[發明專利]一種基于權重更新的社交網絡信任度學習方法

有效

• 申請號: 201810017427.0
• 申請日: 2018-01-09
• 公開（公告）號: CN108334953B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 宣琦;殳欣成;阮中遠;王金寶;傅晨波
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06Q50/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于權重更新的社交網絡信任度學習方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

S1：導入網絡集合G＝(V,E,W)，其節點集和連邊集分別為V＝{v₁,v₂,...,v_n}和節點總數N；W為權重集合；

S2：選取智慧節點；對網絡節點進行標號，設定標號為1的節點為智慧節點，為了研究這種學習方法的訓練過程，假設整個網絡有且僅有1個智慧節點；

S3：初始化權重；在網絡中每條有向連邊從v_j指向v_k的權重都分配一個固定常數0.5，即，w_jk＝0.5，權重w_jk表示v_k對v_j的信任度；

S4：基于級聯信息傳播的學習方法；隨機選擇一個網絡中的節點v_j，作為信息傳播的源節點，如果源節點v_j為智慧節點，只發布真消息；如果源節點v_j為普通節點，以同等概率發布消息或假消息；當一個節點v_k觀察到來自它的鄰居節點的消息時，它將首先隨機選取其中一個相鄰的鄰居節點，表示為v_j，然后級聯信息傳播模型如下：

如果v_k是一個智慧節點，如果這是真消息，它將該消息轉發的概率p＝η，否則拒絕發布；

如果v_k是一個普通節點，它將該消息轉發的概率p＝η·w_jk，不管它是真的還是假的，0≤η≤1是自然轉發率；

在信息傳播過程中，每次迭代t，如果v_k觀察到的是真消息，根據以下公式(1)更新權重：

在信息傳播過程中，每次迭代t，如果v_k觀察到的是假消息，根據以下公式(2)更新權重：

其中，Δ＝0.001為更新參數，并且防止產生信息傳播阻隔；

每一個節點只有一次機會傳播，傳播不成功則不再繼續傳播，當網絡中能夠看到信息的節點，已經全部被轉發詢問后停止，記為1次傳播過程；設定循環次數M，即重復M次傳播過程，權重更新達到平穩狀態；

S5：計算網絡信息過濾能力指標；經過學習方法訓練之后，固定更新后的權重，計算傳遞真實消息和錯誤消息的節點的數量，分別由N_T和N_F表示；然后，定義真正的消息傳輸能力TTA和假消息傳輸能力FTA，如下：

在此基礎上，進一步定義一個社交網絡的信息過濾能力IFA，如下：

比較訓練前后網絡的IFA的變化以及網絡結構對IFA的影響。