根据本公开的示例实施例，提供了一种事件传播确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以用于传播预测领域和智能推荐领域中。事件传播确定方法包括：根据事件的传播者和非传播者的属性，将粒子运动模型初始化；以及利用经初始化的所述粒子运动模型，确定在从所述粒子运动模型被初始化后的一时间点，所述事件的所述传播者。利用上述方法，可以实现用于确定事件传播的粒子运动模型，该模型可以考虑传播的阻碍，能够体现传播者和非传播者之间的更细微的划分，并且可以实现传播者向非传播者的自转变，从而能够模拟突变类的个体。因此，使用本申请的方案可以更准确地对事件的传播进行预测，从而可以提高用户体验。从而可以提高用户体验。从而可以提高用户体验。
【技术实现步骤摘要】
事件传播确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
[0001]本公开涉及数据分析技术，并且更具体地，涉及事件传播确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以应用于传播预测领域和智能推荐领域中。
技术介绍
[0002]在数据分析
中，涉及基于事件的属性信息来预测事件的传播情况。事件的属性信息例如可以包括事件的类型、传播者的数目和非传播者的数目等。这些可以被预测的事件例如包括新闻事件传播和传染病传播等。人们希望可以对传播性事件将会达到的规模进行恰当模拟和预测，从而使得能够发现潜在的风险或者判断传播的效果，进而可以体检采取各种措施进行应对，以减少传播带来的危害或者提高传播所带来的益处。
[0003]近期，随着新冠病毒在全球范围内的爆发和肆虐，各种关于传染病的传播模型也更加被人们关注。传染病的传播模型是传染病的基本数学模型，其研究传染病的传播速度、空间范围、传播途径、动力学机理等问题，以指导对传染病的有效地预防和控制。常见的传染病模型按照传染病类型可以分为SI、SIR、SIRS、SEIR模型等。较为常见的SEIR模型的原理在于，对与例如人类的传染病载体，根据传染病载体对传染病的反应，对它们进行角色划分，分别划分为：易感者S、潜伏者E、传染者I和康复者R。
技术实现思路
[0004]根据本公开的实施例，提供了一种事件传播确定方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
[0005]在本公开的第一方面中，提供了一种事件传播确定方法，包括根据事件的传播者和非传播者的属性，将粒子运动模型初始化；以及利用经初始化的粒子运动模型，确定在从粒子运动模型被初始化后的一时间点，事件的传播者，其中与传播者对应的粒子和与非传播者对应的粒子之间的距离与事件传播相关联。
[0006]在本公开的第二方面中，提供了一种事件传播确定装置，包括：模型初始化模块，被配置为根据事件的传播者和非传播者的属性，将粒子运动模型初始化；以及传播者确定模块，被配置为利用经初始化的粒子运动模型，确定在从粒子运动模型被初始化后的一时间点，事件的传播者，其中与传播者对应的粒子和与非传播者对应的粒子之间的距离与事件传播相关联。
[0007]在本公开的第三方面中，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够实现根据本公开的第一方面的方法。
[0008]在本公开的第四方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机实现根据本公开的第一方面的方法。
[0009]利用根据本申请的技术，可以实现用于确定事件传播的粒子运动模型，该模型可以考虑传播的阻碍，能够体现传播者和非传播者之间的更细微的划分，并且可以实现传播
者向非传播者的自转变，从而能够模拟突变类的个体。因此，使用本申请的方案可以更准确地对事件的传播进行预测，从而可以提高用户体验。
[0010]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0011]通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。应当理解，附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0012]图1示出了可以在其中实现本公开的某些实施例中的事件传播确定方法的事件传播确定环境100的示意性框图；
[0013]图2示出了根据本公开实施例的事件传播确定方法200的流程图；
[0014]图3示出了根据本公开实施例的粒子速度变化示例300的示意性框图；
[0015]图4示出了根据本公开实施例的粒子速度变化示例400的示意性框图；
[0016]图5示出了根据本公开的实施例的事件传播确定装置500的示意性框图；以及
[0017]图6示出了根据本公开实施例的电子设备600的示意性框图。
[0018]在各个附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
[0019]下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例。虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0020]在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个示例实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
[0021]目前的预测模型，例如SEIR模型并未考虑对传染的阻碍和放置，也无法体现传播者和非传播者之间的更细微的划分，并且没有考虑传染者I向康复者R的自转变，因而无法更为恰当地预测传染病的传播。
[0022]为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个问题，本公开的实施例提出了一种事件传播确定方案。这种方案采用粒子运动模型进行传播预测，粒子模型中的粒子具有位置、速度和速度变化，粒子的速度标识传播活跃度，粒子的碰撞或者接近表示可能造成传播。因此可以基于模型来确定任何时间事件的传播范围，此外，粒子由从传播者变为非传播者的突变可能性。因此，使用本申请的方案可以更为恰当、准确地对事件的传播进行预测，从而可以提高用户体验。
[0023]图1示出了可以在其中实现本公开的某些实施例中的事件传播确定方法的事件传
播确定环境100的示意性框图根据本公开的实施例，事件传播确定环境100可以是云环境。如图1中所示，事件传播确定环境100包括计算设备110。事件传播确定环境100中，传播相关数据120作为计算设备110的输入被提供给计算设备110，传播规模数据130作为输出由计算设备110输出。
[0024]应当理解，事件传播确定环境100仅仅是示例性而不是限制性的，并且其是可扩展的，其中可以包括更多的计算设备110，并且可以向计算设备110提供更多传播相关数据120作为输入，计算设备110也可以输出更多的传播规模数据130作为输出，从而使得可以满足更多用户同时利用更多的计算设备110，甚至利用更多的传播相关数据120来同时或者非同时地确定更多的传播规模数据130的需求。此外，计算设备110也可以并不实际输出传播规模数据130，而是仅通过计算获得传播规模数据130。
[0025]根据本公开的实施例，在事件传播确定环境100中，被提供给计算设备110的传播相关数据120例如可以包括事件的类型、传播者的数目、本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种事件传播确定方法，包括：根据事件的传播者和非传播者的属性，将粒子运动模型初始化；以及利用经初始化的所述粒子运动模型，确定在所述粒子运动模型被初始化后的一时间点，所述事件的所述传播者，其中与传播者对应的粒子和与非传播者对应的粒子之间的距离与所述事件传播相关联。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述粒子运动模型对应于包括粒子的粒子运动空间，所述粒子运动空间中的每个粒子对应于所述传播者中的一个或者所述非传播者中的一个，所述粒子具有属性信息，包括所述粒子在所述粒子运动空间中的位置、速度和速度变化。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述速度变化的范围基于所述粒子的预定速度范围。4.根据权利要求2所述的方法，其中在所述粒子运动空间中，所述粒子的下一时间的速度基于所述粒子在当前时间的速度和所述粒子在所述当前时间与所述下一时间之间的速度变化而被确定。5.根据权利要求2所述的方法，其中在所述粒子运动空间中，所述粒子的下一时间的速度基于所述粒子在当前时间的速度、所述粒子在所述当前时间与所述下一时间之间的速度变化以及速度变化率而被确定，所述速度变化率与所述传播者的数目相关。6.根据权利要求5所述的方法，还包括通过以下公式，确定所述速度变化率：其中σ和μ为预定值，x为所述传播者的所述数目。7.根据权利要求5所述的方法，其中所述速度变化率的大小随着所述传播者的数目的增加而增加。8.根据权利要求1所述的方法，其中当与传播者对应的粒子和与非传播者对应的粒子之间的距离小于阈值距离时，所述与非传播者对应的粒子有预定概率变为与传播者对应的粒子。9.根据权利要求8所述的方法，其中当所述与传播者对应的粒子和所述与非传播者对应的粒子之间的所述距离小于所述阈值距离时，所述预定概率与所述与传播者对应的粒子和所述与非传播者对应的粒子之间的所述距离相关。10.根据权利要求9所述的方法，其中所述预定概率的大小随着所述与传播者对应的粒子和所述与非传播者对应的粒子之间的所述距离的减小而增加。11.根据权利要求8所述的方法，其中所述事件是消极性事件，所述预定概率的大小随着所述传播者的数目的增加而减小。12.根据权利要求8所述的方法，其中所述事件是积极性事件，所述预定概率的大小随着所述传播者的数目的增加而增加。13.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述事件的所述传播者包括：基于突变概率，确定所述事件的所述传播者，所述突变概率指示所述与传播者对应的粒子突变为所述与非传播者对应的粒子的概率。14.根据权利要求2所述的方法，其中所述粒子运动空间包括以下一项：
二维空间；三维空间；以及多维空间。15.一种事件传播确定装置，包括：模型初始化模块，被配置为根据事件的传播者和非传播者的属性，将粒子运动模型初始化；以及传播者确定模块，被配置为利用经初始化的所述粒子运动模型，确定在所述粒子运动模型被初始化后的一时间点，所述事件的所述传播者，其中与传播者对应的粒子和与非传播...
【专利技术属性】
技术研发人员：马丽芬，孟浩，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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