[发明专利]一种微博舆情传播范围预测的方法

权利要求书

1.一种微博舆情传播范围预测的方法，其特征在于：按照下列顺序依次进行：

1)构建微博系统的传播网络模型：将每个微博用户视为一个节点，根据微博的粉丝、关注和好友关系建立节点之间的连边，形成一个复杂的在线社会网络模型；舆情传播范围即舆情消息覆盖率；

2)在微博传播网络中选择判断舆情覆盖范围的哨兵节点；

3)利用哨兵监测节点建立微博舆情传播范围的预测模型；

4)在实际微博网络中对事件舆情进行实证统计分析，并确定预测模型中的关键参数。

2.根据权利要求1所述的一种微博舆情传播范围预测的方法，其特征在于：1)中所述的舆情消息覆盖率为已获知消息的节点集合与全部节点集合的比值，

O=|V‾||V|,]]>

式中表示节点数，|V|为全部节点数，注意全部节点指微博网络中有效用户范围内的节点总数；

消息传播过程是时间序列T＝{t1,t2,…,ti,ti+1,…}，监测时刻t_k的信息覆盖率为O_k，即

3.根据权利要求1所述的一种微博舆情传播范围预测的方法，其特征在于：3)中的预测模型为微博网络哨兵节点预测信息覆盖率的问题转变为由合并到的事件来预测O_k，研究节点子集V_k与覆盖率O之间的规律，建立预测模型，通过探测属于V_k的哨兵节点的信息实现对信息覆盖率O_k的评估；在哨兵节点中选择一个节点传播影响力。

4.根据权利要求1所述的一种微博舆情传播范围预测的方法，其特征在于：所述的哨兵节点包括意见领袖节点、社区中活跃节点、不活跃节点。

5.根据权利要求1所述的一种微博舆情传播范围预测的方法，其特征在于：所述的节点传播影响力为节点的度与间接连通节点平均距离的乘积，I(i)=outdegree(i)×Σj=0ndijcount(i),]]>

I(i)表示节点i的影响力，outdegree(i)为节点的出度，d_ij表示与节点i间接连通的节点j之间的距离，count(i)表示节点i间接连通的其他所有节点的个数；最后建立先用统计方法建立节点影响力与信息覆盖率之间的关系模型

O(I)＝f(I),

以O(I)＝f(I),作为预测依据，探测若干节点是否传播到某条信息，以此来评估信息覆盖率，节点j的传播影响力为I_j,则代入后得出O(I_j),简写为O_j表示用探测节点j获取到的信息覆盖率；

选S曲线作为回归分析的基础模型，