[发明专利]基于爆发阈值及用户体验的谣言抑制方法有效
申请号: | 202010823923.2 | 申请日: | 2020-08-17 |
公开(公告)号: | CN112001072B | 公开(公告)日: | 2023-06-16 |
发明(设计)人: | 丁学君;李梦雨;田勇 | 申请(专利权)人: | 东北财经大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F111/04;G06F111/08 |
代理公司: | 大连非凡专利事务所 21220 | 代理人: | 闪红霞 |
地址: | 116000 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 爆发 阈值 用户 体验 谣言 抑制 方法 | ||
1.一种基于爆发阈值及用户体验的谣言抑制方法,其特征在于依次按照如下方法进行:
步骤1:构建PISIR模型
步骤1-1:计算谣言的个体传播倾向概率Pind
设定S态为易感状态,即没有听过谣言的人;I态为感染状态,即相信谣言并传播谣言的人;R态为免疫状态,即不再参与谣言传播的人;
假设t-1时刻节点u处于I态,那么t时刻节点u发送谣言给邻居节点v的概率如下:
式中:C表示谣言的可信度,D_outu表示节点u的出度,P0表示节点u的谣言初始发送概率,表示节点u由S态转变为I态的时刻,即被感染时刻,表示当前时刻t与节点u的被感染时刻的时间间隔;
假设t-1时刻节点v处于S态,那么t时刻节点v接受邻居节点u发送的谣言的概率如下:
式中:D_inv是节点v的入度,Rwuv表示节点u对节点v的相对影响权重;
所述Rwuv如下:
式中:f(u,v)表示节点u对节点v的影响权重,f(v,u)表示节点v对节点u的影响权重;
所述f(u,v)如下:
式中:为节点v的所有邻居节点的出度之和;
所述f(v,u)如下:
式中:为节点u的所有邻居节点的出度之和;
则t时刻I态节点u向S态节点v发送谣言,S态节点v接受该谣言,并转化成I态的概率,即节点(u,v)之间谣言的个体传播倾向概率Pind如下:
步骤1-2:计算谣言的整体流行度Pglb
利用多峰高斯分布来模拟谣言在宏观层面上的传播过程,即整体流行度Pglb如下:
式中:峰值系数ki∈[0,1],且ui与σi分别代表高斯分布中的均值及标准差,k0表示谣言传播的下限值,n表示多峰高斯分布的峰数;
步骤1-3:计算节点(u,v)间的谣言成功传播概率Puv(t)
式中:β1,β2∈(0,1)为平衡系数,且β1+β2=1;
步骤1-4:计算t时刻节点v由S态转变为I态的概率,即激活概率Pvactive(t)如下:
式中:Nev表示节点v的所有邻居节点集合,是网络关系矩阵A中的一个元素,表示节点(u,v)之间存在有向边,表示节点(u,v)之间不存在有向边,Su(t-1)表示节点u在t-1时刻所处的状态,如果节点u处于I态,则Su(t-1)=1;如果节点u处于S态,则Su(t-1)=0;如果节点u处于R态,则Su(t-1)=2;
步骤1-5:计算t时刻节点u由I态转变为R态的概率,即痊愈概率Purecure(t)如下:
所述激活概率Pvactive(t)和痊愈概率Purecure(t)构成PISIR模型;
步骤2:在观测时间窗T内,以PISIR模型计算感染率并根据用户体验作为选取阻断节点子集的约束条件,通过选取阻断节点子集并模拟将其阻断,使网络中被感染的节点数量所占比例始终小于谣言爆发阈值:
步骤2-1:在当前时刻t,利用PISIR模型预测t+1时刻的节点感染率I(t+1)是否大于等于爆发阈值RT,若I(t+1)≥RT,则进行步骤2-2,否,转步骤4;
步骤2-2:根据阻断节点选择算法从候选阻断节点集合G中选取一个满足用户体验约束条件PU≥Uth的阻断节点ub,所述PU表示用户的体验,所述Uth表示用户的体验容忍阈值;将选取的阻断节点ub从G中移除并加入到阻断节点集合VB中,同时更新网络关系矩阵A;
所述用户体验计算如下:
式中:PU(i,tblock)表示节点i在阻断持续时间tblock后的体验值,tblock表示阻断持续时间,即节点接收信息的延迟时间,u(i)表示节点i未被阻断时的初始体验,df(i)表示节点i的体验折扣系数,即节点i在延迟时间tblock后,才能接收到信息的用户体验的折扣系数;
所述体验折扣系数df(i)计算如下:
df(i)=γ1×Aui+γ2×Mki+γ3×D_outi
式中:Aui表示节点i的活跃度,Mki表示节点i的兴趣度,D_outi表示节点i的出度,系数γ1,γ2,γ3∈(0,1),且γ1+γ2+γ3=1;
所述阻断节点选择算法的具体步骤如下:
在t时刻阻断G中的节点ub之后,在t+1时刻,其S态邻居节点v激活概率的变化量计算如下:
所述节点ub的所有S态邻居节点v激活概率的变化量之和Mub(t+1)计算如下:
按照如下目标函数选择阻断节点:
步骤2-3:根据更新后网络关系矩阵A,利用PISIR模型再次预测t+1时刻的I(t+1)是否小于等于RT,否,则转至步骤2-2,是,则转至步骤3;
步骤3:检测VB内的阻断节点的阻断时长tduration是否达到阻断持续时间tblock;当检测到某个节点tduration≥tblock后,释放该阻断节点并将该阻断节点从VB中移除,更新关系矩阵A并返回到步骤2-3;若所有节点均tduration<tblock,则切断VB内所有节点的关系连接且t←t+1;若t<T,转步骤2-3,否则结束;
步骤4:t←t+1;若t<T,转步骤2-1,否则结束。
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