[發明專利]基于多元回歸分析的社交網絡影響因子確定方法及系統

在審

• 申請號: 202010100739.5
• 申請日: 2020-02-18
• 公開（公告）號: CN111260492A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 張金福;黃雪晴;鄧鏈
• 申請（專利權）人: 上海應用技術大學
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

本發明提供了一種基于多元回歸分析的社交網絡影響因子確定方法及系統，包括：建立社會網絡數據庫，社會網絡數據庫包括網絡中心度數據集合、網絡穩定性數據集合以及網絡結構洞數據集合；獲取目標影響因素數據，對目標影響因素數據進行與網絡中心度數據、網絡穩定性數據以及網絡結構洞數據進行多元回歸分析且生成第一回歸模型；獲取第一回歸模型的回歸系數，當回歸系數顯著時，則輸出第一關聯信息。在本發明中，通過將目標影響因素數據與所述社會網絡數據庫的數據進行回歸分析，當所述回歸系數顯著時，則輸出第一關聯信息，實現社交網絡中社交群體的標簽添加功能，能夠應用于具有創新能力的社交網絡群體的以及互聯網中具有創新能力社群的群體挖掘及發現。

技術領域

本發明涉及網絡信息技術，具體地，涉及一種基于多元回歸分析的社交網絡影響因子確定方法及系統。

背景技術

在不同的行業中遍布著形態各異的社會網絡，網絡內部不斷進行的知識交流以及協同創新，為各行業的行業發展提供動力。同時，社會網絡作為協同合作的網絡基礎在各國經濟發展歷史上都產生了不可磨滅的作用。處于全球協同的今天，國家層面，我國需要堅持以全球視野謀劃和推動產業合作，全方位加強國際科技合作，積極主動融入全球科技網絡。企業層面，我國企業為了跟上產業發展，掌握未來發展方向除了需要堅持進行組織學習，還需要堅持不斷地進行合作。因此，可以看出社會網絡結構特征以及組織學習對于合作發展的重要性。

在社會網絡理論中，位置中心性表征的是整個網絡的集中或集權程度，即整個網絡圍繞一個點或一組點來組織運行的程度，被當作描述整個網絡的結構變量之一。網絡穩定性反映的是某個網絡內部節點之間關系的穩定性，穩定的合作關系利于企業之間建立長期合作關系，但是過于穩定的關系會限制企業外部知識來源，不利于企業的長期發展。網絡結構洞是又一重要的個體網絡結構特征，指的是兩個節點之間的非冗余的關系。假設A、B、C三個節點組成一個封閉網絡，若三個節點之間都有連接，此時網絡是封閉的，因為任何一點都可與其他兩點直接聯系。現假定A、C 之間沒有聯系，但它們都與B相連，此時，B所處的位置就是一個結構洞。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種基于多元回歸分析的社交網絡影響因子確定方法及系統。

根據本發明提供的基于多元回歸分析的社交網絡影響因子確定方法，包括如下步驟：

步驟S1：建立社會網絡數據庫，所述社會網絡數據庫包括網絡中心度數據集合、網絡穩定性數據集合以及網絡結構洞數據集合；

步驟S2：獲取目標影響因素數據，對所述目標影響因素數據進行與所述網絡中心度數據、所述網絡穩定性數據以及網絡結構洞數據進行多元回歸分析且生成第一回歸模型；

步驟S3：獲取所述第一回歸模型的回歸系數，當所述回歸系數顯著時，則輸出第一關聯信息。

優選地，所述網絡中心度數據集合A為：

A＝{(famous₁，time₁，length₁)，(famous₂，time₂，length₂)，……， (famous_n，time_n，length_n)}，其中(famous_n，time_n，length_n)中famous_n表示節點n的知名度，time_n表示節點n與任意節點的合作次數，length_n表示節點n與其他節點的合作周期；

網絡穩定性數據集合B為