一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型的制作方法

技术特征：

1.一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：包括数据获取模块，从社交网络中获取源数据，并从中获取节点的个人属性、历史行为和好友关系，构建信息传播网络；

特征提取模块，分别从网络静态属性和交互动态属性两个维度提取特征，并分别计算相应的因子函数；

信息态势感知及传播模块，基于平均场理论构建信息态势感知及传播管控模型，模拟信息传播趋势，感知信息扩散趋势，捕获信息爆发的高峰期，并挖掘驱动该信息传播的动力因子。

2.根据权利要求1所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述从社交网络中获取源数据采用网络爬虫或者API接口抓取的方法。

3.根据权利要求1所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述网络静态属性包括节点度数、节点介数和节点密度。

4.根据权利要求3所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述节点度数Deg(v_i)为与节点v_i相关联的边的数目，Deg(v_i)＝d⁺(v_i)+d^-(v_i)，d⁺(v_i)是节点v_i的关注者总和，d^-(v_i)是节点v_i的粉丝总和。

5.根据权利要求3所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述节点介数为网络最短路径中经过该节点或边的概率之和；

$C_b\left(v_i\right)=\underset{p\∈V}{\mathrm{\Σ}}\underset{q\≠p\∈V}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{pq}}\left(v_i\right)}{{\mathrm{\δ}}_{\mathrm{pq}}}$

其中，δ_pq为节点p和节点q之间的最短路径数，δ_pq(v_i)为节点p和节点q之间经过节点v_i的最短路径数，C_b(v_i)为节点介数。

6.根据权利要求3所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述节点密度为节点v_i与网络中其他节点的平均距离；

$C_c\left(v_i\right)=\frac{N-1}{\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}d(v_i-v_j)}$

其中，C_c(v_i)为节点密度，N为社交网络中节点数，d(v_i-v_j)为节点v_i到其他所有节点的最短距离。

7.根据权利要求1所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述交互动态属性包括内容相似性、意见领袖、活跃节点和信息传播带动力。

8.根据权利要求1所述一种基于节点影响力的信息态势感知及传播管控模型，其特征在于：所述信息态势感知及传播管控模型中的节点v_i的影响力函数为

Inf(v_i)＝β₀+β₁*f_internal(v_i)+β₂*f_external(v_i)

其中，β₀、β₁、β₂是偏回归系数，由多元线性回归模型训练拟合得出；f_internal(v_i)是基于网络静态属性的节点内部影响力；f_external(v_i)是基于交互动态属性的节点外部影响力。