[发明专利]一种基于SIRS的情感网络传播动力模型及利用该模型的情感传播模拟方法

摘要

本发明一种基于SIRS的情感网络传播动力模型及利用该模型的情感传播模拟方法，通过改进原有的传统病毒传播模型，给出SIRS传播模型的动力学方程，对该模型的稳定性进行了证明，对比经典SIRS病毒传播对每一种情感密度变化进行仿真实验结果分析，该模型能更好地反应情感传播特征。本发明将情感这一主观心理概念与社交网络行为融合在一起，模型准确反映两者的合理映射。可用于相似负面舆情事件情绪传播演变过程。

主权项

1.一种基于SIRS的情感网络传播动力模型，模型公式如下：其中，第一个等式表示S状态中节点的变化率；第二个等式I状态中情感节点的变化率；第三个等式表示R状态中节点变化率；S状态、I状态、R状态在情感传播中定义如下：S状态：没有任何情感特征，默认设定节点处于中性情感状态；I状态：个体受到情感刺激具有正向情感，并且节点的情感状态具有传播给下一节点的可能；R状态：个体受到情感刺激具有负向情感，并且节点的情感状态具有传播给下一节点的可能，同时有部分个体经过网络事件获得免疫，有了自己的看法，有情绪稳定、恢复为中性情感状态的趋势；公式中各参数定义如下：α为S状态受到刺激转变为I状态的概率；β为I状态向相邻S状态个体刺激并使之变为R状态的概率，其中α>>β；λ为R状态中个体稳定至初始S状态的概率；Θt表示感染个体与被感染个体相接触的概率，k表示个体间相互之间联系的平均度，S(t)、I(t)、R(t)分别代表t时刻S状态、I状态、R状态节点在情感网络中的个体密度，N为系统个体总数，n表示网民个体总数；i表示目标已感染个体；P(i|k)表示平均连接度为k的节点与目标已感染个体节点i相连接的概率；I_i(t)表示情绪受到感染的网民密度，S(t)表示t时刻处于中性情感状态节点密度，S_k(t)、I_k(t)、R_k(t)分别表示连接度为k的人群所对应的中性情感群体、正向情感群体和负向情感群体，S_k(t)的稳态值为S_k，S_kΘ(t)表示网络的传播临界值。