[发明专利]一种基于连续马尔科夫的双层网络舆情信息传播预测方法有效
申请号: | 201910452142.4 | 申请日: | 2019-05-28 |
公开(公告)号: | CN110163446B | 公开(公告)日: | 2021-07-09 |
发明(设计)人: | 刘小洋;唐婷;何道兵 | 申请(专利权)人: | 重庆理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/00;G06K9/62;H04L12/24 |
代理公司: | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人: | 王宏松 |
地址: | 400054 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 连续 马尔科夫 双层 网络 舆情 信息 传播 预测 方法 | ||
1.一种基于连续马尔科夫的双层网络舆情信息传播预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,获取t时刻线下网络节点i接种疫苗状况,以及与线下网络节点i相对应的线上网络节点染病状况;
其线下网络节点i接种疫苗状况的表示方法为:
其线上网络节点染病状况的表示方法为:
S2,根据步骤S1的状况计算t+1时刻节点i的概率;其节点i的概率表示方法为:
其中,表示在t+1时刻线下网络节点i为未接种疫苗状况;
表示在t+1时刻线下网络节点i为接种疫苗状况;
Yit+1=0为在t+1时刻与线下网络节点i相对应的线上网络节点为易感染状况;
Yit+1=1为在t+1时刻与线下网络节点i相对应的线上网络节点为染病状况;
表示在t时刻线下网络节点i为未接种疫苗状况;
表示在t时刻线下网络节点i为接种疫苗状况;
Yit=0表示在t时刻与线下节点i相对应的线上网络节点为易感染状况;
Yit=1表示在t时刻与线下网络节点i相对应的线上网络节点为染病状况;
表示在t时刻与线下网络节点i相对应的线上网络节点的相邻节点j为接种疫苗状况;
β表示每个时间单元内易感者转化为感染者的系数,0≤β≤1;
γ表示每个时间单元内感染者恢复为易感者的系数,0≤γ≤1;
表示每个时间单位内易感者接种疫苗系数,
θ表示每个时间单位内接种疫苗者转化为易感染者的系数,0≤θ≤1;
σ表示疫苗失效因子,0≤σ≤1;
Δt表示时间步长;
Ni表示线下网络节点i的邻居节点和/或与线下网络节点i的相对应的线上网络节点的邻居节点的所有总人数;
o(Δt)表示时间函数;
P(|)表示条件概率;
P()表示概率;
S3,根据步骤S2计算转移矩阵概率;其转移矩阵概率的表示方法为:
其中,oij表示线上网络节点中第i行第j列是否染病的情况,oij=1表示线上网络节点中第i行第j列为染病状况;oij=0表示线上网络节点中第i行第j列为易感染状况;
pS→S表示由易染状态转化为易染状态的概率;
pS→V表示由易染状态转化为接种疫苗状态的概率;
pS→I表示由易感状态转化为染病状态的概率;
pV→S表示已接种疫苗状态转化为易感状态的概率;
pV→V表示由已接种疫苗状态转化为已接种疫苗状态的概率;
pV→I表示由已接种疫苗状态转化为染病状态的概率;
pI→S表示由染病状态转化为易感状态的概率;
pI→V表示由染病状态转化为已接种疫苗状态的概率;
pI→I表示由染病状态转化为染病状态的概率;
S4,根据所计算的概率数据,通过舆情数据阈值进行判断舆情传播状况;其判断舆情传播状况的方法为:
判断与1的大小关系:
其中,β表示每个时间单元内易感者转化为感染者的系数,0≤β≤1;
γ表示每个时间单元内感染者恢复为易感者的系数,0≤γ≤1;
表示每个时间单位内易感者接种疫苗系数,
θ表示每个时间单位内接种疫苗者转化为易感染者的系数,0≤θ≤1;
σ表示疫苗失效因子,0≤σ≤1;
若则舆情为不传播状态;
否则,舆情为传播状态;
S5,将步骤S4的预测结果发送到移动终端上展现。
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