[發明專利]基于演化博弈的微博謠言傳播的分析方法與系統

有效

• 申請號: 201810071416.0
• 申請日: 2018-01-25
• 公開（公告）號: CN108304521B
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 韋世紅;陳迪強;唐宏;于海洋
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F16/951
• 分類號: G06F16/951;G06N5/02;G06Q50/00
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

本發明屬于社交網絡建模與數據挖掘領域，具體涉及到一種基于演化博弈的微博謠言傳播的分析方法與系統；所述方法包括：構建微博數據信息數據庫，抓取微博用戶資料和數據資料，進行數據預處理；提取所述微博用戶資料和數據資料的相關屬性；根據演化博弈的理論來定義各個節點的收益矩陣，以及各個節點的鄰居節點中不同策略選擇所占的比例，根據復制動態方程構建話題驅動力；構建謠言傳播動力學模型。本發明通過兼顧謠言信息本身的特殊性，將辟謠信息引入到傳統的SIR模型中，提出一種SKIR微博謠言傳播動力學模型，從而實現對真實世界中微博謠言傳播過程的分析。

技術領域

本發明屬于社交網絡建模與數據挖掘領域，具體涉及到一種基于演化博弈的微博謠言傳播的分析方法與系統。

背景技術

微博作為當前最熱門的社交網絡平臺之一，是人們獲取和分享信息的重要場所，其在為人們提供方便的同時，也成為了眾多網絡謠言滋生的樂土。微博龐大的用戶群體，使得謠言的傳播速度和范圍都得到了前所未有的提升，給社會的和諧安定造成了嚴重的威脅。研究微博謠言傳播問題對于理解、預測和疏導輿情有著重要的理論和現實意義，正引起各國政府和社會的廣泛關注和重視。

目前，常見的微博謠言傳播分析都是通過構建微博謠言傳播模型實現的。現有的謠言傳播模型雖然在一定程度上可以刻畫謠言傳播過程中各階段所呈現的特征，但是由于缺乏完整的謠言傳播動力學機制分析，受限于簡單的參數設定，未曾考慮到謠言信息本身的特殊性—謠言和辟謠信息的共生性，以及人們的從眾心理以及利弊權衡心理，節點間的規則也較為簡單，最終導致所構建的模型無法完整、真實的模擬現實世界中微博謠言的傳播過程。由此，這些模型對真實世界的謠言傳播狀況的分析與真實微博謠言情況還存在差距。對比文件 CN106126700A一種微博謠言傳播的分析方法所采用的UASR微博謠言傳播模型，能夠對微博謠言傳播進行有效的分析，但該模型僅考慮了謠言單條信息的影響因素，而忽略了辟謠消息對謠言傳播的影響，同時還忽略了用戶在面對選擇時的趨利性心理和從眾心理。

發明內容

為實現以上發明目的，本發明提出了一種基于演化博弈論的謠言傳播分析方法與系統，

所述具體包括以下四個步驟：

步驟1、構建微博數據信息數據庫，抓取微博用戶資料和數據資料，對抓取后的微博用戶資料和數據資料進行數據預處理；

步驟2、提取微博用戶資料和數據資料的相關屬性，根據所述相關屬性構建微博用戶的社交影響力；

步驟3、根據演化博弈的理論和所述微博用戶的社交影響力來定義各個節點的收益矩陣；利用所述收益矩陣根據復制動態方程構建話題驅動力；

步驟4、根據所述話題驅動力，構建謠言傳播動力學模型，根據謠言傳播動力學模型對微博謠言傳播過程進行分析。

進一步的，所述構建微博數據信息數據庫，抓取微博用戶資料和數據資料，對抓取后的微博用戶資料和數據資料進行數據預處理包括：選定一條微博，選擇所述微博的轉發用戶中的第一用戶作為起始用戶，將所述第一用戶加入到待抓取的用戶的隊列中，從所述待抓取的用戶的隊列中選取一個用戶，抓取其資料和發布的微博數據，然后抓取參與轉發所述微博的下一個用戶，如此循環下去，直到抓取完所有需要的數據。

進一步的，步驟2中所述用戶屬性的提取方法為：從用戶本身活躍度f_user(i)、鄰居節點影響力f_nei(i)以及微博熱度f_inf(t)來提取用戶屬性。

進一步的，所述用戶本身活躍度f_user(i)包括：根據所述步驟101中抓取的數據通過用戶本身的關注數以及轉發和原創微博的數目衡量用戶的活躍度；

f_user(i)＝χ_j+χ_k