[发明专利]一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，研究了不同源在不同时刻发出的影响力的传播情况，基于相同时间差的受感染节点有更大机率是被同一个源所感染这一前提，我们根据不同的独立路径进行分析判断，根据同一时间出现最多的对应独立路径上的观测者集合来定位可能的源，提高了定位的准确性，相比传统的源定位方法，大部分都是默认源感染的出发点是同一时刻，忽略了不同源节点在不同时刻开始发出影响力的可能，并且在生成独立路径后，对每个源节点的探索过程都是基于这条独立路径来单独分析的，该技术可以提高识别社交网络中影响力传播的源节点方面的效率，扩展了该技术在源定位问题领域的应用范围和实用性。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及源定位技术领域，尤其涉及一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法。

背景技术

在我们的现实世界中，许多复杂的系统都可以被描述为复杂的网络，如蛋白质相互作用网络、社交网络等。在社交网络中，信息无时无刻不存在着传播，正如在现代社会中，传播动态信息的过程也是无处不在，例如，计算机网络中的病毒入侵、空气或水污染的扩散等。因此，如何准确、快速地识别传播源是网络科学研究中的一项重要的任务。目前，已经有大量的学者对社交网络中的传播源定位问题进行了研究。

互联网的发展造就了＂屏幕社交时代＂，各种社交网络应用风起云涌，人们比以往花费更多的时间和精力漫步在互联网编制的庞大关系网络中。所谓社交网络(SocialNetworking Service,SNS)，是Web2.0体系下的一个应用架构。用户相互关注的方式建立朋友关系，通过博客、微博、共享等途径逐步扩大社交圈子，最终形成一个复杂庞大的社交关系网络。在国外，全球最大的社交网站＂脸谱＂注册人数己经突破十亿，日活跃用户数达到7.5亿。微博网站鼻祖Twitter用户数也突破5亿，每天分享的内容达到几十亿条。国内的人人网、新浪微博等社交网站也在突飞猛进的发展。社交网络为大众提供了前所未有的信息资源的同时，网络信息内容安全问题也日益凸显。例如2013年4月，美国股市遭遇短暂但剧烈的抛售，原因是美联化被黑客侵入的推特账户发布虚假新闻，称美国白宫遭到恐怖主义袭击，新闻一经发出就在整个推特上迅速传播，引起市场的极度恐慌，造成了非常大的经济损失。因此在一些不当舆论爆发后如何快速找到传播来源，对于控制谣言传播，维护社会公共秩序的稳定和安全至关重要。

常见的源定位问题包括单源和多源定位问题，对此，研究者们提出利用乔丹中心估计(JCE)算法解决乔丹感染中心树网络的单源估计类问题，并研究了一种计算感染图中所有节点无偏介导中心性的无偏中间性算法和基于蒙特卡罗的单源状态和已知状态的源定位算法。对于多源定位，Prakash 等人基于多源和SI传播模型的源身份识别问题中的最小描述长度，推荐了 Net-Sleuth算法，Wang等人又提出了一种基于标签传播的源识别方法，这是解决现实中传播模型未知问题的首次尝试。在网络类型上，Shah等人提出了第一个解决规则树静态网络上SI传播模型源识别问题的算法，Fioriti 等人通过计算感染图中每个节点的动态年龄，提出了一种称为DA的传播源识别算法，Lokhov等人建立了一种单源识别的动态消息传递算法。

但是现有的源定位算法，对于网络结构和传播模型大都有相应的要求，然而本算法并不需要考虑网络结构和传播模型对实验的影响，因此具有普适性。此外，目前的源定位算法对于所有源节点集合的估计的精度还有待进一步提高。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，以解决现有的源定位算法精确度不高的问题。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，包括：

在复杂网络中确定初始传播的源节点集合；

根据源节点集合进行独立级联模型扩散，感染至整个网络中的节点，直到不再产生感染节点为止，将感染的节点抽取形成感染网络；