[发明专利]一种网络模因检测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种网络模因检测方法、系统、设备及存储介质，包括：接收各时段产生的网络词汇存储请求，对各时段产生的网络词汇进行数字化存储，并将数字化后的网络词汇写入区块链节点中；利用区块链节点存储网络词汇和用户关系信息；构建多智能体模型，根据多智能体模型获取各时段内网络词汇与用户关系的传播演化路径；根据各时段内网络词汇与用户关系的传播演化路径计算各时段内网络词汇的流行度，当各时段内任一网络词汇的流行度大于等于预设模因检测流行度阈值时，则将该网络词汇作为模因词汇，完成基于多智能体和区块链的网络模因检测，该方法、系统、设备及存储介质能够较为准确的检测网络模因。

技术领域

本发明属于信息传播和共享领域，涉及一种网络模因检测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

网络模因。模因(Meme)描述人类文化和人类语言传播与继承过程中的基本单位，目前有关模因的研究将能够帮助我们很好地认识模因的传播特征，由于网络模因的传播过程由于受到众多因素的影响，每个因素的变化都会直接或者间接地改变模因的传播行为，而社会媒体中记录的实际发生的数据仅仅是这千百万种可能发生的状态中的一种。网络模因指网络词汇中一定时间段内具备传播潜力大、传播范围广、具有特殊背景和含义的词汇。社交网络是一个复杂的系统，用户自身、其他用户和外界环境均影响着用户的网上行为，进而影响网络模因的传播，然而现有技术种不能较为准确的检测网络模因。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种网络模因检测方法、系统、设备及存储介质，该方法、系统、设备及存储介质能够较为准确的检测网络模因。

为达到上述目的，本发明所述的网络模因检测方法包括：

接收各时段产生的网络词汇存储请求，对各时段产生的网络词汇进行数字化存储，并将数字化后的网络词汇写入区块链节点中；

利用区块链节点存储网络词汇和用户关系信息；

构建多智能体模型，根据多智能体模型获取各时段内网络词汇与用户关系的传播演化路径；

根据各时段内网络词汇与用户关系的传播演化路径计算各时段内网络词汇的流行度，当各时段内任一网络词汇的流行度大于等于预设模因检测流行度阈值时，则将该网络词汇作为模因词汇，完成基于多智能体和区块链的网络模因检测。

根据已有的模因词汇及预设流行度确定模因检测流行度阈值。

当前时段内网络词汇的流行度Q_i＝α∑Q_t.p，其中，Q_t.p为在时间范围为t时段内对该网络词汇有过转发或传播行为的数目，α为当前时段的传播系数。

t+1时段第i个节点的状态h_i(t+1)＝h_i(t)+r_i+I_i+O_i，其中，h_i(t)为t时段第i个节点的状态，r_i为周围节点对第i个节点的转发数目，I_i为第i节点获得的输入词汇数目，O_i为第i节点转发给其他节点的词汇的数目。

一种网络模因检测系统包括：

网络词汇存储模块，用于接收各时段产生的网络词汇存储请求，对各时段产生的网络词汇进行数字化存储，并将数字化后的网络词汇写入区块链节点中；

存储模块，用于利用区块链节点存储网络词汇和用户关系信息；

路径获取模块，用于构建多智能体模型，根据多智能体模型获取各时段内网络词汇与用户关系的传播演化路径；