[發明專利]微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法和系統在審
| 申請號： | 201910656428.4 | 申請日： | 2019-07-19 |
| 公開（公告）號： | CN110428094A | 公開（公告）日： | 2019-11-08 |
| 發明（設計）人： | 朱文武;李昊陽 | 申請（專利權）人： | 清華大學 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艷斌 |
| 地址： | 10008*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 社交網絡系統 微觀 活躍度 穩態 社交網絡用戶 生態學模型 調控 交互數據 刻畫 模型參數 用戶扮演 預設調控 預測 擬合 終態 角色 申請 學習 | ||
1.一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取社交網絡用戶交互數據；
根據所述社交網絡用戶交互數據識別每個用戶扮演的角色，并根據微觀社交網絡系統的活躍情況學習模型參數，生成生態學模型；以及
通過所述生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度，并根據所述最終活躍情況以預設調控策略進行調控。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度，包括：
通過所述生態學模型挖掘得到影響所述微觀社交網絡系統的活躍程度的個體交互網絡和群體交互機制，以生成所述最終活躍程度。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
獲取所述微觀社交網絡系統的歷史數據，以根據所述歷史數據通過所述生態學模型預測所述最終活躍程度。
4.根據權利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述通過所述生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度，進一步包括：
根據動力學方程刻畫所述微觀社交網絡系統的演化規律，以通過所述生態學模型預測微所述最終活躍程度。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成生態學模型，進一步包括：
根據所述每個用戶扮演的角色生成用戶個體的網絡結構，以根據所述網絡結構生成所述生態學模型。
6.一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控系統，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取社交網絡用戶交互數據；
學習模塊，用于根據所述社交網絡用戶交互數據識別每個用戶扮演的角色，并根據微觀社交網絡系統的活躍情況學習模型參數，生成生態學模型；
調控模塊，用于通過所述生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度，并根據所述最終活躍情況以預設調控策略進行調控。
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述調控模塊中，通過所述生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度，包括：
通過所述生態學模型挖掘得到影響所述微觀社交網絡系統的活躍程度的個體交互網絡和群體交互機制，以生成所述最終活躍程度。
8.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，還包括：
預測模塊，用于獲取所述微觀社交網絡系統的歷史數據，以根據所述歷史數據通過所述生態學模型預測所述最終活躍程度。
9.根據權利要求6或8所述的系統，其特征在于，所述調控模塊中，通過所述生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度，進一步包括：
根據動力學方程刻畫所述微觀社交網絡系統的演化規律，以通過所述生態學模型預測微所述最終活躍程度。
10.根據權利要求6所述的系統，其特征在于，所述學習模塊中，生成生態學模型，進一步包括：
根據所述每個用戶扮演的角色生成用戶個體的網絡結構，以根據所述網絡結構生成所述生態學模型。
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