[发明专利]在线社会网络中正负信息耦合扩散的监控及控制方法

说明书

本公开涉及一种在线社会网络中正负信息耦合扩散的监控方法及负信息扩散的控制方法。其中，监控方法根据用户是否接收到正负信息对不同的用户状态进行了分类，定义了用户在不同状态间的转移关系，并建立了正负信息耦合扩散模型SPNC，利用该模型监控在线社会网络中的正负信息耦合扩散情况；所述的负信息扩散的控制方法针对拥有负信息的用户提出了对网络中负信息扩散的控制策略，从而为在线社会网络中负信息扩散的控制问题提供了支持。

技术领域

本公开涉及在线社会网络，具体地讲，涉及一种在线社会网络中正负信息耦合扩散的监控方法及负信息扩散的控制方法。

背景技术

随着互联网技术和移动终端设备的快速发展，在线社会网络变成一种用户交流和传播观点等的重要平台。它在许多领域诸如即时通信、医疗健康及交通等民生领域发挥着重要作用。同时，它也吸引了许多研究者的极大兴趣。难以避免的是，诸如Facebook、Twitter和Sina Weibo等在线平台极大地改变了人们的通信方式。一方面，这些在线平台为正信息(新闻时事、科学报道等)的传播带来了极大的便利，不幸的是，在线社会网络的开放性和多样性也为负信息(如谣言和诈骗信息等)的扩散创造了环境。例如，2018年3月，Facebook数据泄露的丑闻中Cambridge Analytica公司利用从Facebook不当收集到的5000万用户的个人数据，来为美国大选参选人提供数据采集、分析和战略传播，简单说，就是“操纵民意”。因此，各界人士纷纷抨击Facebook对用户的数据保护不利，被指责传播网络假新闻，误导了美国的用户和选民。随之，受此负面新闻的影响，Facebook上用户的平均停留时间大幅缩水，Facebook股价在周一一度暴跌8％以上和高管产生严重分歧。

在线社会网络逐渐发展成为了信息传播和交流不可或缺的平台。正信息和负信息的耦合扩散给个体和社会带来了重要的影响，在线社会网络中负信息的扩散已经成为了一种普遍存在的现象，然而其中负信息的普遍传播会造成严重的公众不安和社会混乱。因此，如何监控正负信息的耦合扩散过程并对负信息的扩散进行控制是一项具有挑战性的工作。

目前，已有的研究工作在一定程度上可以抑制负信息的扩散。然而，先前的研究工作忽视了控制策略的效率问题和负信息扩散给系统带来的损失。同时，在系统资源有限的情况下，控制策略实施的开销相对较高。

因此，为了刻画正负信息的耦合扩散过程并且降低负信息的扩散对网络用户的影响，急需建立相关的信息监控方法和负信息扩散的控制方法。

发明内容

针对上述问题，本公开提出了一种在线社会网络中正负信息耦合扩散的监控方法及负信息扩散控制的方法，该监控方法针对网络中不同状态的用户定义了状态转移关系，并建立了一个正负信息耦合扩散模型SPNC，然后基于此模型来监控在线社会网络中的正负信息耦合扩散情况，进而针对拥有负信息的用户提出了相应的控制策略，能得到控制策略随时间的变化关系，从而控制在线社会网络中负信息的扩散。

鉴于此，本公开提供了一种在线社会网络中正负信息耦合扩散的监控方法，包括下述步骤：

S100、根据网络中用户是否接收了正信息或负信息，将在线社会网络中的用户进行状态分类：

(1)未知态S：用户既没有接收到正信息，也没有接收到负信息；

(2)正信息-扩散态P：用户当前接收到了正信息并且认可它，同时参与正信息的扩散；

(3)负信息-扩散态N：用户当前接收到了负信息并且认可它，同时参与负信息的扩散；

(4)双信息-混沌态C：用户当前同时拥有正信息和负信息，但处于徘徊状态，该用户既不参与正信息的扩散，同时也不参与负信息的扩散；

S200、根据步骤S100中划分的用户状态，定义不同状态间的转移关系：