社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法
本发明涉及超网络节点影响力最大化，特别是涉及一种社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法。
背景技术：
1、随着互联网信息传播技术的发展，出现越来越多的社交平台、电商平台和媒体信息平台等，用户将谣言信息、广告信息通过定向投放、群聊转发等方式，在网络中进行传播，目前存在许多用于分析社交网络的技术和工具，例如图论算法、社交网络分析软件等，利用预测谣言传播的模型，从用户的个性化特征、信息内容特征和社交网络结构等方面，提取关键信息，可以帮助识别社交网络中的关键节点和群体，但有可能一个用户一个群聊中传播谣言信息，在此群聊中存在若干个与该用户为直接好友的被传播用户，在识别谣言信息传播的关键用户方面存在信息冲突、关键用户在传播过程中的重叠，对于该传播过程无法进行信息抽取，并且无法反映网络中新出现的传播模式和用户行为，导致对于传播谣言信息的始作俑者的查找效率和精度较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高传播谣言信息的关键用户的查找效率和精度的社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法。
2、一种社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法，所述方法包括：
3、根据社交超网络拓扑、谣言传播途径以及用户信息构建传播加权超图，根据传播加权超图获取传播谣言信息的用户种子集合。
4、根据用户种子集合与每一个用户种子节点的传播类型构建自适应传播模型。
5、自适应传播模型根据预设的自适应传播评估体系与传播时长获取每一个用户种子节点的传播影响力，根据传播影响力筛选用户种子集合，得到候选用户集合。
6、估计候选用户集合中每一个候选用户节点在一阶段向用户种子节点主动传播谣言的期望值，得到谣言传播力度，通过启发式搜索方法最大化谣言传播力度后，获取谣言传播力度最大值对应的用户种子节点作为关键用户。
7、一种社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化装置，所述装置包括：
8、用户种子集合获取模块，用于根据社交超网络拓扑、谣言传播途径以及用户信息构建传播加权超图，根据传播加权超图获取传播谣言信息的用户种子集合；
9、自适应传播模型构建模块，用于根据用户种子集合与每一个用户种子节点的传播类型构建自适应传播模型。
10、候选用户集合获取模块，用于自适应传播模型根据预设的自适应传播评估体系与传播时长获取每一个用户种子节点的传播影响力，根据传播影响力筛选用户种子集合，得到候选用户集合；
11、传播影响力最大化模块，用于估计候选用户集合中每一个候选用户节点在一阶段向用户种子节点主动传播谣言的期望值，得到谣言传播力度，通过启发式搜索方法最大化谣言传播力度后，获取谣言传播力度最大值对应的用户种子节点作为关键用户。
12、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
13、根据社交超网络拓扑、谣言传播途径以及用户信息构建传播加权超图，根据传播加权超图获取传播谣言信息的用户种子集合。
14、根据用户种子集合与每一个用户种子节点的传播类型构建自适应传播模型。
15、自适应传播模型根据预设的自适应传播评估体系与传播时长获取每一个用户种子节点的传播影响力，根据传播影响力筛选用户种子集合，得到候选用户集合。
16、估计候选用户集合中每一个候选用户节点在一阶段向用户种子节点主动传播谣言的期望值，得到谣言传播力度，通过启发式搜索方法最大化谣言传播力度后，获取谣言传播力度最大值对应的用户种子节点作为关键用户。
17、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
18、根据社交超网络拓扑、谣言传播途径以及用户信息构建传播加权超图，根据传播加权超图获取传播谣言信息的用户种子集合。
19、根据用户种子集合与每一个用户种子节点的传播类型构建自适应传播模型。
20、自适应传播模型根据预设的自适应传播评估体系与传播时长获取每一个用户种子节点的传播影响力，根据传播影响力筛选用户种子集合，得到候选用户集合。
21、估计候选用户集合中每一个候选用户节点在一阶段向用户种子节点主动传播谣言的期望值，得到谣言传播力度，通过启发式搜索方法最大化谣言传播力度后，获取谣言传播力度最大值对应的用户种子节点作为关键用户。
22、上述社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法，首先，获取接收谣言信息的候选用户集合，识别潜在接收谣言信息的用户。可以通过社交网络分析方法，例如基于用户行为、兴趣、社交关系等因素，来确定可能接收谣言信息的用户群体。其次，构建自适应传播模型，将传播影响评估函数与传播概率结合起来，从而估计每个用户主动传播谣言信息的概率。进而，利用传播影响评估函数获取每一个候选用户主动传播的期望值，考虑用户的影响力、社交网络中的位置、以往传播行为等因素，并且作为估计自适应传播模型的评估参数，可以根据传播模型的需要实时地更新和调整，以提高自适应传播模型的准确性和有效性。最后，通过结合期望传播值和启发式搜索方法，识别最可能成为关键传播者的用户，实现在减少时间开销的同时，提高传播谣言信息的关键用户的查找精度。
技术特征：
1.一种社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据社交超网络拓扑、谣言传播途径以及用户信息构建传播加权超图，根据所述传播加权超图获取传播信息的用户种子集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户种子集合与每一个用户种子节点的传播类型构建自适应传播模型，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自适应传播模型根据预设的自适应传播评估体系与传播时长获取每一个用户种子节点的传播影响力，根据所述传播影响力筛选所述用户种子集合，得到候选用户集合，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，估计所述候选用户集合中每一个候选用户节点在一阶段向所述用户种子节点主动传播谣言的期望值，得到谣言传播力度，通过启发式搜索方法最大化所述谣言传播力度后，获取谣言传播力度最大值对应的用户种子节点作为关键用户，包括：
7.一种社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述传播影响力最大化模块，还用于
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本发明涉及一种社交超网络中基于自适应传播的节点影响力最大化方法。所述方法包括：根据社交超网络拓扑、谣言传播途径以及用户信息构建传播加权超图，根据传播加权超图获取传播谣言信息的用户种子集合。构建自适应传播模型。根据预设的自适应传播评估体系与传播时长获取每一个用户种子节点的传播影响力，根据传播影响力筛选用户种子集合，得到候选用户集合。估计候选用户集合中候选用户节点在一阶段向用户种子节点主动传播谣言的期望值，通过启发式搜索方法最大化谣言传播力度，获取谣言传播力度最大值对应的用户种子节点作为关键用户。采用本方法能够在大幅度降低时间开销的情况下，提高对传播谣言信息的关键用户的查找精度。
技术研发人员：潘庆涛,王浩森,车兴宇,夏涛,李嘉明,吕沼琳,王梓宁,吴限,张紫豫,汤俊
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23