一種基於流體模型的微博傳播分析方法
2023-04-23 21:13:01 2
專利名稱：一種基於流體模型的微博傳播分析方法
技術領域：
本發明屬於社會物理學領域，具體地說是一種基於流體模型的微博傳播分析方法，其部分技術涉及到大規模網絡圖的布局算法，格子波爾茲曼(LBM)流體模型的演化算法，信息傳播的機制以及計算機圖形學等。
背景技術：
微博向人們提供了一個廣闊的信息共享的平臺，人們可以在這個平臺上隨時隨地的交流探討不同話題。其中，最具代表性的有TwitteiNFacebook、新浪微博，它們都吸引了大量的用戶。作為一種新式社會網絡，微博已成為近年來的研究熱點與難點，包括文本數據的挖掘、社會網絡的分析以及信息傳播的研究。在信息傳播的研究中，用戶的行為與交互將極大程度上決定信息流動的趨勢，但是這種用戶行為與交互的分析異常複雜，因為在某一熱點事件的微博傳播過程中，往往有成千上萬的用戶參與，並且用戶的行為與交互涉及到很多其他因素用戶的心理，微博內容、公眾對用戶的信任、還有一些虛假信息的幹擾、網絡水軍的影響等。相關研究人員已經提出了幾種模型來模擬與分析人們的交流行為，解釋探討動態信息傳播的過程。但是其中涉及到的機制過於複雜，太抽象化、公式化，往往不能被人們很好的理解。格子波爾茲曼(LBM)流體模型是目前流行於計算流體領域的物理模型，它的主要思想是用簡單規則的微觀粒子運動來反映宏觀的流體變化，從微觀粒子出發建立離散的速度模型，在滿足質量、動量和能量守恆的條件下建立粒子分布函數的演化規則，然後對粒子分布函數進行統計，得到壓力和流速等宏觀變量。LBM方法還能夠方便地處理複雜邊界與障礙物的流體，也可以用來模擬多相流體。社會物理學已經進入現代社會物理學的發展階段，旨在從社會微觀行為的無序與隨機中揭示出社會宏觀行為的識別特徵，從實證科學角度用物理學規律研究人類社會。之前很多關於社會物理學的著作已經論述了社會現象和物理模型之間的內在聯繫，進行深入挖掘並實現對社會行為規律的認知、模擬與調控。人們已將物理模型應用於諸多領域，例如社會網絡、經濟學、輿論動力學、交通地理學等。
發明內容本發明的目的在於克服微博傳播模擬的現有方法中注重於數據挖掘、複雜模型公式的創立、結果展示不直觀等問題，提供了一種基於LBM流體模型的微博傳播分析方法，包括以下步驟I)基於微博數據的社會網絡分析根據微博上的用戶數據樣本構建相應的社會網絡並進行統計分析；根據社會網絡的結構與微博傳播的特點進行信息屬性的提取。2)基於LBM流體模型的動態信息傳播用LBM流體模型的基本演化公式模擬社會網絡中網格內和網格間的信息交流過程；根據社會網絡的性質，完善動態信息傳播中的交互。3)流體形式的可視化用水波的擴散、漣漪、衍射等模擬微博信息的傳播。LBM的基本框架初級的LBM將空間劃分為規則的均勻網格，網格裡都充滿著一定數量的液體粒子。這樣每個節點有8個鄰居節點。粒子發生一次遷移時，只可能運動到這些鄰居節點上，即粒子的運動方向有9種(包括粒子的靜止狀態)。對應於這9種運動狀態，為該節點記錄9個浮點值，記為fi, i = 0, ···，8,這裡稱之為分布密度(packet distribution functionvalue)。這些液體粒子在離散的時間步上沿著離散的方向運動到最近的網格中。公式(I)稱為碰撞步，構造碰撞步的原則在於保證質量和動量的局部守恆。任一時刻在某節點r上，必定具有確定的速度和密度，各個運動方向上都對應一個確定的分布密度。假設在r上，總是存在一個平衡的狀態，這個平衡狀態依賴於該節點的速度和密度。而碰撞過程就是一個使各個分布密度向平衡狀態變化的過程，對應於該平衡狀態的分布密度標記為f q。於是在保證守恆條件的前提下，碰撞使得流體的動量重新分布，驅使流體向平衡狀態運動fiir/) = f^rj)(Ji (r, t)) - /嚴(ρ, ))(1)fj (r+ei； t+l)=fi (r, t*) (2)其中，r表示一個格子節點，r+ei表示沿ei方向與r相鄰的格子節點。公式(2)稱為流動步，表示網格與鄰居網格間的粒子交互。公式(I)中常量τ表示鬆弛因子，反應了
碰撞過程趨於平衡狀態的快慢，這也就決定了流體的粘性V
權利要求
1. 一種基於流體模型的微博傳播分析方法，其特徵在於包括以下步驟a)基於微博數據的社會網絡分析，具體包括i)根據微博上的用戶數據樣本構建社會網絡圖利用大規模網絡圖的快速分級布局算法構造該社會網絡的布局；根據布局，進行統計分析為每個網格添加驅動力屬性和障礙物屬性；ii)信息屬性的提取根據用戶節點在社會網絡中的重要性將節點劃分為明星用戶節點和普通用戶節點；基於微博事件的傳播特性，抽象出微博事件的兩個特徵即時效係數和內容關鍵係數；b)基于格子波爾茲曼流體模型的動態信息傳播，具體包括i )基于格子波爾茲曼流體模型，將碰撞步與流動步映射為社會網絡中網格內和網格間的信息交流過程；ii)根據社會網絡的性質,完善動態信息傳播中的交互根據網格的驅動力屬性以及明星用戶節點的影響來完善信息傳播中的方向性、爆發c)流體形式的可視化，具體包括以社會網絡的布局為背景，用綠色顯示點的分布，不再顯示線的分布；單一事件中根據信息量設置網格的顏色，信息量越大，顏色越紅；針對兩觀點交鋒事件，分別用紅色、藍色表示不同的觀點的信息量分布。
全文摘要
本發明公開了一種基於流體模型的微博傳播分析方法，其步驟為1)基於微博數據的社會網絡分析根據微博的用戶數據樣本建立相應的社會網絡布局並進行統計分析2)基於LBM流體模型的動態信息傳播應用LBM流體模型來模擬微博傳播的基本過程，並結合社會網絡的性質，完善動態信息傳播中的交互；3)用流體形式的可視化方法展示不同種類的事件、同一事件不同的觀點的微博傳播模擬，並加以分析探討。應用本方法可以形象、生動的展示某一事件在微博網絡中的傳播情況，快速、逼真地對其信息傳播進行預測分析，解決了現有模擬方法只注重於複雜模型公式的創立、結果展示不直觀等問題，具有一定的實用價值。
文檔編號G06F17/30GK102999617SQ201210500679
公開日2013年3月27日 申請日期2012年11月29日 優先權日2012年11月29日
發明者王長波, 劉玉華, 肖昭, 葉鵬 申請人:華東師範大學