[发明专利]基于社会资本价值排序的社交网络影响力用户发现方法

权利要求书

1.一种基于社会资本价值排序的社交网络影响力用户发现方法，其特征是按照如下步骤进行：

步骤1、将社会关系网络表示为有向图G＝{V,E,A}，其中，V为节点集，表示所述社会关系网络中的注册用户集，且V＝{v₁,v₂,…,v_i,…v_n}，v_i表示第i个注册用户，i＝1,2，…,n；E为边集，表示所述社会关系网络中的任意注册用户之间的关注关系集，若第j个注册用户v_j关注第i个注册用户v_i，则令(v_j,v_i)∈E，若第i个注册用户v_i关注第j个注册用户v_j，则令(v_i,v_j)∈E；A为边集上的权集，表示所述社会关系网络中任意注册用户获取其他注册用户的社会资本的能力值集；令a_ji∈A为边(v_j,v_i)上的权值，表示第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j的社会资本的能力值；j＝1,2，…,n；i≠j；

步骤2、在第j个注册用户v_j关注第i个注册用户v_i的条件下，构建第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的能力测度指标集，记为表示第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的第m种能力，m＝1,2，…,M；并有：表示第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的第m种能力下的第k个子指标值；k＝1,2，…,K_m，K_m表示第m种能力下的子指标总个数；

步骤3、计算注册用户获取社会资本的能力：

步骤3.1、构建第j个注册用户v_j所关注的所有注册用户的初始矩阵D_j进行归一化处理，得到归一化后的初始矩阵v_f∈V表示第j个注册用户v_j所关注的第一个注册用户为所述节点集V中第f个注册用户，v_L∈V表示第j个注册用户v_j所关注的最后一个注册用户为所述节点集V中第L个注册用户；

步骤3.2、利用式(1)得到第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的第m种能力下的第k个子指标值的比重

hjimk=sjimk′Σi=fLsjimk′---(1)]]>

步骤3.3、利用式(2)得到第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的第m种能力下的第k个子指标值的熵值

ejimk=-1KmΣi=fLhjimklnhjimk---(2)]]>

式(2)中，若则令

步骤3.4、利用式(3)得到第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的第m种能力下的第k个子指标值的权重

wjimk=1-ejimkΣk=1Km(1-ejimk)---(3)]]>

步骤3.5、利用式(4)得到第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j社会资本的第m种能力值

sjim=Σk=1Kmwjimksjimk---(4)]]>

步骤3.6、利用式(5)得到第i个注册用户v_i获取第j个注册用户v_j的社会资本的能力值a_ji：

aji=Πm=1Msjim---(5)]]>

步骤4、计算注册用户的社会资本排名：

步骤4.1、利用式(6)得到第i个注册用户v_i获得第j个注册用户v_j的社会资本的概率值p_ji：

pji=ajiΣi=fLaji---(6)]]>

步骤4.2、定义迭代次数为t，并初始化t＝1；

步骤4.3、令第t-1次迭代的社会资本矩阵SC₀为零向量；

步骤4.4、利用式(7)得到第t次迭代的社会资本矩阵SC_t：

SC_t＝γN+(1-γ)P^TSC_t-1(8)

式(8)中，γ表示注册用户主动搜寻的概率；N＝(1/n,1/n,...,1/n,1/n)^T，P＝{p_ji}_{i,j＝1,2,…,n}；

步骤4.5、令t+1赋值给t，并返回步骤4.4，直到|SC_t-SC_t-1|＜ε为止；ε为所设置的精度；

步骤4.6、将最终迭代得到的社会资本矩阵SC_t中的每个元素值即为n个注册用户各自的社会资本价值[sc₁,sc₂,…,sc_i,…,sc_n]；sc_i表示第i个注册用户的社会资本价值，并按照n个注册用户各自的社会资本价值进行排序，从而得到n个注册用户的社交网络影响力大小。