[发明专利]一种社交网络中抑制谣言传播的方法

权利要求书

1.一种社交网络中抑制谣言传播的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将社交网络表示为一个无向图G＝(V,E,p)，V表示个体的集合，E表示个体之间的关系的集合，p表示个体之间谣言的影响传播概率；对社交网络进行(k,η)核分解，其中k表示节点所在核的核值，η表示预定的阈值，将分解得到的(k,η)核按照(k,η)核值从小到大进行排列，记第j个(k,η)核为G_j，j＝1,2,…,J，J表示所有(k,η)核的数量，记第j个(k,η)核G_j所对应的核值为k_j；

S2：计算每个(k,η)核中选取免疫者的数量，具体步骤包括：

S2.1：计算每个(k,η)核G_j中感染者的占比

其中，N(G_j)表示(k,η)核G_j中的个体数量，表示(k,η)核G_j中感染者集合中的个体数量；

S2.2：计算免疫者在(k,η)核中的占比β_j：

S2.3：计算每个(k,η)核的免疫个体数量

其中，Q表示预设的免疫者总数；

S3：分别计算每个(k,η)核G_j中的免疫者集合将J个免疫者集合合并，得到整个社交网络的免疫者集合；其中(k,η)核G_j中的免疫者集合计算的具体步骤包括：

S3.1：初始化免疫者集合个体集合

S3.2：判断是否免疫者集合中个体数量如果是，进入步骤S3.3，否则(k,η)核G_j的免疫者集合计算结束；

S3.3：计算当前个体集合中各个个体u变为免疫者后谣言传播者集合的影响力，其计算方法如下：

将个体u从个体集合中删除得到个体集合然后加入免疫者集合得到免疫者集合在(k,η)核G_j中设置免疫者集合中的个体和其相邻节点间的影响传播概率为0，计算预设T时刻传播后谣言传播者集合对个体集合中每个个体v的影响力AP_T(v)，计算公式如下：

其中，ap_t(v)表示t时刻时谣言传播者集合对个体v的影响力，其计算公式如下：

其中，Nⁱⁿ(v)表示个体v的邻居节点集合，p(w,v)表示个体w与个体v之间的影响传播概率，各个个体在谣言开始传播时受到的初始影响力ap₀(v)＝0；

η_t表示影响力系数，其取值如下：

其中，τ为预设的时刻值，需要满足τ+T₁≤T；

然后计算个体u变为免疫者后谣言传播者集合的影响力γ_u：

S3.4：根据步骤S603中计算得到的个体集合中各个个体u对应的影响力γ_u，筛选出其中影响力最小的个体u^*加入免疫者集合即并将其从个体集合中删除，即然后返回步骤S3.2。

2.根据权利要求1所述的社交网络中抑制谣言传播的方法，其特征在于，所述的步骤S1中(k,η)核分解的具体步骤包括：

S1.1：计算社交网络G中每个个体v的η-deg(v)值，具体方法为：

记个体v的度数为d_v，令k∈[1,d_v]，计算在各个k值下个体v的度deg(v_n)大于等于k值的概率Pr[deg(v)≥k]，计算公式如下：

Pr[deg(v)≥k]≥I_pmin(v)(k,d_v-k+1)

其中，I_pmin(v)(k,d_v-k+1)为正则beta函数；

从各个k值对应的概率Pr[deg(v)≥k]筛选出其取值范围下限Pr[deg(v)≥k]^*≥η的k值，选取其中最大的k值作为η-deg(v)的值；

S1.2：计算个体的(k,η)核值，具体方法为：

S1.2.1：令i∈[1,max(η-(deg(v))]，将η-deg(v)＝i的个体放入集合C[i]中；

S1.2.2：令i＝1；

S1.2.3：判断是否如果是，进入步骤S1.2.5，否则进入步骤S1.2.4；

S1.2.4：从集合C[i]中任意选取一个个体v，令其(k,η)核值等于η-deg(v)，并从集合C[i]中删除该个体；

S1.2.5：记个体v的邻居个体集合为neigh_v，对于每个个体u∈neigh_v，判断是否η-deg(u)＜η-deg(v)，则不需要更新邻居个体u的η-deg(u)值，否则删除个体v和个体u之间的边后得到社交网络G′，令k′＝η-deg(u)，计算社交网络G′中Pr[deg(u)≥k′]≥η是否成立，如果成立，则不需要更新邻居个体u的η-deg(u)值，否则将η-deg(u)值更新为η-deg(u)-1；然后返回步骤S1.2.3；

S1.2.6：判断是否i＜max(η-(deg(v))，如果是，进入步骤S1.2.7，否则计算结束；

S1.2.7：令i＝i+1，返回步骤S1.2.3；

S1.3：把(k,η)核值相同的个体放入同一个(k,η)核中，从而得到(k,η)分解结果。