[发明专利]一种传播网络的关键路径提取方法

说明书

本发明公开了一种传播网络的关键路径提取方法，传播网络中添加一个额外节点，并与传播网络中的每一个节点建立双向连接；计算额外节点传播网络中任意两节点间的节点相似度；通过额外节点传播网络中节点总数初始化节点影响力列向量，并建立概率转移矩阵，进行全局投票迭代以更新节点影响力列向量；遍历排除额外节点传播网络中任意两个用户节点的最短路径，并对每条最短路径构建路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量；进一步计算得到每条最短路径的路径综合影响力以对每条最短路径进行排序得到关键路径。本发明解决了社交网络平台上关键传播路径的挖掘问题，并可用于舆情监控与干预、谣言检测等网络信息监控领域。

技术领域

本发明属于网络信息挖掘领域，涉及一种传播网络的关键路径提取方法。

背景技术

近年来，社交平台的蓬勃发展带来了大量信息监管问题，特别是在舆情管控、干预领域。除了发现在社交网络中的关键节点，也就是引导公众舆情走向的意见领袖外，挖掘这些节点之间的传播路径也显得十分重要。现阶段的绝大多数研究集中在了关键节点的识别和路径的特征分析，对其传播的关键路径的深入挖掘较少，这将使得搜索舆情以及谣言检测的传播路径变得尤为困难。

发明内容

为了解决社交网络平台上信息传播网络关键路径的挖掘问题，本发明的技术方案为一种传播网络的关键路径提取方法。包括以下步骤：

步骤1，传播网络中添加一个额外节点得到额外节点传播网络，并与传播网络中的每一个节点建立双向连接从而建立强连通图；

步骤2，计算额外节点传播网络中任意两节点间的节点相似度；

步骤3，通过额外节点传播网络中节点总数初始化节点影响力列向量，根据节点相似度以及节点出度建立概率转移矩阵，进行全局投票迭代并在每次全局投票迭代中通过概率转移矩阵更新节点影响力列向量；

步骤4，遍历排除额外节点传播网络中任意两个节点的最短路径，并对每条最短路径构建路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量；

步骤5，通过额外节点传播网络中路径节点影响力行向量以及路径节点相似度行向量计算得到每条最短路径的路径综合影响力，根据路径综合影响力对每条最短路径进行排序得到关键路径。

作为优选，步骤1中所述传播网路为信息传播网络；

作为优选，步骤2中所述节点相似度的计算公式为：

其中，所述额外节点网络中节点个数为N，a_ij为节点布尔值，若节点i与节点j之间存在连接则a_ij＝1，否则a_ij＝0，S_j(i,j)表示节点i与节点j之间对于节点j的节点相似度，F₁(i)表示节点i的关注节点集合，F₂(i)表示节点i的被关注节点集合，F₁(j)表示节点j的关注节点集合，F₂(j)表示节点j的被关注节点集合，d表示阻尼系数，用来平衡关注节点集合与被关注节点集合两个因素的权重,max表示求0.01与之间的最大值；

作为优选，步骤3中所述节点影响力列向量为：

其中，所述额外节点网络中节点个数为N，I₀～I_N表示节点0至节点N的影响力I₀～I_N初始化均为1/N；

步骤3中所述概率转移矩阵为：