[发明专利]一种基于类引力建模进行微博转发预测的方法

摘要

本发明公开了一种基于类引力建模进行微博预测的方法，它包括以下步骤对相应的用户关系进行深度挖掘，建立微博用户关系网络；然后根据微博用户关系，计算每个微博用户的权重并利用统计方法计算边的权重；基于类引力模型对待测微博进行微博转发预测；本发明通过类引力模型建立任意两点之间的节点联系，同时利用权重刻画不同的节点的转发概率，提高了局部预测的精度，同时通过带有权重的类引力模型可以预测第K批关注者的转发情况，相比逐个级层进行迭代计算来预测第K批关注者的转发情况的方案，提高了预测效率。

主权项

一种基于类引力建模进行微博转发预测的方法，其特征在于，它包括以下步骤：S1：根据微博用户之间的转发关系，基于有向边建立有向图网络；S2：统计有向图网络中的节点个数M，并给予每个节点1/M的权重；S3：统计待测微博用户发布的微博被转发的总数N，以及待测微博用户对应的各个关注者所转发的数量n1,n2,n3…ni，计算每个关注者对应的每条有向边的初始权重为：niN*1M]]>S4：首先以发布微博的用户为节点，把当前节点的权重根据有向边的权重分配到关注该节点的所有节点上，用以更新关注该节点的每个节点的权重；S5：根据更新以后的节点权重计算相应的有向边的权重；S6：循坏执行S5～S6步骤，用以更新每个节点的权重，直到每个节点的权重收敛；S7：根据需要获取待测微博用户的K度关注者的节点权重k1,k2,…kn；S8：计算待测微博用户到选定的一个K度关注者的引力指数：其中，M为待测微博用户的节点权重，m为选定的一个K度关注者的节点权重，r为M到m的一条路线的所有有向边的权重之和的倒数，G根据实际需要设定；S9：根据需要设定一个阈值Q1，判断引力指数F是否超过该阈值Q1，如果超过Q1，则保留F，如果没超过Q1，则去除F，然后进行该阶段的转发预测；如果引力指数F都不超过该阈值Q1，则不能进行K度转发预测。