戶自身信息、用戶的歷史行為記錄和用戶間的關(guān)系。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于混沌理論的信息傳播模型，其特征在于：所述的構(gòu)建用戶靜態(tài)狀態(tài)改變機(jī)制包括以下步驟：

S21：從用戶屬性維度出發(fā)，提取用戶影響狀態(tài)改變的特征因子；

S22：從用戶社交關(guān)系維度出發(fā)，提取該用戶與上游用戶主題興趣相似度和用戶間的交互強(qiáng)度特性因子；

S23：從內(nèi)容屬性維度出發(fā)，提取用戶是否包含url、是否為轉(zhuǎn)發(fā)微博、微博主題和用戶主題興趣相似度的特征因子；

S24：采用邏輯回歸算法計(jì)算用戶的轉(zhuǎn)發(fā)概率

p(y=1|x;θ)=σ(θTx)=11+exp(-θTx)]]>

其中y表示用戶參與話題的決策，當(dāng)其為1的時(shí)候表示用戶參與了話題，其為0的時(shí)候表示用戶未參與了話題；θ是模型參數(shù)，即回歸系數(shù)；σ是sigmoid函數(shù)，p()函數(shù)代表計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)概率的函數(shù)，x表示該微博的特征集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種基于混沌理論的信息傳播模型，其特征在于：所述S21中提取用戶影響狀態(tài)改變的特征因子，包括用戶的粉絲數(shù)、用戶轉(zhuǎn)發(fā)活躍度、性別、是否為注冊(cè)用戶、用戶的網(wǎng)絡(luò)行為動(dòng)態(tài)數(shù)目和用戶的PageRank值。