[发明专利]一种社交网络中抑制谣言传播的方法

说明书

本发明公开了一种社交网络中抑制谣言传播的方法，将社交网络表示为一个无向图，对社交网络进行(k,η)核分解，基于(k,η)核的感染者数量和核值计算每个(k,η)核中选取免疫者的数量，然后基于谣言传播模型，计算将未感染个体作为免疫者时感染集合的谣言传播者影响力，选取令谣言传播影响力最小的个体加入免疫者集合，在各个(k,η)核中选取指定数量的用户作为免疫者，从而得到整个社交网络的免疫者集合，对免疫者集合中的个体设置免疫，以抑制谣言传播。采用本发明可以快速有效地找到免疫个体，从而达到有效控制谣言传播的目的。

技术领域

本发明属于社交网络技术领域，更为具体地讲，涉及一种社交网络中抑制谣言传播的方法。

背景技术

社交网络不仅包括微信及QQ等构成的在线社交网，还包括现实生活中的人际关系网。各种信息通过社交网络传播，这些信息中不仅包括正确的和有用的信息，还包括各种错误的信息和谣言。如何有效地抑制谣言在社交网络中传播是社交网络研究的重要方面。

社交网络可以描述为一个无向图G＝(V,E,p)，V表示个体的集合，即V{v₁,v₂,…,v_N}N表示个体数量，E表示个体之间的关系的集合，即边的集合E＝{e₁,e₂,…,e_M}M表示边的数量，p表示个体之间的影响传播概率，p∈[0,1]。在社交网络G中，某些个体接受到某种谣言后，他们会传染给他们的朋友，这些朋友又会传染给他们的朋友，最终使得社交网络G中很多个体相信这种谣言，使社交网络中接受谣言的个体数量最少，对抑制谣言的传播具有重要意义。

具体地说，社交网络中接受谣言的个体数量最少，是指在某种传播模型下，选取一定数量的用户对其进行免疫，使得最终接受谣言的个体数量最少。由此可知，建立传播模型，快速有效地选取一定数量的用户进行免疫是使谣言传播影响最小的关键。目前公知的传播模型主要有线性阈值模型及其扩展、独立级联模型及其扩展及传染病模型。抑制影响传播的方法主要有两种：(1)删除社交网络中一部分重要的个体和个体之间的关系；(2)选取少量的个体来传播相反的消息。在传播模型方面：谭娟(计算机工程与应用，2015)基于传染病模型，根据舆情传播的特点，提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型；王友国等发明专利201811330229.6，2018)提出一种基于社交网络双谣言模型的谣言传播范围估计方法，该方法可以估计出谣言的传播范围，找到合适的时间控制谣言的扩散，有效抑制谣言传播。在抑制影响传播方面：潘理等发明专利，201710335414.3，2017)提出一种基于局部影响力计算的影响力阻断最大化方法，该方法首先确定负影响的范围，在负影响的结构范围内迭代选择阻断负影响最大的节点作为正种子来阻断负影响传播。Yan等ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，2019提出一种通过阻塞边来控制负影响传播的方法，在一个给定的社交网络G中，给定一个谣言节点集合S，候选边集合E′，正整数K和影响传播模型，从候选边集合E′中找到K条边移除，从而使得谣言传播最小化。

但是目前，在公知的社交网络中，只考虑谣言小规模的社交网络中的传播抑制，未考虑大规模社交网络中快速有效地抑制谣言的传播。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种社交网络中抑制谣言传播的方法，针对大规模社交网络快速有效地找到社交网络中的免疫个体，从而达到有效控制谣言传播的目的。

为了实现上述发明目的，本发明社交网络中抑制谣言传播的方法包括以下步骤：