一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，包括：根据社交网络上的亲密异质性和个体在不同的社交网络上的传播行为，将群体分为敏感个体和不敏感个体，构建出一个多层加权网络模型；根据社会人群中敏感个体和不敏感个体分别表现出连续的时尚趋势行为和时尚热情趋势行为，提出了一个类似梯形和类似三角形的概率函数来表示连续的时尚趋势行为和时尚热情趋势行为，定义了不同人群的采用行为偏好；根据构建的多层加权网络模型和构建的两种行为函数，提出了一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法。通过此方法，计算出信息爆发的临界点以及行为传播趋势。本发明专利技术提供了更加精确、多样、具体的行为传播模式和影响因素。体的行为传播模式和影响因素。体的行为传播模式和影响因素。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法


[0001]本专利技术涉及网络信息传播
，尤其涉及一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法。

技术介绍

[0002]现实世界中存在着丰富的复杂网络系统，如在线社交网络、离线联系网络、电网、航空网络、生物网络等。越来越多的研究者认为，对社会传播的研究有助于理解复杂网络系统的机制。人们对多层网络上的社会传播问题进行了深入的研究。研究人员主要关注复杂网络的传播过程，如信息扩散、创新采用、健康和金融行为等。
[0003]在复杂网络中，社会传播中的“行为”表现出社会强化效应。为了描述社会传播中的强化效应，学者们提出了一些经典的模型，包括马尔可夫和非马尔可夫传播模型。在众多马尔科夫社会传播模型中，阈值模型是最有代表性的。在真实社会传播中，强化效应揭示了个体的行为记忆，这导致了真实社会传播中的一个非马尔可夫过程。因此，学者们陆续提出了一些非马尔可夫社会传播模型。然后，学者进一步发现，初始种子比例、聚类系数、群落结构、结构多样性和时间特征对繁殖范围和爆发阈值有显著影响。其他基于社会传播本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，包括如下步骤：S101，根据社交网络上的亲密异质性和个体在不同的社交网络上的传播行为，将群体分为敏感个体和不敏感个体，构建出一个多层加权网络模型；S102，根据社会人群中敏感个体和不敏感个体分别表现出连续的时尚趋势行为和时尚热情趋势行为，提出了一个类似梯形和类似三角形的概率函数来表示连续的时尚趋势行为和时尚热情趋势行为，定义了不同人群的采用行为偏好；S103，根据S101构建的多层加权网络模型和S102构建的两种行为函数，提出了一种边缘的广义分区理论；S104，根据S103构建的边缘的广义分区理论，计算出信息爆发的临界点以及行为传播趋势。2.根据权利要求1所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，步骤S101的多层加权网络模型表示如下：利用独立的g
A
(w)和g
B
(w)来表示复杂网络上的权重分布，当处于采纳态的节点i有一个处于未感态的邻居j，它们成为采纳态节点的概率为：处于未感态的邻居j，它们成为采纳态节点的概率为：其中和分别表示A层和B层节点间的加权边；β
A
和β
B
分别表示A层和B层的传播概率。3.根据权利要求1所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，步骤S102的敏感个体表现出连续的时尚趋势行为，数学形式表示为一个类似梯形的概率函数，类似梯形的概率函数划分为两个区域，在第一区域里，个体的采纳概率线性上升至1；在第二区域里，个体的采纳概率保持在1处。4.根据权利要求3所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，类似梯形的概率函数h
a
(x,c)表示为：其中x是个体接收到的信息与其程度之间的百分比；变量c表示个体的CFT行为参数，当0<x≤c，随着x的增加，采纳的可能性增大到概率1；当c<x≤1时，采用可能性保持在概率1不变。5.根据权利要求1所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，步骤S102的不敏感个体表现出时尚热情趋势行为，数学形式表示为一个三角形的概率函数，类似三角概率函数可以划分为两个区域，在第一区域里，个体的采纳概率线性上
升至1；在第二区域里，个体的采纳概率线性下降至0。6.根据权利要求5所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，类似三角形的概率函数h
b
(x,c)表示为：其中x是个体接收到的信息与其程度之间的百分比；变量c表示个体的IFPT行为参数，当0<x≤c，随着x的增加，采纳的可能性增大到概率1；当c<x≤1时，采纳可能性下降。7.根据权利要求1所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，步骤S103中基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法如下：首先，随机选择一些节点作为初始比例的种子，并设置为采纳态节点；对于网络中的未感染态的节点，它们初始累计接收到信息的数量为0；每个采纳态节点通过一条加权边传递信息给未感染态节点，当未感染节点接受一条信息时，其累计信息数量加1；在多层网络上，所有的节点被划分为两个群体，每个群体表现出两种不同的采纳行为；当群体中的每个个体接收的信息数量超过自身采纳阈值时，个体的未感状态转变为采纳状态；接下来，当采纳态个体成功将信息传递给未感态邻居节点后，他们转变为恢复态；最后，当网络上没有采纳态节点时，信息传播过程结束。8.根据权利要求5所述的基于多层加权网络上的信息传播模型因子的确定方法，其特征在于，步骤S104中计算信息爆发的临界点以及行为传播趋势的方法如下：由于边权分布是随机的，所以θ
A
(t)和θ
B
(t)表示为：(t)表示为：其中，θ
A
(t)和θ
B
(t)分别表示邻居j在时间t时未将信息成功传输到A层或B层节点i的概率；在t时刻，一个的未感态节点在A层或B层采用m
A
或m
B
的...

【专利技术属性】
技术研发人员：田辉，田洋，崔亚娟，刘思源，朱旭振，崔琪楣，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：