[发明专利]基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析系统及方法

摘要

本发明请求保护一种基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，涉及社交网络领域。首先分析用户行为，研究推动热点话题的群体态势，根据社会认同度、互动行为、传播深度、意见领袖，形式化定义用户个体推动，好友双向推动，团队推动三个要素；然后针对话题生命周期各阶段数据不均匀、稀疏性问题，利用灰色系统理论构建影响力模型，挖掘推动话题的群体对象；进而动态展现群体驱动话题演化的过程。本发明不仅能够量化热点话题下用户影响力而且对话题的未知动态进行有效预测。

主权项

1.一种基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析系统，其特征在于，包括在线抓取模块及离线分析模块，其中在线抓取模块：用于获取在线社交网络话题数据，包括用户行为数据和用户关系数据；离线分析模块：用于对热点话题用户影响力进行分析，挖掘推动话题演化的幕后群体；所述离线分析模块包括用户关系类模块、话题演化属性模块及推动属性模块；其中用户关系类模块用于对在线话题用户群体分类，用户关系类模块用于通过点边属性划分为3种用户群体：离散用户个体、双向好友群体、团队群体；话题演化属性模块用于分析信息传播、话题演化相关属性，话题演化相关属性指社会认同度S(T)、互动行为II[yi]、传播深度|f(vi,T)|和意见领袖oi(T)，并提取社会认同度、互动行为、传播深度、意见领袖对应互动数据；社会认同度是能够体现话题演化程度的专业指标，通过调节学习参数，以残差最小为衡量标准，来获取社会认同度的估计值；互动行为是指用户是否有转发行为，意见领袖指的是T段时间及其之前参与互动的用户中粉丝数量特征值大于θ的用户；推动属性模块用于处理用户群体对应的推动属性及其数据；在用户行为数据处理方面，依据信息传播四类属性：推动属性模块将信息传播属性与各类用户群体有机结合，形式化定义个体推动，好友双向推动，团队推动三个要素；选取体现话题演化程度的社会认同度S(T)作为系统特征数据序列，设置推动属性模块中个体推动属性ipf(T)、好友双向推动ppf(T)、团队推动gpf(T)为相关因素序列，从用户关系类模块和话题演化属性模块提取相关因素序列，将推动属性输入到基于灰色系统的动态影响力模型中，量化热点话题下群体影响力而且对热点话题的未知动态进行预测；其中用户个体推动属性ipf(T)、好友双向推动ppf(T)，团队推动gpf(T)的具体表达式为：c1、用户个体推动属性ipf(T)定义如下所示：其中S(T)为用户在社交网络中针对某个话题的T段时间社会认同度，sipf(T)为属于用户个体群体在T段时间社会认同度；ω为用户个体群体在话题中的互动行为ΙΙ[yi]、传播深度|f(vi,T)|、意见领袖oi(T)的组合权值；c2、好友双向推动ppf(T)定义如下所示：其中sppf(T)为属于双向好友群体在T段时间社会认同度；ω为双向好友群体在话题中的互动行为ΙΙ[yi]、传播深度|f(vi,T)|和意见领袖oi(T)的组合权值；c3、团队推动gpf(T)定义如下所示：其中sgpf(T)为属于团队群体在T段时间社会认同度；ω为团队群体在话题中的互动行为ΙΙ[yi]、传播深度|f(vi,T)|和意见领袖oi(T)的组合权值，其定义如下所示：ω＝u+ΙΙ[yi]u(|f(vi,T)|+1)+oi(T)   (4)式中u为学习参数，作为指数的基础值存在，依据实验数据进行具体值的确定；ΙΙ[yi]为互动行为指示函数，若用户vi是转发行为即为真，指示函数值为1，否则值为0；|f(vi,T)|为通过用户vi获得的传播深度总数；oi(T)为意见领袖，其根据如下2个公式确定：deg+(vk)＝δ×(粉丝数‑互听好友数)+互听好友数   (6)其中V(T)为T段时间存在于用户关系网络中的用户总数，为T段时间及其之前参与互动的用户中粉丝数量特征值大于θ的用户,并选取意见领袖占总话题互动用户的10％‑15％确定θ值，deg⁺(v_k)为v_k用户粉丝数量特征值。