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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明属于数据挖掘和信息检索领域，具体涉及基于图像复原技术和谣言辟谣信息的话题传播预测方法；该方法包括获取参与话题讨论的用户数据源信息；提取用户的相关属性；提出rumor2pixel算法，将用户传播空间映射到像素空间，生成话题图像，利用无监督的对抗生成网络对得到的话题图像进行数据补偿，根据演化博弈理论，定义博弈策略，量化谣言‑辟谣互影响力，利用卷积神经网络建立谣言‑辟谣信息的话题传播预测模型，预测用户最终是否会参与该话题的讨论；本发明能让相关部门更准确地掌握网络谣言事件的发酵和传播，并加以引导和管控；也能应用于企业产品和服务的推广，有助于掌握群体行为特性分布，分析潜在客户群体，从而获得良好的经济、社会效益。

主权项：1.基于图像复原技术和谣言辟谣信息的话题传播预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、从现有的基于Web的研究型推荐系统下载或者利用成熟的社交平台的公共API获取数据源；S2、根据获取到的数据源，提取出参与用户的相关属性，包括提取出用户的内部属性特征和外部属性特征；用户的内部属性特征包括用户个人属性和用户历史活跃度，其分别表示为：用户个人属性userAttrui：userAttrui＝[genderui，fansNumui，friNumui]用户历史活跃度userActui：userActui＝α*originalNumui+1-α*retweetNumui其中，genderui代表用户的性别，fansNumui代表用户的粉丝数量，friNumui代表用户的好友数量；originalNumui表示用户原创微博数量，retweetNumui为用户转发微博数量；α∈[0，1]为调节因子，用来调整originalNumui与retweetNumui之间的权重；用户的外部特征属性包括用户与好友关联度、话题热度和用户消息感知度，其分别表示为：用户与好友关联度friInfluui： 话题热度topicPopt： 用户消息感知度topicSensui： 其中，uj表示参与转发用户ui发布微博的用户，forwardedNumuj表示用户uj转发用户ui微博的数量，n为用户ui的好友数量；retweetNumt-1指用户ui在t-1时刻转发该话题的数量，指该话题自产生到t-1时刻转发的总数量，k为超参数，t0为统计数据的初始时刻；表示话题向量，表示用户历史微博信息向量；S3、综合参与用户的内部属性特征和外部属性特征，使用rumor2pixel算法，将用户传播空间映射到像素空间，生成话题图像；使用rumor2pixel算法，将用户传播空间映射到像素空间，生成话题图像，包括以下步骤：S31、采用SDNE算法获取用户节点的邻接表示，通过T-SNE非线性降维方法在保持用户节点相对关系的情况下，将用户节点向量降至二维空间，并对用户节点进行矢量化表达；S32、在保持用户节点之间相对位置的前提下，采用包括切割、扩散的方式得到话题图像像素化矩阵；S33、根据得到的话题图像像素矩阵，将用户的历史行为数据填充到对应的像素点，得到话题图像rect；根据SDNE算法获取用户节点的邻接表示，通过1阶相似度和2阶相似度得到用户的网络结构，并采用损失函数进行优化，得到最优的用户邻接矩阵，1阶损失函数、2阶损失函数以及最终优化目标分别表示为：2阶损失函数：1阶损失函数：整体优化目标：Lmix＝L1st+αL2nd+vLreg其中，Lreg是正则化项，α为控制2阶损失的参数，v为控制正则化项的参数，为重构后的邻接矩阵，xi是节点i的邻接矩阵，是节点降维后的向量；S4、通过无监督的对抗生成网络对生成的话题图像进行数据补偿；S5、根据演化博弈理论，构建一种基于图像复原技术和谣言-辟谣信息的话题传播预测模型，将进行数据补偿的历史数据输入模型进行训练，通过完成训练后的模型实时预测用户是否参与该话题的讨论。

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百度查询： 重庆邮电大学 基于图像复原技术和谣言辟谣信息的话题传播预测方法