基于MMSB的微博网络用户行为分析方法

摘要

本发明公开了一种基于MMSB的微博网络用户行为分析方法，主要包括：设定所建立的模拟微博网络的混合隶属度和转移概率矩阵B，创建MMSB模拟微博网络；根据所述步骤S1中建立的MMSB微博模拟网络，已知混合隶属度和转移概率矩阵B，由模型可得出整个微博网络中任意两个节点之间的微博转发百分比p(Y)的联合概率公式；根据步骤S2中得到了微博转发百分比p(Y)的表达式，采用平均场变量方法进行分析；根据模拟微博网络实际测得的用户的微博转发百分比p(Y)，以及所述步骤S3中得到的不等式，采用坐标上升算法求得微博网络实际的混合隶属度和转移概率矩阵B。本方法用在分析微博网络用户的行为信息，能够得到更接近于实际的用户信息。

主权项

1.基于MMSB的微博网络用户行为分析方法，其特征在于，具体包括：S1、设定所建立的模拟微博网络的混合隶属度和转移概率矩阵B，创建MMSB模拟微博网络；S2、根据所述步骤S1中建立的MMSB微博模拟网络，已知混合隶属度和转移概率矩阵B，由模型可得出整个微博网络中任意两个节点之间的微博转发百分比p(Y)的联合概率公式为：$p(Y,{\overrightarrow{\pi }}_{1:N},Z_{\to },Z_{\leftarrow }|\overrightarrow{\alpha },B)=\underset{p,q}{\Pi }P\left(Y(p,q)\right|{\overrightarrow{z}}_{p\to q},{\overrightarrow{z}}_{p\leftarrow q},B)P\left({\overrightarrow{z}}_{p\to q}\right|{\overrightarrow{\pi }}_p)P\left({\overrightarrow{z}}_{p\leftarrow q}\right|{\overrightarrow{\pi }}_q)\underset{p}{\Pi }P\left({\overrightarrow{\pi }}_p\right|\overrightarrow{\alpha });$其中表示向量的概率分布，由狄利克雷参数来表示；表示向量的概率分布，由表示；表示向量的概率分布，由表示；表示节点对(p，q)的微博转发百分比，且由得来；所述N为微博网络中节点的个数；S3、根据步骤S2中得到了微博转发百分比p(Y)的表达式，采用平均场变量方法进行分析，对上述p(Y)的表达式的两边边缘概率取对数并用Jensen不等式得出式：$\log p\left(Y\right|\alpha ,B)\ge E_q\left[\log p(Y,{\overrightarrow{\pi }}_{1:N},Z_{\to },Z_{\leftarrow }|\alpha ,B)\right]-E_q\left[\log q({\overrightarrow{\pi }}_{1:N},Z_{\to },Z_{\leftarrow })\right];$S4、根据模拟微博网络实际测得的用户的微博转发百分比p(Y)，以及所述步骤S3中得到的不等式，采用坐标上升算法求得微博网络实际的混合隶属度和转移概率矩阵B。