[发明专利]一种基于演化博弈论的社交网络舆情发展分析方法有效
申请号: | 201910599954.1 | 申请日: | 2019-07-04 |
公开(公告)号: | CN110309430B | 公开(公告)日: | 2021-11-02 |
发明(设计)人: | 陈彦;邱奔流 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06F16/9536 | 分类号: | G06F16/9536;G06N3/12;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/00 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 闫树平 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 演化 博弈论 社交 网络 舆情 发展 分析 方法 | ||
1.一种基于演化博弈论的社交网络舆情发展分析方法,具体步骤如下:
步骤1、生成舆论传播网络:
其中含有N个普通用户,普通用户会根据与自己在社交媒体上有联系的邻居的传播策略,来决定是采取传播策略Sf,还是采取不传播策略Sn;
有L个造谣者,造谣者无论邻居采取什么策略都会采取策略Sf;
故舆论传播网络中共有使用者N+L个,N个普通用户中,M个与造谣者直接相连,N-M个不与造谣者相连;选择每个造谣者与普通用户的连接数量l的分布为f(l),每个紧邻造谣者的普通用户与造谣者的连接数量h的分布为g(h);对舆论传播网络进行分析,其分为均匀网络和非均匀网络;
均匀网络是指N个普通用户每人的邻居数量相同,设为k;
对于非均匀网络,下述推导中的k代换为其中λ(k)代表网络中用户的邻居数满足的分布,代表k的方差,代表k的均值;
步骤2、建立外部收益矩阵U:这里uff代表当邻居采取策略Sf时,自己也采取策略Sf的收益,unn代表自己和邻居都采取Sn策略时自己的收益,ufn代表邻居采取策略Sn时自己采取策略Sf的收益,unf代表邻居采取Sf策略时自己采取Sn策略的收益;我们取uff,ufn,unf,unn为区间[0,1]里的实数,且有ufn=unf;
步骤3、一个普通用户最终获得的收益不仅与外部收益有关,还取决于自身的特质;最终收益满足关系:Ψ=(1-α)B+αU,其中B代表普通用户的自身特质,U代表普通用户获得的外部收益,这里我们认为自身特性对最终收益的影响远大于外部收益,即有α<<1且α0;
步骤4、采用演化博弈论中的3种更新规则中的1种来分析普通用户获得的外部收益;
步骤5、根据步骤4选取的更新规则,计算网络中各普通用户的最终收益;
紧邻造谣者的普通用户采取策略Sf的最终收益为:
采取策略Sn的最终收益为:
其他普通用户采取策略Sf的最终收益为:
采取策略Sn的最终收益为:
步骤6、计算整个网络增加一位采取策略Sf的普通用户的概率和减少一位策略为Sf的普通用户的概率;
增加一位采取策略Sf的普通用户的概率为:
减少一位策略为Sf的普通用户的概率为:
步骤7、计算整个舆论传播网络的采用策略Sf的用户的占比的变化率;
其中
2.如权利要求1所述基于演化博弈论的社交网络舆情发展分析方法,其特征在于:所述三种更新规则为birth-death,death-birth和imitation,选用birth-death更新规则。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学,未经电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910599954.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。