[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 | ||
本發明公開了一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法和系統,其中,該方法包括:獲取社交網絡用戶交互數據;根據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;通過生態學模型預測微觀社交網絡系統的最終活躍程度,并根據最終活躍情況以預設調控策略進行調控。根據本申請的微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法,可以準確擬合微觀社交網絡系統活躍度的演變情況和終態,并能夠基于歷史活躍度預測最終活躍度。
技術領域
本發明涉及社交系統技術領域,特別涉及一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法和系統。
背景技術
相關技術的分析社交系統活躍度的方法關注了不同類別用戶群體,但是沒有考慮用戶個體之間的差異性,另外相關技術無法準確刻畫微觀社交網絡系統的終態活躍度情況。
基于此,如何準確地擬合并預測微觀社交網絡系統的活躍度演化規律和終態,且可解釋地調控微觀社交網絡系統的活躍度,亟待解決。
發明內容
本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。
為此,本發明的一個目的在于提出一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法,該方法對于真實的微觀社交網絡系統具有更強的擬合,預測,調控能力。
本發明的另一個目的在于提出一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控系統。
為達到上述目的,本發明一方面實施例提出了一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法,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;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。
本發明實施例的微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法,考慮到了用戶在網絡結構上的差異性,明確其在用戶網絡中扮演的角色,更好地刻畫了微觀社交網絡系統的活躍度演化情況,且對于真實的微觀社交網絡系統具有更強的擬合,預測,調控能力,可以應用在社交網絡活躍情況分析,演化預測,輿論管控等各方面。
另外,根據本發明上述實施例的微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控方法還可以具有以下附加的技術特征:
進一步地,在本發明的一個實施例中,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。
在本發明的一個實施例中,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。
進一步地,在本發明的一個實施例中,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。
進一步地,在本發明的一個實施例中,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。
為達到上述目的,本發明另一方面實施例提出了一種微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控系統。
本發明實施例的微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控系統,考慮到了用戶在網絡結構上的差異性,明確其在用戶網絡中扮演的角色,更好地刻畫了微觀社交網絡系統的活躍度演化情況,且對于真實的微觀社交網絡系統具有更強的擬合,預測,調控能力,可以應用在社交網絡活躍情況分析,演化預測,輿論管控等各方面。
另外,根據本發明上述實施例的微觀社交網絡系統的穩態刻畫及調控系統還可以具有以下附加的技術特征:
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