[发明专利]一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法

权利要求书

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：

S1.获取社交网络中用户发布内容的数据；

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；

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；

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}，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={w_i}，w_i为任意两个用户之间的信任度；

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’={w_i’}，得到转化网络G’={V，E}，其中w_i’=∑w_i-w_i；

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；

S8.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S1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“@”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：

w=a(Ni,j(rt)+Nj,i(rt))+b(Nj,i(m)+Ni,j(m))Ni+Nj]]>

其中N_i,j^(rt)表示用户i转发用户j行为的总次数，N_i,j^(m)表示用户i向用户j发起推送行为的总次数，N_i=N_i,j^(rt)+N_i,j^(m)；N_j,i^(rt)表示用户j转发用户i行为的总次数，N_j,i^(m)表示用户j向用户i发起推送行为的总次数，N_j=N_j,i^(rt)+N_j,i^(m)，a转发行为的权值，b为推送行为的权值。