[發明專利]一種基于維納過程的動態社會關系建模方法

在審

• 申請號: 201810758445.4
• 申請日: 2018-07-11
• 公開（公告）號: CN109299429A
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發明（設計）人: 甘臣權;李小可;張祖凡;曾甜
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F17/13
• 分類號: G06F17/13;G06F17/18;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: 李金蓉

本發明請求保護一種基于維納過程的動態社會關系建模方法，屬于移動通信技術領域。該方法包括以下步驟：1、將社會個體間隨時間變化的社會關系定義為隨機過程；2、基于布朗運動理論建立社會關系強度的隨機微分方程；3、對模型進行數學分析，得到社會關系隨時間演化的統計規律；4、利用卡爾曼濾波算法估計表達式中的漂移系數；5、利用期望最大化算法估計剩余隱含參數在每個時刻的估計值。本發明提出的基于維納過程的動態社會關系建模方法，能預測社會關系的變化趨勢以及隨時間變化的規律。

技術領域

本發明屬于移動通信技術領域，具體涉及基于維納過程的社會網絡中社會個體間動態社會關系的建模方法，可以實現用戶間社會關系的實時預測。

背景技術

社交關系是人與人溝通交流的紐帶，也是社交網絡中信息傳播的基礎，從社交網絡獲取用戶的社交信息并合理利用可以提高信息的成功傳輸率，此外，研究社會網絡信息的傳播規律有助于發現影響力較大節點的識別和個性化推薦，大多數互聯網公司成功地利用社交網絡進行個性化推薦使銷售額提高。而社會網絡節點之間關系強度的建模是研究信息傳播和個性化推薦的關鍵，因此，對社交網絡關系進行建模具有十分重要的研究意義和應用價值。

目前大多數所討論的社會網絡都關注對特定時間段網絡結構特征進行描述，并基于用戶的個人信息和不同用戶之間的交互信息來計算關系強度，擁有更多相似特征以及更頻繁的互動表示用戶之間的社會關系更親密。實際上，由于現實生活是一個動態的環境，節點間的交互行為不是一成不變的，自然界的一切生物過程都受到突發事件、交互情況或外界環境等隨機因素的影響。這些隨機因素都不可以忽略，它是時間t的函數，在任意時刻的值是不確定的，但是卻具有統計規律的。簡單的靜態模型已不能較好地滿足社會網絡的應用，商品的服務與推薦、信息的動態傳播、謠言的控制都需要準確地、動態地量化用戶間的社會關系確保信息傳播的時效性和準確性。

近年來，動態網絡的統計建模引起了人們的興趣，可以在多個時間點上觀察到，為許多復雜的現象提供了更豐富的表征。社會網絡的發展是漸進增加的，社會成員由于工作、學習、娛樂等相互作用逐漸形成了某種關系，復雜的關系結構同時也影響了成員之間的互動。徹底的宏觀層次的結構變遷源自微小的微觀層次變遷的積累，行動者會根據所處的社會情景調整自己的社會關系，不同用戶之間的關系強度不同，強度會受到許多因素的影響而且變化很快。用戶間的接觸通常是多樣而且難以測量的，當用戶間生成信息量多而難以獲得其統計特性時，就需要采用模擬網絡建模的方式來研究這些特性的機制和本質特征來刻畫社交結構。概率統計法基于隨機過程、統計學理論建立網絡變化趨勢的數學模型，得到結果的概率分布。而維納過程是時間連續的隨機過程，也稱為布朗運動，社會處于一個動態的環境中，維納過程不僅能描述高斯白噪聲，也是能建立噪音的數學模型，因此，用維納過程來表示社會網絡中的不可知因素具有實際意義。

發明內容

本發明旨在解決以上現有技術中的問題，提出了一種能夠實現社會網絡中用戶間社會關系實時更新的動態社會關系建模方法。

為了實現上述目的本發明的技術方案如下：一種基于維納過程的動態社會關系建模方法，包括以下步驟：

步驟1)：定義社會個體間社會關系變化的隨機過程：基于布朗運動理論將社會個體i與j間隨時間變化的社會關系強度記為{S_ij(t),t＞0}，則對任意時刻t＝t_k的S_ij(t_k)定義為個體間社會關系(變量)強度的隨機表示，則{S_ij(t),t＞0}可以理解為個體間社會關系強度的隨機過程；

步驟2)：將社會關系強度的波動分解為可預測和不可預測的兩個部分，這樣的隨機擾動可以理想地利用布朗運動來建立社會關系的隨機微分方程；

步驟3)：求解所述隨機微分方程，隨機微分方程所含的未知數是一個隨機過程S_ij(t)，尋找一個運動過程使發生概率的運動軌跡與真實測量值相關聯，獲得數學統計規律；