面向群体压力的网民行为模拟方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种面向群体压力的网民行为模拟方法、装置和计算机设备。所述方法包括：从社交网络中提取社交有向图；根据泊松过程确定社交有向图中节点的发布消息模型，以及对接收到消息的反馈模型；在当前节点根据发布消息模型进行消息发布时，根据关注当前节点的流入邻居节点发布的消息类型和反馈模型，确定当前节点面临的群体压力；根据流入邻居节点的历史消息类型的分布信息和预设的估计概率，得到当前节点面临的预期群体压力；根据群体压力和预期群体压力的差异信息，对估计概率进行更新。采用本方法能够提高网民行为模拟的准确性。用本方法能够提高网民行为模拟的准确性。用本方法能够提高网民行为模拟的准确性。

【技术实现步骤摘要】
面向群体压力的网民行为模拟方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种面向群体压力的网民行为模拟方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]面对舆情预测问题，研究人员通过建立舆论动力模型来揭示舆论传播和发展的规律，并结合仿真来分析判断舆情走势。例如，DeGroot模型、Voter 模型、多数原则模型、Sznajd模型等离散观点模型等。由于在某些场景下，离散的观点值不能完全表达个体的观点倾向。Hegselmann和 Krause 提出了基于连续观点值的Hegselmann-Krause（HK）模型。而且，该研究还引入了一个重要的概念：有界置信原则（Bounded Confidence）——当观点值的差异低于某个阈值时，个体观点才会受到其他人的影响。在此基础上，又发展了Deffuant模型以及大量的扩展模型。无论经典舆论动力模型还是其扩展模型，都主要关注个体的观点融合而忽略了观点传播行为的影响。但是，舆情演化是由观点融合和传播行为的交替影响所驱动，所以无法直接利用这些模型进行预测。
[0003]尽管观点与行为存在一定一致性，但是不能代表个体的观点传播行为。Martins 等提出了连续观点离散动作（Continuous Opinions and Discrete Actions，CODA）模型，解释了人们内在观点与外在选择的对应但不对等的复杂关系，还指出了在观点感知过程中会产生的偏差。在 CODA 模型的基础上，研究人员也根据不同问题需求和应用特征进行拓展。例如， Martins进一步引入了贝叶斯更新规则，分析了观点流动性和极端主义观点对于整体舆情的影响；加入理性人和固执者两种角色，分析了两种角色在 CODA 模型中的影响；为解决个体观点预测问题，引入了信任的概念，即每个 Agent 对其他 Agent 都有一个信任程度的判断。然而，作为舆情的主体，人的行为有一定的智能性，需要根据舆情态势场景进行自主决策。 CODA 模型仅以线性关系来关联观点和行为，不足以解释传播行为与观点之间复杂的映射关系。
[0004]除了建模仿真方法外，研究人员利用大数据技术开展了卓有成效的社交网络舆论动力研究。例如， A. Das 等基于推特社交数据研究了用户如何根据社交网络邻居观点的变化而变化的现象。通过设计对照实验，发现“用户的观点演化规律并非一成不变，而是根据话题转变而变化”。基于此规律，构建了 Biased-Voter Model 来揭示个体消息转发行为与邻居观点的映射关系。针对社交网络中传播节点影响力计算问题， DE 等根据观察到的一系列节点观点值，采用线性影响模型来估计个体对于邻居的影响强度，通过实验在多个数据集上证明了模型预测的准确性。Abir De 等构建了一个用于舆论预测的概率模型 SLANT，利用真实的细粒度数据预测舆论演化，并在 Twitter 等数据集上验证预测的准确性。陈学刚等提出了一种基于模糊综合评价的网络舆情趋势预测与评价方法，运用粗糙集理论对网络舆情监测指标体系的属性进行了归约，并利用层次分析法确定权重，运用了真实数据进行了舆情预测。 Burghardt 等为预测陪审团决策结果，基于舆论动力学模型，通过数据驱动的方式构建了“初始观点-最终决策”的预测模型，并通过真实的法院记录数据
验证了模型具有良好的预测能力。就社交网络舆情预测而言，数据驱动方法可以获取社交网络的拓扑结构、用户行为等外在特征，但因为情绪衡量、遗漏变量等偏误，内在的观点难以被准确地发掘出来。而且，纯粹基于数据驱动的方法容易陷入经验主义的怪圈，既无法解释结果形成的原因，其推广泛化能力也存在疑问。
[0005]无论经典舆论动力模型还是其扩展模型，都主要关注个体的观点融合而忽略了观点传播行为的影响。但是，舆情演化是由观点融合和传播行为的交替影响所驱动，所以无法直接利用这些模型进行预测。作为舆情的主体，人的行为有一定的智能性，需要根据舆情态势场景进行自主决策。现有考虑了观点传播行为的模型（如CODA 模型）仅以线性关系来关联观点和行为，不足以解释传播行为与观点之间复杂的映射关系。

技术实现思路

[0006]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能解决目前利用面向群体压力的网民行为模拟不准确问题的面向群体压力的网民行为模拟方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0007]一种面向群体压力的网民行为模拟方法，所述方法包括：从社交网络中提取社交有向图；所述社交有向图中包括：社交网络中网民对应的节点集以及网民之间相互关注对应节点之间形成的边集合；根据泊松过程确定所述社交有向图中节点的发布消息模型，以及对接收到消息的反馈模型；在当前节点根据所述发布消息模型进行消息发布时，根据关注当前节点的流入邻居节点发布的消息类型和所述反馈模型，确定当前节点面临的群体压力；根据流入邻居节点的历史消息类型的分布信息和预设的估计概率，得到当前节点面临的预期群体压力；根据所述群体压力和所述预期群体压力的差异信息，对所述估计概率进行更新。
[0008]在其中一个实施例中，还包括：根据泊松过程确定所述社交有向图中节点的发布消息模型为：其中，表示在时间区间中所述社交有向图中节点发布消息的数量，表示强度，所述强度为预设值，表示时间增量，k表示消息数量。
[0009]在其中一个实施例中，还包括：对接收到消息的反馈模型为：其中，表示反馈值，表示流入邻居节点的消息类型，表示当前节点
的消息类型，和为预设常数。
[0010]在其中一个实施例中，还包括：在当前节点根据所述发布消息模型进行消息发布时，根据关注当前节点的流入邻居节点发布的消息类型和所述反馈模型，确定当前节点面临的群体压力为：其中，表示群体压力，表示所述反馈模型输出的反馈值，表示当前节点的流入邻居节点集合，表示集合中元素的个数。
[0011]在其中一个实施例中，还包括：根据流入邻居节点的历史消息类型的分布信息和预设的估计概率，得到当前节点面临的预期群体压力为：其中，表示预期群体压力，K表示分布信息被划分区间的数量，其中，第个区间记为，对应的估计概率为，和均为预设常数；当大于阈值时，则发布消息。
[0012]在其中一个实施例中，还包括：根据所述群体压力和所述预期群体压力的差异信息为：其中，表示第个区间的真实概率；当与相交时，则；当与相交时，则；
以及，对其他区间的估计概率进行归一化处理，以使。
[0013]在其中一个实施例中，还包括：确定当前节点接收到流入邻居节点的消息后，确定的消息类型为：其中，表示流出邻居节点集合，表示初始观点值，表示j对i观点影响的权重，表示流入邻居节点的消息集合，表示第k条消息的权重，表示指数触发核函数，用于模拟影响随时间的衰减。
[0014]一种面向群体压力的网民行为模拟装置，所述装置包括：建图模块，用于从社交网络中提取社交有向图；所述社交有向图中包括：社交网络中网民对应的节点集以及网民之间相互关注对应节点之间形成的边集合；消息发布模块，用于根据泊松过程确定所述社交有向图中节点的发布消息模型，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向群体压力的网民行为模拟方法，其特征在于，所述方法包括：从社交网络中提取社交有向图；所述社交有向图中包括：社交网络中网民对应的节点集以及网民之间相互关注对应节点之间形成的边集合；根据泊松过程确定所述社交有向图中节点的发布消息模型，以及对接收到消息的反馈模型；在当前节点根据所述发布消息模型进行消息发布时，根据关注当前节点的流入邻居节点发布的消息类型和所述反馈模型，确定当前节点面临的群体压力；根据流入邻居节点的历史消息类型的分布信息和预设的估计概率，得到当前节点面临的预期群体压力；根据所述群体压力和所述预期群体压力的差异信息，对所述估计概率进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据泊松过程确定所述社交有向图中节点的发布消息模型，包括：根据泊松过程确定所述社交有向图中节点的发布消息模型为：其中，表示在时间区间中所述社交有向图中节点发布消息的数量，表示强度，所述强度为预设值，表示时间增量，k表示消息数量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收到消息的反馈模型，包括：对接收到消息的反馈模型为：其中，表示反馈值，表示流入邻居节点的消息类型，表示当前节点的消息类型，和为预设常数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在当前节点根据所述发布消息模型进行消息发布时，根据关注当前节点的流入邻居节点发布的消息类型和所述反馈模型，确定当前节点面临的群体压力，包括：在当前节点根据所述发布消息模型进行消息发布时，根据关注当前节点的流入邻居节点发布的消息类型和所述反馈模型，确定当前节点面临的群体压力为：其中，表示群体压力，表示所述反馈模型输出的反馈值，表示当前节点的流入邻居节点集合，表示集合中元素的个数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据流入邻居节点的历史消息类型的分布信息和预设的估计概率，得到当前节点面临的预期群体压力，包括：根据流入邻居节点的历史消息类型的分布信息和预设的估计概率，得到当前节...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇亮，
申请(专利权)人：湖南星河云程信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：