[发明专利]社交网络中双信息协同扩散过程动态建模与最优调控方法

说明书

一种社交网络中双信息协同扩散过程动态建模方法，其特征在于，基于社交网络中用户的社会接触和随机接触两种信息扩散途径，建立基于常微分方程的双信息协同扩散动力学模型，来准确刻画社交网络中同一事件相关的双信息协同扩散过程。该方法能够为社交网络中信息的高效可控传播提供一定的理论基础和技术支撑，为社交网络信息传播趋势预测及相关应用场景提供一定的借鉴。

技术领域

本公开属于社交网络技术领域，具体涉及一种社交网络中双信息协同扩散过程动态建模与最优调控方法。

背景技术

随着即时通讯技术的快速发展和智能终端设备的迅速普及，社交网络逐渐兴起并成为人们传播和共享信息的主要平台。社交网络可以为大众提供各种信息服务，简单、快捷和无距离的优点使得社交网络深入到民众工作和生活的各个领域，目前已成为电子信息和新型网络领域的前沿研究方向。近年来，融合物联网技术和大数据技术的社交网络在诸如新闻传播、移动通讯、在线教育、智能家居和电子商务等应用领域展现出了广阔的应用前景，吸引了工业界和学术界的广泛关注。

社交网络是一种高度开放的网络。在社交网络中，每个用户均是收发信息的主体，用户可以自主的选择和转发其感兴趣的各种信息。在庞大的网络中，信息可以快速地传遍世界的每个角落。在此情形下，如果社交网络中流传有不良信息，例如谣言、虚假新闻，则有可能会对网络用户造成一定的误导和损失；如果权威新闻消息和不实消息同时在社交网络中扩散，由于用户判断的主观性和转发消息的自主性，

不实消息有可能阻碍权威新闻消息的传播。特别是，在热点事件爆发时，关于事件的多个消息同时在社交网络中交织扩散，使得无法准确地把握事件的扩散动向和影响范围，进而无法有效地对民众舆论进行正确的引导。因此，如何建模信息的扩散过程并预测其扩散趋势，进而对其进行有效的调控，成为了社交网络应用基础研究中亟待解决的问题。

近年来的相关研究工作表明，针对社交网络中的信息扩散过程建模方法主要有基于微观的信息扩散级联建模方法和基于宏观的信息扩散动力学建模方法。现有的研究工作主要集中在单一信息和语义正负相对的双信息在社交网络中的扩散过程建模问题，而关于同一事件的双信息协同扩散过程建模方面的研究工作尚处于起步阶段。针对社交网络中信息扩散过程的调控方法主要有信息扩散源头阻塞方法和信息扩散过程调控方法。现有的信息扩散调控方面相关的研究工作仍集中在单一信息扩散调控和竞争信息扩散调控，关于同一事件的双信息协同扩散过程调控方面的研究工作尚未见文献报道。

发明内容

鉴于此，本公开提供了一种社交网络中双信息协同扩散过程动态建模方法，其特征在于，基于社交网络中用户的社会接触和随机接触两种信息扩散途径，建立基于常微分方程的双信息协同扩散动力学模型，来准确刻画社交网络中同一事件相关的双信息协同扩散过程。

通过上述技术方案，针对社交网络中和同一事件相关的双信息协同扩散过程进行有效地建模，在此基础上预测事件信息的整体扩散趋势，进一步提出针对双信息协同扩散过程的最优调控方法。本公开的主要贡献包括如下四个方面：

1)聚焦社交网络中同一事件相关的双信息协同扩散过程建模和最优调控问题，首次提出了双信息协同扩散动力学模型和最优调控方法。

2)考虑到社交网络中用户的社会接触和随机接触两种信息扩散途径，建立基于常微分方程的动力学模型，来准确刻画双信息协同扩散过程。

3)从理论上分析了双信息协同扩散的演化规律，推导出信息能否在网络中爆发或是随时间消亡的必要条件，进一步预测双信息协同扩散的趋势。

4)针对不同用户，提出两类信息扩散调控策略，以信息扩散最大化和控制费用最小化为总体目标，采用最优控制理论，建立出相应的最优控制系统，求解出调控策略随时间的最优动态分布。

附图说明

图1是本公开一个实施例中用户信息状态及信息状态转移关系示意图；

图2是本公开一个实施例中双信息协同扩散调控模型示意图；