[发明专利]一种基于图模式的个性化辟谣方法

说明书

本发明公开了一种基于图模式的个性化辟谣方法，对于给定的一个信息传播网络图G和谣言传播对集合C_P，首先挖掘谣言传播模式，然后利用谣言传播模式进行模式匹配，最后识别匹配到的节点路径上的节点得到候选节点，就可以将相应的辟谣信息推送给这些节点代表的用户。与现有技术相比，本发明利用社交网络中的传播信息和拓扑结构以及用户的历史数据，找到更多可能受到谣言影响的用户，向其及时推送辟谣信息，以减少谣言传播。

技术领域

本发明属于复杂网络的社交网络信息传播领域，它利用社交网络中的传播信息和拓扑结构以及用户的历史数据，挖掘谣言传播模式，再利用模式挖掘找到更多可能受到谣言影响的用户，向其及时推送辟谣信息，以减少谣言传播。

背景技术

现有的辟谣机制存在如谣言信息将发送给所有用户、用户需要主动关注谣言信息、以及只有在用户浏览谣言后才会向用户推送辟谣信息的设计缺陷。这意味着辟谣信息被毫无区别地推送到所有用户手中，而如此多的辟谣信息使人们缺乏时间和耐心去仔细阅读。导致了现有的辟谣机制没有考虑到对谣言反应的个体差异，在减少谣言影响方面缺乏有效性。除此之外，根据H.M.Johnson等人的研究结果，人们往往会根据接受的信息建立一个心理模型，并倾向于维持自己的模型。一旦他们相信谣言，之后的正确信息可能不会产生什么影响，并且会被忽略。因此，在人们接触谣言之前推送辟谣信息可以更有效地减少谣言的影响及时制止谣言的传播。

为了应对谣言在社交平台上的快速传播，很多学者对其进行建模研究。目前，对谣言传播模式的研究大多是基于动力学的建模。他们将人群划分为不同的隔间，然后利用相互作用隔间的动态行为的各种特性来模拟人与人之间的谣言传播。然而，这种方法关注的是群体的特征，而忽略了个体在接触谣言时的差异。

考虑到每个人有不同的兴趣和知识背景，人们受到不同谣言的影响也是不同的。也就是说，对于不同类型的谣言，分别存在着不同的人，他们比其他人更倾向于相信和转发这类谣言。而用户在社交平台上的转发或评论记录则反映了他们对不同谣言的接受与否。

如何完善社交平台的辟谣机制是本发明亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在提出了一种基于图模式的个性化辟谣方法，利用每个人的转发和评论的历史记录对不同类型的谣言传播建模，再利用这些模式进行模式匹配分别找到更多可能受每类谣言的受众，从而有针对性地向其推送辟谣信息。

本发明利用以下技术方案实现：

一种基于图模式的个性化辟谣方法，该方法具体包括以下步骤：

步骤1、根据社交平台中用户之间微博的转发/评论关系构建基于图模式的信息传播网络；具体描述如下：

①用节点表示用户或微博，用边(u，v)表示用户v发布了一则微博u或者用户v转发或评论了一则由用户u发布的微博，L(u，v)表示相关微博中包含的话题，边上的标签表示相关微博中所包含的话题；

②用图模式表示信息传播网络G＝(V，E，L)，关于节点、边和标签的有序三元组；其中：

V表示一个有限的节点集合，每个节点v∈V且有一个标签L(v)∈Θ，Θ表示标签的字母集合；

E表示边的集合(v，v′)表示一条从节点v到v′的边，每条边e∈E，且有一组标签L(e)∈Θ，Θ表示标签的字母集合；