[發明專利]一種社交網絡中的不良實體傳播抑制方法

在審

• 申請號: 202211041720.3
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115426153A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 毛勇超;周波;宣琦;呂宇乾
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L41/12;H04L41/14;H04L41/147;H04L51/52
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 舒良

1.一種社交網絡中的不良實體傳播抑制方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1：假設存在一個無向無權網絡G，基于SIR模型的游走策略，假設以網絡G中某個節點為不良實體傳播的起始點，在圖中進行游走采樣，記錄該起始點的不良實體傳播路徑，構建語料庫，同時記錄被該起始點傳染的節點ID列表，重復以上操作直至遍歷所有節點；

S2：將步驟S1所述語料庫置于word2vec模型中訓練，使用訓練完成的模型，構建節點特征矩陣，計算節點相似性矩陣，獲得網絡G中各個連邊的節點對相似度sim1；

S3：根據步驟S1所述網絡G中以不同節點為起始點的被傳染節點ID列表，計算網絡G中各個連邊的節點對之間存在相同的被傳染節點ID的數量，歸一化計算網絡G中各個連邊的節點對相似度sim2；

S4：將sim1和sim2的加權平均數作為網絡G中連邊的權值，排序連邊權值，刪除top-k的連邊能有效抑制不良實體的傳播。

2.如權利要求1所述的一種社交網絡中的不良實體傳播抑制方法，其特征在于：所述步驟S1包括：

假設存在無向無權社交網絡G＝(V，E)，V是網絡中節點的集合，E是網絡中連邊的集合，構建SIR模型，設置時間窗口為days＝100，設置感染率β＝0.1，設置恢復率γ＝0.05，以網絡中的某個節點為初始感染者，其余節點為易感者，記錄該節點感染傳播的路徑，構建語料庫，同時記錄被該起始點傳染的節點ID列表，重復以上操作直至遍歷網絡G中的所有節點。

3.如權利要求1所述的一種社交網絡中的不良實體傳播抑制方法，其特征在于：所述步驟S2包括：

將所有所述傳播路徑組成列表格式，作為語料庫輸入word2vec模型中，設置vector_size＝64，即節點嵌入的維度為64，構建詞匯表并且訓練，保存訓練完成的模型，構建節點特征矩陣，其維度應為|V|×64，計算節點之間的余弦相似度，如下式(1)：

其中X，Y分別為64維的節點特征向量，構建以余弦相似度為矩陣元素的對稱矩陣|V|×|V|，可以根據網絡G中的連邊[a，b]檢索位于相似矩陣中第a行、第b列對應的值為sim1_a，b，即為連邊[a，b]的一個相似度。

4.如權利要求1所述的一種社交網絡中的不良實體傳播抑制方法，其特征在于：所述步驟S3包括：

根據步驟S1所述網絡G中以不同節點為起始點的被傳染節點ID列表，計算網絡G各個連邊的節點對之間存在相同被感染節點ID的數量，記為num，構建節點對和相同節點ID數量的嵌套列表，例如[[a，b，num_a，b]，...]，其中a，b為節點，num_a，b代表節點對[a，b]之間相同被感染節點ID數量，歸一化計算網絡G中各個連邊的節點對[a，b]相似度sim2_a，b，如下式(2)：

其中，num_a，b表示節點對[a，b]之間存在相同被感染節點ID的數量，num_max和num_min表示所有節點對中相同被感染節點數量的最大值和最小值。

5.如權利要求1所述的一種社交網絡中的不良實體傳播抑制方法，其特征在于：所述步驟S4包括：

將sim1_a，b和sim2_a，b的加權平均數作為網絡G中連邊的權值，如下式(3)：

sim_a，b＝0.5×sim1_a，b+0.5×sim2_a，b (3)

將sim_a，b作為連邊的權值寫入網絡G的邊列表，根據權值從大到小對所有連邊進行排序，刪除其中top-k的連邊可以有效抑制不良實體的傳播。