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公开(公告)号：CN108564479A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201711380260.6
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于隐链接分析热点话题传播趋势的系统及方法，属于社交网络分析领域。包括：首先从现有的基于Web的研究型推荐系统下载或者利用公共API获取用户的相关信息并进行包括数据分片在内的数据处理。其次，建立隐链接。利用社交网络中存在隐性关系，通过用户之间标签相似度、相同话题、文本内容相似性、共同好友四个属性建立隐链接，并利用隐链接和显链接建立网络拓扑结构，分析热点话题传播态势。第三，定义影响力。利用个体驱动机制和好友驱动机制这两个方面定义影响力；并且利用多元线性回归模型拟合个体影响力和好友影响力。第四，建立改进的SIR模型，结合影响力，分析热点话题传播态势，挖掘隐链。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108229731A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380240.9
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种热点话题下用户参与行为的预测系统及方法。属于社交网络分析领域。首先，提出了多消息影响机制，包括内部影响因素和外部影响因素；然后考虑到BP(error BackPropagation，误差逆传播)神经网络高度的自学习和自适应能力以及能充分逼近任意复杂非线性关系的特性，采用神经网络构建用户参与行为预测模型。同时使用模拟退火算法，解决了BP算法局部极小的问题，从而保证算法稳定和准确。最后，定义了多消息相关性指标，用来衡量多消息之间的互影响强度，同时可以更加准确的表征话题对用户参与行为的影响。
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公开(公告)号：CN108564479B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201711380260.6
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00 , G06F16/9536
Abstract: 本发明请求保护一种基于隐链接分析热点话题传播趋势的系统及方法，属于社交网络分析领域。包括：首先从现有的基于Web的研究型推荐系统下载或者利用公共API获取用户的相关信息并进行包括数据分片在内的数据处理。其次，建立隐链接。利用社交网络中存在隐性关系，通过用户之间标签相似度、相同话题、文本内容相似性、共同好友四个属性建立隐链接，并利用隐链接和显链接建立网络拓扑结构，分析热点话题传播态势。第三，定义影响力。利用个体驱动机制和好友驱动机制这两个方面定义影响力；并且利用多元线性回归模型拟合个体影响力和好友影响力。第四，建立改进的SIR模型，结合影响力，分析热点话题传播态势，挖掘隐链。
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公开(公告)号：CN108230170A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711380291.1
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向社交网络的多信息和多维网络信息传播模型及方法，属于社交网络分析领域。首先，获取社交网络数据，并对数据进行预处理。第二步，从真实数据中提取用户信息、用户行为以及用户关系，用余弦相似度的方法来构建多维网络空间。第三步，建立模型，借鉴传染病模型机理，在传统的传染病模型的基础上引入了“影响因子”用以表示不同信息之间的相互作用关系及强度，由此构建了基于多信息、多维空间网络的信息传播模型。最后仿真分析，从微观和宏观两个角度构建动力学方程来分析两条消息的共同演化趋势。该发明更能符合信息传播的真实情景，更有利于对信息传播过程的研究。
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公开(公告)号：CN108230170B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201711380291.1
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向社交网络的多信息和多维网络信息传播模型及方法，属于社交网络分析领域。首先，获取社交网络数据，并对数据进行预处理。第二步，从真实数据中提取用户信息、用户行为以及用户关系，用余弦相似度的方法来构建多维网络空间。第三步，建立模型，借鉴传染病模型机理，在传统的传染病模型的基础上引入了“影响因子”用以表示不同信息之间的相互作用关系及强度，由此构建了基于多信息、多维空间网络的信息传播模型。最后仿真分析，从微观和宏观两个角度构建动力学方程来分析两条消息的共同演化趋势。该发明更能符合信息传播的真实情景，更有利于对信息传播过程的研究。
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公开(公告)号：CN108229731B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201711380240.9
申请日：2017-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明请求保护一种热点话题下用户参与行为的预测系统及方法。属于社交网络分析领域。首先，提出了多消息影响机制，包括内部影响因素和外部影响因素；然后考虑到BP(error BackPropagation，误差逆传播)神经网络高度的自学习和自适应能力以及能充分逼近任意复杂非线性关系的特性，采用神经网络构建用户参与行为预测模型。同时使用模拟退火算法，解决了BP算法局部极小的问题，从而保证算法稳定和准确。最后，定义了多消息相关性指标，用来衡量多消息之间的互影响强度，同时可以更加准确的表征话题对用户参与行为的影响。
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