[发明专利]一种微博谣言传播的分析方法

摘要

本发明属于社会网络建模与分析技术领域，具体涉及一种微博谣言传播的分析方法。该方法基于微博谣言传播模型对微博谣言传播的诱因机理进行分析，所提UASR微博谣言传播模型，该模型基于谣言传播过程中用户的领域影响力、谣言微博自身的特点以及外部社会因素对用户传谣心理的作用，对用户节点进行状态划分，并构建适当的阈值函数定义节点状态转换规则，以尽可能准确地刻画谣言传播过程中各因素对谣言实际传播路径和效果的作用。本发明方法可比较完整、真实的模拟现实世界中微博谣言的传播过程。

主权项

一种微博谣言传播的分析方法，其特征在于，具体步骤为：（1）构建微博数据信息数据库，爬取微博用户资料和微博数据，并进行系列数据预处理操作，包括：分词、去除停止词以及提取广告链接；（2）评估微博用户的领域影响力，以微博为切入点评估用户影响力：引入微博质量指数，体现博文内容质量对用户影响力的作用；所述微博质量指数分为原创微博质量指数和转发微博质量指数；其中，原创微博质量指数包括是否为认证用户、是否包含多媒体信息、微博长度、是否为广告、账户等级、是否包含话题、是否为VIP用户这些指标，而转发微博质量指数在原创微博质量指数的基础上增添了转发人账户是否认证、是否为VIP用户以及转发评论的长度、是否包含话题这些指标；引入微博热度指数，表示与人相关的社区结构、用户行为因素对用户影响力的贡献，所述微博热度指包括：微博所获得的阅读、点赞、评论和转发量指标；同时，还兼顾用户影响力的跨领域特性；最终，微博用户影响力计算公式如下式所示：式中， MQI_di属于领域d的微博i的质量指数，MPI_di表示属于领域d的微博i的热度指数；n表示的是用户在某段时间内在领域d所发布的微博数目，这里的ANTScored实际上计算的是用户在特定时间段内特定领域的影响力得分；（3）构建微博谣言传播模型，将用户节点划分为以下4种状态：未知状态、关注状态、传播状态和移除状态，各状态间的转换规则如下：A、未知状态向关注状态转换概率Pua计算公式如下：式中，R表示微博谣言的杀伤力，b为信息传播中用户的兴趣衰减系数，fi为节点所接收到第i条信息的传播节点依据式4‑5计算得到的在谣言所属领域的影响力分值，λ为概率Pua的衰减系数，m为时间步[tj, tk]内用户接收到谣言信息的总次数，k为调节系数；B、关注状态向传播状态转换概率Pas计算公式如下：式中，fi为节点所接收到第i条信息的传播节点依据式4‑5计算得到的在谣言所属领域的影响力分值，α分别为概率Pas的衰减系数，m为时间步[tj, tk]内用户接收到的谣言信息的总次数，k为调节系数；C、关注状态向移除状态转换概率Pua计算公式如下：式中，β为概率Par的增长系数，m为时间步[tj, tk]内用户接收到的谣言信息的总次数；D、传播状态向移除状态转换概率Psr计算公式如下：假定对于一条谣言信息，同一个微博用户节点最多只能转发一次，即处于传播状态的节点在经历过一个时间步后自动进入移除状态，Psr=1；（4）对微博谣言传播状况进行分析，根据上述微博谣言传播模型，迭代更新网络节点状态；依次遍历网络中处于关注状态或传播状态的所有节点，根据节点X当前所处状态的不同，按照UASR谣言传播模型设定的节点状态转换规则，进入不同的程序处理分支；统计各时间步下处于各状态的节点数量，同时记录当前仿真环境所设定的各类参数值，写入输出文件。