一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，包括：构建多层社交网络、提前选取观察点、实时监控收到谣言的观察点数量、给每个节点赋予标签值、进行标签值迭代过程、判断标签值是否收敛、根据标签值选出传播源、测试结果分析；本申请在多层社交网络上，通过观察点记录真实多通道传播路径，使得低传播率条件下传播路径随机性高的问题得到解决，从而提高了谣言传播源溯源精度。而提高了谣言传播源溯源精度。而提高了谣言传播源溯源精度。

A method to trace the source of rumor spread based on multi-layer social platform

【技术实现步骤摘要】
一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法


[0001]本专利技术属于智能方法和传播动力学领域，特别是涉及一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法。

技术介绍

[0002]对于一个社交平台，谣言在其上的传播过程可以用SI(Susceptible
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Infected)模型和SIR(Susceptible
‑
Infected
‑
Recovery)模型来模拟。对于SI模型，初始网络中的每个节点都处于未感染状态，即都不知道该谣言，从某时刻开始，网络中的一个或多个节点开始向与自己存在联系的节点传播谣言，这些最开始传播谣言的节点被认为是传播源；之后的每个时刻，受感染的节点都会向与自己存在联系的节点传播该谣言，并且一个未感染的节点被感染的概率为p。对于SIR模型，与SI模型的不同点在于节点可以“恢复”(Recovery)，即一个被感染了的节点证实了该条消息是谣言，从此便不再相信该消息，也不再参与传播过程。
[0003]针对单个系统，即单层社交网络；Pinto等人提出通过在网络中布置“观察点”记录感染时间的方法定位传播源(Physical Review Letters)，具体做法：首先在网络中选取一部分节点作为观察点，在谣言开始传播之后记录这些节点的感染时间并且将其记为观测时间向量d；在定位过程中，遍历网络中的每一个节点，假设其是传播源并触发传播过程，谣言传播到各观察点的时间组成另一个理论时间向量μ；利用多元正态分布概率密度函数计算这两个向量的相似性，使得相似性最高的节点被认为是传播源。Wang等人基于传播源中心性原理(Source Centrality)，提出用标签值迭代的方法使感染区域中心节点的标签值局部最大从而定位传播源(Thirty
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First AAAI Conference on Artificial Intelligence)，具体做法：在网络中一定比例的节点受到感染时停止传播，获取此时的网络快照，根据每个节点的状态赋予其标签值(感染节点赋予+1，未感染则赋予
‑
1)。之后遍历网络中的每个节点进行标签值迭代过程，直到网络中每个节点的标签值不再发生变化，选出局部标签值最大的节点作为传播源。
[0004]现有的大多数传播源定位方法都是针对单一社交平台的，然而现实世界中许多不同的社交媒体是相互依赖、相互影响的，比如：一个人可能有不同的社交帐号(例如微信和QQ，Facebook和Twitter等)；一个人可能在不同的社交圈子中扮演不同角色(例如家人，朋友，同事等)。因此，社交网络平台上的多通道传播特征使得传播源定位问题更具研究和实用价值。
[0005]可以将上述社交网络多通道交互平台抽象为“multiplex网络”形式。Multiplex网络是多层网络的一种特殊形式，在multiplex网络中，不同层的拓扑结构可能不同，每一层包含相同的节点并且不同层之间的节点一一对应。针对多层网络，Paluch等人将多元正态分布概率密度函数计算相似性的方法扩展到了多层(Physica A:Statistical Mechanics and its Applications)。与单层上的定位方法不同之处在于：他们考虑了层间传播并且分析了层间感染率对定位结果的影响。
[0006]尽管有许多方法都被提出用于谣言传播源溯源，然而，现有方法存在以下不足：
[0007]1.现有的方法大多数都是针对单层网络的，多层上的传播源定位方法很少有人研究；
[0008]2.Paluch等人提出的方法只能用于单一传播源定位，不能用于解决多个传播源情况下的溯源定位；
[0009]3.现实世界中谣言传播的概率是相对较低的，传播路径具有很高的随机性；这使得现有方法的适用性不高。

技术实现思路

[0010]本专利技术的目的是提供一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，以解决上述现有技术存在的问题。
[0011]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，包括：
[0012]构建多层社交网络；在所述多层社交网络中选取随机节点作为观察点记录谣言传播情况，基于所述谣言传播情况对所有节点赋予初始标签值；
[0013]对所述初始标签值进行迭代，获得迭代标签值；基于所述迭代标签值获得感染源位置。
[0014]可选地，所述多层社交网络包括若干层不同社交平台，所述多层社交网络的构建方法为：
[0015]将所述社交平台中的每个用户设定为节点，将节点之间的联系设定为边，在不同社交平台上相同的节点之间构建连接边，在相同社交平台上，基于不同节点之间的联系构建连接边，基于所述节点与构建的所述连接边构建所述多层社交网络。
[0016]可选地，所述多层社交网络的构建方法还包括：
[0017]每个节点周围存在若干个邻居，所述邻居包括：与所述节点在相同层有连接边相连的节点和与所述节点在不同层有连接边相连的节点。
[0018]可选地，在所述多层社交网络中选取随机节点作为观察点记录谣言传播情况的过程中包括：
[0019]在收到谣言时，基于所述观察点记录谣言散播者的位置以及获取所述多层社交网络在谣言爆发时刻的网络快照。
[0020]可选地，所述网络快照包括：所述多层社交网络的拓扑结构、所述多层社交网络中每个节点的状态。
[0021]可选地，所述初始标签值的赋予方法为：对已收到谣言的节点赋予+1，未收到谣言的节点赋予
‑
1。
[0022]可选地，对所述初始标签值进行迭代，获得迭代标签值的过程中，基于每个所述节点与邻居之间谣言的传播情况进行计算，获得计算结果后进行迭代。
[0023]可选地，基于每个所述节点与邻居之间谣言的传播情况进行计算包括：
[0024][0025]式(1)中α∈(0,1)，β∈(α,1)，T
j
表示节点i从邻居j处得到的标签值，W
ij
表示矩阵W中第i行第j列对应的元素，矩阵W的构造方式见式(2)，表示节点j在时刻t的标签值，
[0026]W＝D
‑
1/2
AD
‑
1/2
ꢀꢀ
(2)
[0027]式(2)中A为multiplex网络的超邻接矩阵；若节点i和节点j之间相互联系，则A中第i行第j列的元素为1，否则为0；D是A的度矩阵，D中第i行第i列的元素等于A第i行不为零的元素个数之和；
[0028]式(1)表示了节点i在时刻t从邻居处得到的标签值，与此同时节点i会保留一部分自己的初始标签值，那么节点i在t+1时刻的标签值用式(3)表示：
[0029][0030]式(3)中表示节点i在时刻t+1的标签值，N(i)表示节点i在网络中所有的邻居，j：j∈N(i)表示遍历网络上节点i的所有邻居，∑
j：j∈N(i)
T
j
表示将节点i从其所有邻居节点j处得到的标签值T...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多层社交网络，在所述多层社交网络中选取随机节点作为观察点记录谣言传播情况，基于所述谣言传播情况对所有节点赋予初始标签值；对所述初始标签值进行迭代，获得迭代标签值，基于所述迭代标签值获得感染源位置。2.根据权利要求1所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，所述多层社交网络包括若干层不同社交平台，所述多层社交网络的构建方法为：将所述社交平台中的每个用户设定为节点，将节点之间的联系设定为边，在不同社交平台上相同的节点之间构建连接边，在相同社交平台上，基于不同节点之间的联系构建连接边，基于所述节点与构建的所述连接边构建所述多层社交网络。3.根据权利要求2所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，所述多层社交网络的构建方法还包括：每个节点周围存在若干个邻居，所述邻居包括：与节点在相同层有连接边相连的节点和与节点在不同层有连接边相连的节点。4.根据权利要求1所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，在所述多层社交网络中选取随机节点作为观察点记录谣言传播情况的过程中包括：在收到谣言时，基于所述观察点记录谣言散播者的位置以及获取所述多层社交网络在谣言爆发时刻的网络快照。5.根据权利要求4所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，所述网络快照包括：所述多层社交网络的拓扑结构、所述多层社交网络中每个节点的状态。6.根据权利要求1所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，所述初始标签值的赋予方法为：对已收到谣言的节点赋予+1，未收到谣言的节点赋予
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1。7.根据权利要求1所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，对所述初始标签值进行迭代，获得迭代标签值的过程中，基于每个所述节点与邻居之间谣言的传播情况进行计算，获得计算结果后进行迭代。8.根据权利要求7所述的基于多层社交平台的谣言传播源溯源方法，其特征在于，基于每个所述节点与邻居之间谣...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱培灿，成乐，李向华，王震，高超，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：