一种社会网络事件检测的混合指标量子群智能方法

摘要

本发明公开了一种社会网络事件检测的混合指标量子群智能方法，针对社会网络数据集，利用事件检测方法IndexEvent依次对各时间段的演化波动进行定量评价，通过评价结果去检测网络事件的发生；事件检测方法IndexEvent利用OWA算法和FDA算法，依次对各时间段的演化波动进行定量评价；本发明有助于及时发现社会网络中的异常事件，引导社会网络健康演化，避免恶性群体事件的发生。

主权项

一种社会网络事件检测的混合指标量子群智能方法，针对社会网络数据集，利用事件检测方法IndexEvent依次对各时间段的演化波动进行定量评价，通过评价结果去检测网络事件的发生；其特征在于：所述事件检测方法IndexEvent依次对各时间段的演化波动进行定量评价，其具体实现包括以下步骤：步骤1：利用OWA算法，确定最佳混合指标；其具体实现包括以下子步骤；步骤1.1：选定衡量指标；步骤1.2：确定最佳混合指标的单位指标；步骤1.3：产生携带权重数组的初始量子粒子群；步骤1.4：权重数组更新；步骤1.5：权重数组变异处理，确定最佳混合指标并输出；步骤2：利用FDA算法，量化不同时刻网络演化波动；其具体实现包括以下子步骤；步骤2.1：从网络演化稳定的时刻中选取网络检测稳定点TO；步骤2.2：基于TO时的网络快照，通过OWA算法得到TO时最佳混合指标BMixSimIndex_TO；步骤2.3：针对现有网络快照集{g¹,g²,...,g^t,…,gⁿ}，循环迭代求t时刻的网络演化波动的评价值M^t；步骤2.4：通过对M^t放大处理后得到的t时刻的网络事件检测值F^t，输出事件检测序列(F¹，F²,…，F^t，...,F^T)。