[发明专利]基于节点活跃度的社交网络信息传播方法

权利要求书

1.一种基于节点活跃度的社交网络信息传播方法，其特征在于，构建现实独立级联模型RIC模型，建立种子集合，更新种子集合，该方法的具体步骤如下：

(1)构建现实独立级联模型RIC模型；

(1a)读入数据集规模至少为100个节点的社交网络数据集；

(1b)将社交网络数据集抽象为一个有向图；

(1c)生成与有向图对应的邻接矩阵；

(2)确定每个节点的活跃度；

将社交网络信息传播开始时的每个节点从该节点出发指向其相邻节点的连边的总数，作为该节点的活跃度；

(3)建立种子集合；

建立一个空集用于存储种子节点，将每个节点的初始活跃度分别与其接受概率做乘积，从所有乘积值中选择最大乘积值对应的节点作为首个种子节点，加入到种子集合中；

(4)使用蒙特卡洛方法，确定当前种子集合的激活节点集合；

(5)更新种子集合；

(5a)按照下式，计算每个非种子节点的活跃度：

D(v)＝{u|u∈N(v)-N(v)∩S}

其中，D(v)表示非种子集合中第v个非种子节点的活跃度，{·}表示集合符号，u表示集合中节点的序号，|表示条件符号，∈表示属于符号，N(v)表示第v个非种子节点的邻居节点集合，∩表示并集操作，S表示当前激活节点集合；

(5b)将每个非种子节点的活跃度分别与其本身的接受概率做乘积，从所有乘积值中选择最大乘积值对应的节点作为种子节点，加入到种子集合中；

(6)使用蒙特卡洛方法，确定当前种子集合的激活节点集合；

(7)判断当前种子集合中的节点总数是否小于种子预算值，若是，则执行步骤(5)，否则，执行步骤(8)；

(8)得到社交网络中信息传播所要求的种子集合；

(9)种子集合中的种子节点通过与其相邻的节点进行信息传播。

2.根据权利要求1所述的基于节点活跃度的社交网络信息传播方法，其特征在于，步骤(1b)中所述的有向图为G＝(V,E,p_v,p_u,v),其中，V表示社交网络数据集中所有节点的集合，每个节点表示社交网络中的一个用户，E表示社交网络数据集中所有连边的集合，每条连边表示任意两个节点间的连线，p_v表示社交网络中每个节点对一个消息的接受概率，p_u,v表示消息通过连边在第u个节点与第v个节点间进行传播的概率。

3.根据权利要求1所述的基于节点活跃度的社交网络信息传播方法，其特征在于，步骤(1c)中所述生成与有向图对应的邻接矩阵的步骤如下：

第一步，生成一个元素均为0的N行N列的邻接矩阵，N表示社交网络中节点总数，按照网络节点的读取顺序依次对其编号；

第二步，从有向图中任意选取未选过的两个节点，判断所选两个节点之间是否存在连边，若是，则将邻接矩阵中与所选两个节点对应位置的元素值置为1，否则，置为0；

第三步，判断是否选完有向图中的所有节点，若是，则邻接矩阵完成，否则，执行第二步。

4.根据权利要求1所述的基于节点活跃度的社交网络信息传播方法，其特征在于，步骤(5a)中所述的非种子节点是指，社交网络中除种子节点以外的其它节点。