[發明專利]一種在線群體觀點演化系統的突變預測與控制方法

在審

• 申請號: 202211560795.2
• 申請日: 2022-12-07
• 公開（公告）號: CN115982315A
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 胡斌;王智超;杜宇驍;方睿浩
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06N3/006
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 胡佳蕾

本發明公開了一種在線群體觀點演化系統的突變預測與控制方法，屬于文本挖掘與數學建模技術領域。通過對網絡文本數據進行處理，獲得群體觀點演化的系統變量；并基于突變理論建立群體觀點演化的突變模型；由突變模型構建系統的彈性指數模型，用來分析觀點突變的可能性和系統狀態的危險性，從而預測突變。在彈性指數模型基礎上提出了尋找系統彈性指數閾值的方法，根據彈性指數與閾值的比較結果來預防觀點突變。并進一步提出了彈性指數的控制方法，提出了一個降低系統彈性指數的隨機搜索算法，用于降低系統突變的可能性。如此，本發明能夠準確描述和預測在線群體觀點演化系統的突變現象，并能在耗時較少的情況下降低群體觀點發生突變的可能性。

技術領域

本發明屬于文本挖掘與數學建模技術領域，更具體地，涉及一種在線群體觀點演化系統的突變預測與控制方法。

背景技術

隨著Web?2.0的發展，多種媒體流行起來，人們傾向于在線分享知識和觀點。物聯網使得萬物互聯，讓人和物構建成了一個智能環境。在智能環境下，人、物、機器的互動形成了用戶原創內容(UGC)。UGC在一定程度上反映了用戶的觀點和想法，是一種重要的研究材料，從UGC中獲取群體態度是管理者的一項重要工作。對于管理者來說，態度的極化和觀點的突然變化是其中至關重要的問題。而將在線網絡文本數據轉化為系統變量，需要文本挖掘技術的支持。文本挖掘指的是從文本數據中獲取有價值的信息和知識。文本挖掘是一個多學科融合的領域，涵蓋了機器學習、自然語言處理、數理統計等多種技術。

在線群體觀點演化系統是一個典型的復雜系統，有著突變、不可預測、非線性和不穩定等特點。突變性是指系統狀態在某些關鍵節點發生突然性變化，并且不可預測。傳統線性模型很難準確描述和預測這種突變現象。突變理論在20世紀70年代初由法國數學家Thom提出，能更好地描述復雜系統突變現象。尖點突變模型是其中最常用的，系統由兩個控制變量影響，勢函數是平衡曲面方程是-y³+uy+v＝0。其平衡曲面如圖1所示，由三部分構成：上曲面、下曲面和中間褶皺區域。上下曲面代表系統的兩個穩定狀態，而褶皺是系統狀態的突變區域。獲得了系統變量之后就能通過cusp-package擬合建立突變模型。cusp-package是由Raoul等人開發的R平臺上的突變模型擬合工具，其原理基于Cobb的極大似然方法。

然而，現有的突變模型仍然很難準確描述和預測在線群體觀點演化系統的突變現象。

發明內容

針對現有技術的缺陷和改進需求，本發明提供了一種在線群體觀點演化系統的突變預測與控制方法，基于彈性理論，用彈性指數預測系統發生突變的可能性；并在系統被預測存在突變的可能時，提出控制系統彈性指數的方法，以降低系統突變的可能性。

為實現上述目的，第一方面，本發明提供了一種在線群體觀點演化系統的突變預測方法，包括以下步驟：

S1，獲取與所述在線群體觀點演化系統相關的網絡文本數據，并確定所述在線群體觀點演化系統的因變量Y₁,...,Y_p和自變量X₁,...,X_q；