一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法

摘要

本发明公开一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法，包括：S1.获取社交网络中用户发布内容的数据；S2.获取用户所有转发信息的来源用户并统计每个来源用户被用户转发信息的次数；S3.获取用户所有推送信息的目标用户并统计每个目标用户被所述用户推送信息的次数；S4.计算每个用户与其他每个用户之间的信任度；S5.构建用户信任网络G={V，E}；S6.将网络G的权重邻接矩阵W={w_i}转换为W’={w_i’}，得到转化网络G’={V，E}；S7.利用最小生成树算法找到G’的最小生成树，即得到G的最大生成树T*={V，E*}；S8.切断边集E*中的边，完成对社交网络的谣言控制。

主权项

一种基于用户信任网络最大生成树的谣言控制方法，其特征在于，该方法包括：S1.获取社交网络中用户发布内容的数据；S2.分析获取到的数据，获取用户所有转发信息的来源用户并统计每个来源用户被所述用户转发信息的次数；S3.分析获取到的数据，获取用户所有推送信息的目标用户并统计每个目标用户被所述用户推送信息的次数；S4.计算每个用户与其他每个用户之间的信任度；S5.构建用户信任网络G＝{V，E}，其中所述V为用户节点集，所述E为边集，所述网络G的权重邻接矩阵为W＝{w_i}，w_i为任意两个用户之间的信任度；S6.网络G的用户节点集V和边集E不变，将权重邻接矩阵变为W’＝{w_i’}，得到转化网络G’＝{V，E}，其中w_i’＝∑w_i‑w_i；S7.利用最小生成树算法找到G’的最小生成树，即得到G的最大生成树T*＝{V，E*}，其中所述V为用户节点集，所述E*为边集E的子集；S8.切断边集E*中的边，完成对社交网络的谣言控制。