【技术实现步骤摘要】
一种信息传播预测方法、装置、电子设备以及存储介质
[0001]本专利技术涉及互联网
，尤其是一种信息传播预测方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]随着微信和微博等社交网络逐渐流行和普及，智能手机每天产生海量的个体信息，信息带有明确的个人资料、行为记录、地理位置等有价值的数据。研究社交信息在互联网中的传播特征，充分发挥数据价值，对预测网络舆情、提升电子商务效益等具有重要作用。
[0003]现有的信息传播预测方法，往往是理性而准确地把整个传播过程分解成各个不同部分，然后抽象出简单的传播模式和预测方法。实际的传播过程，相较于这种抽象模式要复杂和无序得多。信息转发行为是多因素共同作用的结果，现有技术未考虑多种特征结合的复杂性及量化方法，集中于某一方面预测个体转发行为，预测结果并不准确，无法评估影响用户行为的各个特征的重要性，难以准确预测社交网络的群体传播行为。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种准确性高的信息传播预测方法、装置、电子设备以及存储介质。>[0005]本专利本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息传播预测方法，其特征在于，包括：根据信息传播的源节点的信息，计算所述源节点与相关节点之间的兴趣相似性；通过谱分割方法划分得到所述源节点的兴趣相似圈子，进而找到目标成员节点；获取所述目标成员节点面对不同主题信息时候的k类群定义信息，并进行信息主题重叠的群体过滤计算，得到各个k类群的主题圈子；正确识别不同节点基于不同主题信息的兴趣圈子；根据所述兴趣相似性以及所述兴趣圈子，预测信息传播群体。2.根据权利要求1所述的一种信息传播预测方法，其特征在于，所述根据信息传播的源节点的信息，计算所述源节点与相关节点之间的兴趣相似性，包括：配置所述源节点在目标社交平台中发布的初始信息，确定所述源节点的信息；计算任意两个节点之间的兴趣相似性值；计算任意两个节点之间的距离，确定目标个体对对应主题的兴趣强弱度；根据谱平分方法，构建目标社交平台的无向图，并确定图的度矩阵和邻接矩阵；根据目标节点与源节点之间的初始距离，结合目标节点传播信息的次数以及目标节点的朋友节点数量，计算所述目标节点相对于源节点的兴趣相似性。3.根据权利要求2所述的一种信息传播预测方法，其特征在于，所述通过谱分割方法划分得到所述源节点的兴趣相似圈子，进而找到目标成员节点，包括：利用兴趣谱线图记录兴趣相似性值，把兴趣相似性值从小到大按顺序排列，用不同位置的谱线代表不同的兴趣相似性值；选取一个兴趣阈值对兴趣谱线图进行分割，判断谱线中的无主题圈子和有主题圈子；根据无主题圈子和有主题圈子对应的两个近似对角矩阵，获取第二小特征值来划分不同兴趣相似性值的圈子；根据不同兴趣相似性值中节点联系的紧密度，确定兴趣相似性值大于0.5的节点；随机选择若干对兴趣相似性值大于0.5的节点，并对每一个节点利用兴趣谱线把网络划分为强兴趣和弱兴趣两个圈子，然后从两个圈子中任意选择一个节点的兴趣相似性值作为参考节点，计算其他节点与该参考节点出现在同一个圈子的概率，如果概率大于50％，则认为这些其他节点为感兴趣节点，否则为无兴趣节点，划分得到不同的兴趣相似性的其他圈子，得到网络的群体兴趣谱图；获取兴趣边界值，根据兴趣边界值从兴趣谱线图的节点中选取差值最大的相邻节点，从中划分出强兴趣圈子和弱兴趣圈子；对于目标社交平台中存在的多种不同种类的主题圈子，获取兴趣种类数量和网络节点总数，从兴趣谱线图中查找兴趣差值最大的一对相邻节点，进而得到多个兴趣相似圈子。4.根据权利要求3所述的一种信息传播预测方法，其特征在于，所述方法还包括：选择出现频率仅次于源节点的传播节点作为下一个圈子划分的参考节点，其中，所述源节点是所有圈子中出现频率最高的节点；计算其他节点在它所在圈子中出现的频率，将出现频率大于预设阈值的节点，看作是与参考节点在同一种主题圈子中，持续该过程找到该圈子的其他成员节点。5.根据权利要求4所述的一种信息传播预测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄昊晶，陆飞，陈晓勤，尧雪娟，黄华赋，陈汉飞，刘楚婷，张玉珍，
申请(专利权)人：广东开放大学广东理工职业学院，
类型：发明
国别省市：
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