[发明专利]基于演化博弈的微博谣言传播的分析方法与系统

说明书

本发明属于社交网络建模与数据挖掘领域，具体涉及到一种基于演化博弈的微博谣言传播的分析方法与系统；所述方法包括：构建微博数据信息数据库，抓取微博用户资料和数据资料，进行数据预处理；提取所述微博用户资料和数据资料的相关属性；根据演化博弈的理论来定义各个节点的收益矩阵，以及各个节点的邻居节点中不同策略选择所占的比例，根据复制动态方程构建话题驱动力；构建谣言传播动力学模型。本发明通过兼顾谣言信息本身的特殊性，将辟谣信息引入到传统的SIR模型中，提出一种SKIR微博谣言传播动力学模型，从而实现对真实世界中微博谣言传播过程的分析。

技术领域

本发明属于社交网络建模与数据挖掘领域，具体涉及到一种基于演化博弈的微博谣言传播的分析方法与系统。

背景技术

微博作为当前最热门的社交网络平台之一，是人们获取和分享信息的重要场所，其在为人们提供方便的同时，也成为了众多网络谣言滋生的乐土。微博庞大的用户群体，使得谣言的传播速度和范围都得到了前所未有的提升，给社会的和谐安定造成了严重的威胁。研究微博谣言传播问题对于理解、预测和疏导舆情有着重要的理论和现实意义，正引起各国政府和社会的广泛关注和重视。

目前，常见的微博谣言传播分析都是通过构建微博谣言传播模型实现的。现有的谣言传播模型虽然在一定程度上可以刻画谣言传播过程中各阶段所呈现的特征，但是由于缺乏完整的谣言传播动力学机制分析，受限于简单的参数设定，未曾考虑到谣言信息本身的特殊性—谣言和辟谣信息的共生性，以及人们的从众心理以及利弊权衡心理，节点间的规则也较为简单，最终导致所构建的模型无法完整、真实的模拟现实世界中微博谣言的传播过程。由此，这些模型对真实世界的谣言传播状况的分析与真实微博谣言情况还存在差距。对比文件 CN106126700A一种微博谣言传播的分析方法所采用的UASR微博谣言传播模型，能够对微博谣言传播进行有效的分析，但该模型仅考虑了谣言单条信息的影响因素，而忽略了辟谣消息对谣言传播的影响，同时还忽略了用户在面对选择时的趋利性心理和从众心理。

发明内容

为实现以上发明目的，本发明提出了一种基于演化博弈论的谣言传播分析方法与系统，

所述具体包括以下四个步骤：

步骤1、构建微博数据信息数据库，抓取微博用户资料和数据资料，对抓取后的微博用户资料和数据资料进行数据预处理；

步骤2、提取微博用户资料和数据资料的相关属性，根据所述相关属性构建微博用户的社交影响力；

步骤3、根据演化博弈的理论和所述微博用户的社交影响力来定义各个节点的收益矩阵；利用所述收益矩阵根据复制动态方程构建话题驱动力；

步骤4、根据所述话题驱动力，构建谣言传播动力学模型，根据谣言传播动力学模型对微博谣言传播过程进行分析。

进一步的，所述构建微博数据信息数据库，抓取微博用户资料和数据资料，对抓取后的微博用户资料和数据资料进行数据预处理包括：选定一条微博，选择所述微博的转发用户中的第一用户作为起始用户，将所述第一用户加入到待抓取的用户的队列中，从所述待抓取的用户的队列中选取一个用户，抓取其资料和发布的微博数据，然后抓取参与转发所述微博的下一个用户，如此循环下去，直到抓取完所有需要的数据。

进一步的，步骤2中所述用户属性的提取方法为：从用户本身活跃度f_user(i)、邻居节点影响力f_nei(i)以及微博热度f_inf(t)来提取用户属性。

进一步的，所述用户本身活跃度f_user(i)包括：根据所述步骤101中抓取的数据通过用户本身的关注数以及转发和原创微博的数目衡量用户的活跃度；

f_user(i)＝χ_j+χ_k