一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法
【专利摘要】本发明公开一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法，包括：S1.获取社交网络中用户发布内容的数据；S2.获取用户所有转发信息的来源用户并统计每个来源用户被用户转发信息的次数；S3.获取用户所有推送信息的目标用户并统计每个目标用户被所述用户推送信息的次数；S4.计算每个用户与其他每个用户之间的信任度；S5.构建用户信任网络G={V，E}；S6.将网络G的权重邻接矩阵W={wi}转换为W’={wi’}，得到转化网络G’={V，E}；S7.利用最小生成树算法找到G’的最小生成树，即得到G的最大生成树T*={V，E*}；S8.切断边集E*中的边，完成对社交网络的谣言控制。
【专利说明】—种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及互联网【技术领域】，具体涉及一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法。
【背景技术】
[0002]近几年，随着以Web2.0为代表的新技术的出现，社交网络迅速发展，成为人们交流沟通以及消息传播的全新工具，也使得谣言传播具备“点对点”的人际传播和“点对面”的大众传播的双重功能。社交网络中信息发布的便捷性以及信息内容缺乏监管和过滤的问题，使得谣言在社交网络上肆意传播，对社会的稳定和国家的安全造成了严重影响，因此迫切需要有效的谣言控制方法，能够及时、准确地把握谣言传播路径，并对谣言进行有效控制。
[0003]目前普遍采取的谣言控制策略包括随机控制以及目标控制，随机控制需要对网络中绝大部分节点进行控制，而目标控制需要对网络中整体信息进行全面分析的基础上才能做到。
[0004]因此这两种控制策略不能及时、准确地把握谣言传播路径，并对谣言进行有效控制。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是现有技术不能及时、准确地把握谣言传播最可能路径，并对谣言进行有效控制的问题。
[0006]为此目的，本发明提出一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法，该方法包括:
[0007]S1.获取社交网络中用户发布内容的数据；
[0008]S2.分析获取到的数据，获取用户所有转发信息的来源用户并统计每个来源用户被所述用户转发信息的次数；
[0009]S3.分析获取到的数据，获取用户所有推送信息的目标用户并统计每个目标用户被所述用户推送信息的次数；
[0010]S4.计算每个用户与其他每个用户之间的信任度；
[0011]S5.构建用户信任网络G= {V，E}，其中所述V为用户节点集，所述E为边集，所述网络G的权重邻接矩阵为W=IwJ，Wi为任意两个用户之间的信任度；
[0012]S6.网络G的用户节点集V和边集E不变，将权重邻接矩阵变为W’ =Iw/ }，得到转化网络 G’ ={V, E},其中 w/ = Σ W1-Wi ；
[0013]S7.利用最小生成树算法找到G’的最小生成树，即得到G的最大生成树T*= {V，E*}，其中所述V为用户节点集，所述E*为边集E的子集；
[0014]S8.切断边集E*中的边，完成对社交网络的谣言控制。
[0015]其中，在步骤SI中，所述用户发布内容的数据包括用户ID、发布类型、转发来源用户ID、发布内容，其中，所述发布类型为原创或者转发。
[0016]其中，在步骤S2中，从发布类型为转发的发布内容中获取转发来源用户ID，统计每个转发来源用户ID被转发的次数。
[0017]其中，在步骤S3中，截取出用户发布内容中“O”之后的用户ID即推送目标用户ID，获取所有推送目标用户ID，统计每个推送目标用户ID被推送的次数。
[0018]其中，在步骤S4中，所述用户之间的信任度W，由下式计算:
【权利要求】
1.一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法，其特征在于，该方法包括: 51.获取社交网络中用户发布内容的数据； 52.分析获取到的数据，获取用户所有转发信息的来源用户并统计每个来源用户被所述用户转发信息的次数； 53.分析获取到的数据，获取用户所有推送信息的目标用户并统计每个目标用户被所述用户推送信息的次数； 54.计算每个用户与其他每个用户之间的信任度； 55.构建用户信任网络G={V，E}，其中所述V为用户节点集，所述E为边集，所述网络G的权重邻接矩阵为W=IwJ，Wi为任意两个用户之间的信任度； 56.网络G的用户节点集V和边集E不变，将权重邻接矩阵变为W’=Iw/ }，得到转化网络 G’ ={V, E},其中 w/ = Σ W1-Wi ； 57.利用最小生成树算法找到G’的最小生成树，即得到G的最大生成树T*={V，E*}，其中所述V为用户节点集，所述E*为边集E的子集； 58.切断边集E*中的边，完成对社交网络的谣言控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤SI中，所述用户发布内容的数据包括用户ID、发布类型、转发来源用户ID、发布内容，其中，所述发布类型为原创或者转发。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，从发布类型为转发的发布内容中获取转发来源用户ID，统计每个转发来源用户ID被转发的次数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，截取出用户发布内容中“O”之后的用户ID即推送目标用户ID，获取所有推送目标用户ID，统计每个推送目标用户ID被推送的次数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S4中，所述用户之间的信任度W，由下式计算:
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述a>b，且a+b=l。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S4中，所述用户之间的信任度为O表示用户之间没有转发和推送行为发生。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S7中，采用Kruskal算法求解G’的最小生成树。
【文档编号】G06F17/30GK103631901SQ201310591297
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年11月20日 优先权日:2013年11月20日
【发明者】薛一波, 鲍媛媛 申请人:清华大学