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摘要：本发明属于网络舆情分析领域，具体涉及一种基于多消息和多维复合博弈的谣言传播控制方法；该方法为：获取话题数据信息和用户数据信息，对话题数据信息和用户数据信息进行预处理；提取预处理后的话题数据信息的相关属性和用户数据信息的相关属性；将话题数据信息的相关属性和用户数据信息的相关属性输入到基于多消息和多维复合博弈的谣言传播模型，预测用户传播谣言的趋势；本发明可应用于社交网络中信息传播预测和控制，有助于舆情部门更及时和精确的对舆情进行监控和管理，并在合理的时间进行引导和抑制，阻止谣言的传播。

主权项：1.一种基于多消息和多维复合博弈的谣言传播控制方法，其特征在于，包括：获取数据信息，获取的信息包括话题信息和用户信息；对话题数据信息和用户数据信息进行预处理；将预处理后的数据信息输入到基于多消息和多维复合博弈的谣言传播模型中，预测用户传播谣言的趋势；根据预测的用户谣言传播趋势对谣言传播的用户进行控制，阻止谣言的传播；采用基于多消息和多维复合博弈的谣言传播模型对预处理后的数据信息进行处理的过程包括：S1：提取预处理后的数据信息的相关属性；该相关属性包括用户内容兴趣特征、用户活跃度、消息活跃度和用户结构特征；根据用户内容兴趣特征和用户结构特征构建特征矩阵；S2：利用用户活跃度和消息活跃度计算消息影响力；S3：采用基于消息影响力的多维复合博弈算法计算转发多消息的驱动力；采用基于消息影响力的多维复合博弈算法计算转发多消息的驱动力的过程包括：多维复合博弈算法为定义当前用户节点转发消息类型与当前用户节点的上游用户节点转发消息类型的不同组合的收益，当前用户节点转发的上一条消息类型与当前用户节点转发的当前消息类型的不同组合的收益；根据不同组合的收益、当前用户节点转发不同类型消息的消息影响力和上游用户节点转发不同类型消息的数量计算用户转发不同类型消息的驱动力；计算转发多消息的驱动力的公式为： 其中，psuhmi-Rui表示当前用户节点ui转发谣言消息的驱动力，psuhmi-Aui表示当前用户节点ui转发辟谣消息的驱动力，impmi-R表示当前用户节点ui转发的谣言消息的消息影响力，impmi-A表示当前用户节点转发的辟谣消息的消息影响力，表示上游用户节点ui转发辟谣消息的数量，degreeui表示当前用户节点ui的度；所有不同组合的收益包括：当前用户节点的上游用户节点选择转发谣言消息，当前用户节点选择转发谣言消息的收益FSmiRR、当前用户节点的上游用户节点选择转发谣言消息，当前用户节点选择转发辟谣消息的收益FSmiRA、当前用户节点的上游用户节点选择转发辟谣消息，当前用户节点选择转发辟谣消息的收益FSmiAA、当前用户节点的上游用户节点选择转发辟谣消息，当前用户节点选择转发谣言消息的收益FSmiAR、当前用户节点转发的上一条消息为谣言消息，转发的当前消息为谣言消息的收益SSmiRR、当前用户节点转发的上一条消息为谣言消息，转发的当前消息为辟谣消息的收益SSmiRA、当前用户节点转发的上一条消息为辟谣消息，转发的当前消息为辟谣消息的收益SSmiAA和当前用户节点转发的上一条消息为辟谣消息，转发的当前消息为谣言消息的收益SSmiAR；S4：将转发多消息的驱动力融入用户结构特征中的多消息网络拓扑边权中，对多消息网络边权进行重构，获得多维演化博弈后的用户结构特征，根据多维演化博弈后的用户结构特征构建邻接矩阵；用户结构特征中的多消息网络拓扑边权的权值的定义为： 其中，Fati表示用户i的所有直接关注集，cui,x表示用户ui转发来自x的消息数量，cy,Mt表示关注节点在t时间内已转发的消息数量,此数量越高，说明ui更容易转发上一节点转发的消息，表示用户ui从所有关注的节点所转发的历史消息总数量；对多消息网络边权进行重构的边权值为： 其中，Eui,u,mi表示多消息网络边权的边权值；S5、将特征矩阵和邻接矩阵输入到建立的基于图神经网络模型构建的谣言传播模型中，预测用户传播谣言的趋势；基于图神经网络模型构建的谣言传播模型的公式为： 其中，Z表示用户三类标签的概率，三类标签分别为用户转发谣言消息、用户转发辟谣消息和用户不转发消息；X表示特征矩阵，A表示邻接矩阵，fX,A表示模型输入为特征矩阵X和邻接矩阵A，表示邻接矩阵加上一个单位矩阵，Wi为第i层网络的权重。

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百度查询： 重庆邮电大学 一种基于多消息和多维复合博弈的谣言传播控制方法