[發(fā)明專(zhuān)利]基于群體智能的信息跨社群傳播最大化方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210158610.9
• 申請(qǐng)日: 2022-02-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114640643A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳小坤;陳偉能;趙甜芳
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04L51/043
• 分類(lèi)號(hào): H04L51/043;H04L51/52;G06Q50/00
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

本發(fā)明公開(kāi)了基于群體智能的信息跨社群傳播最大化方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對(duì)信息進(jìn)行分析，獲取待傳播信息；構(gòu)建信息傳播模型，所述信息傳播模型設(shè)定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；將信息傳播模型中社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行劃分，形成不同社群；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的激活狀態(tài)將待傳播信息在不同社群進(jìn)行傳播；通過(guò)優(yōu)化器對(duì)社群信息進(jìn)行更新，根據(jù)更新后的社群信息完成信息傳播；本發(fā)明首先運(yùn)用獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型來(lái)描述信息的傳播；然后在現(xiàn)有的影響力最大化問(wèn)題綜合考慮社群多樣性的影響，得到多目標(biāo)優(yōu)化的影響力最大化問(wèn)題；接著通過(guò)目標(biāo)加權(quán)將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題；最后采用一種高效的演化分治算法來(lái)求解發(fā)生在大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)上的信息跨社群傳播最大化問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)傳播和演化計(jì)算研究領(lǐng)域，特別涉及基于群體智能的信息跨社群傳播最大化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

信息傳播指特定的一部分社會(huì)成員借助一定的媒體傳播渠道向目標(biāo)群體傳播消息，以達(dá)到預(yù)期的傳播效果的社會(huì)活動(dòng)過(guò)程。信息傳播是傳播學(xué)領(lǐng)域的熱門(mén)主題，有助于消除個(gè)體與個(gè)體之間、群體與群體之間的信息不對(duì)稱(chēng)，不僅能正向促進(jìn)社會(huì)的公平和效率，還會(huì)反向遏制謠言或假新聞等負(fù)面信息的不良影響。

通常情況下，我們所說(shuō)的“信息”包括兩種不同的類(lèi)型：其一是普遍性的信息，其二是特定領(lǐng)域的信息。對(duì)于普遍性的信息而言，由于跟個(gè)體具有普遍相關(guān)性，更容易在不同的社群間傳播，傳播來(lái)源于個(gè)體相關(guān)性的內(nèi)置動(dòng)力。比如，對(duì)于SARS或新冠病毒這種關(guān)涉到每個(gè)人的事件中，病毒防控相關(guān)的信息就是普遍性的。對(duì)于特定領(lǐng)域的信息而言，跨社群的傳播并不是那么容易，一方面是個(gè)體對(duì)這類(lèi)信息獲取的內(nèi)在動(dòng)力相對(duì)較弱，另一方面缺乏信息存活的基本環(huán)境，即周?chē)?jié)點(diǎn)未有接收或傳播此類(lèi)信息。這類(lèi)信息傳播的壁壘塑造或者強(qiáng)化了特定的社群，當(dāng)代社會(huì)的“信息繭房”現(xiàn)象就是其相應(yīng)的結(jié)果。

現(xiàn)有傳播方法多是針對(duì)個(gè)體的興趣和特點(diǎn)進(jìn)行定向推薦，雖然適當(dāng)考慮了多樣性，但總體仍然以用戶(hù)的實(shí)際點(diǎn)擊率為評(píng)價(jià)指標(biāo)，這符合新聞媒體對(duì)擴(kuò)大影響力的需求。而以知識(shí)、創(chuàng)新、口碑等為代表的正向信息的傳播帶有公益色彩，其傳播目標(biāo)不僅僅在于擴(kuò)大影響力，還包括覆蓋盡可能多的群體，消除不同社會(huì)圈層之間的信息屏障以及信息壟斷，促進(jìn)社會(huì)公平和效率。因此，需要提升現(xiàn)有算法的局限，借助網(wǎng)絡(luò)社群分析來(lái)針對(duì)性地改進(jìn)現(xiàn)有傳播方法，促進(jìn)信息的跨社群傳播。

傳統(tǒng)的影響力最大化(Influence Maximization，IM)問(wèn)題被構(gòu)造為子集選擇問(wèn)題，是NP難問(wèn)題的一種。跨社群傳播的影響力最大化問(wèn)題屬于IM問(wèn)題的范疇，因此仍然是NP難。這類(lèi)問(wèn)題很難在線性時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解。而以群體智能為代表的元啟發(fā)式方法方法十分適合求解NP難問(wèn)題，能夠借助近似搜索策略在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)找到較優(yōu)的可行解，因此是適合的方法。然而，大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下的優(yōu)化問(wèn)題存在“維度災(zāi)難”的問(wèn)題，即隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模呈線性增長(zhǎng)，問(wèn)題的復(fù)雜度呈指數(shù)增長(zhǎng)。現(xiàn)有群體智能方法在求解大規(guī)模復(fù)雜社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的影響力最大化問(wèn)題時(shí)存在效率不足的問(wèn)題，需要結(jié)合分治策略來(lái)提升算法的效率和大規(guī)模優(yōu)化的有效性。即傳統(tǒng)群體智能方法擅長(zhǎng)求解復(fù)雜NP難問(wèn)題，能在可接受的時(shí)間范圍內(nèi)給出相對(duì)較好的可行解，且一定程度上與問(wèn)題解耦合。然而由于群體智能方法依賴(lài)基于種群的更新模式，雖然能同時(shí)產(chǎn)生多個(gè)解，但是在面臨大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題時(shí)存在效率不足的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供基于群體智能的信息跨社群傳播最大化方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明的第一目的在于提供基于群體智能的信息跨社群傳播最大化方法；

本發(fā)明的第二目的在于提供基于群體智能的信息跨社群傳播最大化系統(tǒng)。

本發(fā)明的目的通過(guò)以下的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

基于群體智能的信息跨社群傳播最大化方法，其特征在于，包括以下步驟：

對(duì)信息進(jìn)行分析，獲取待傳播信息；

構(gòu)建信息傳播模型，對(duì)所述信息傳播模型設(shè)定至少兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；