一种基于信任度和关联度的虚假营销信息传播预测方法

本发明属于电商信息传播领域，涉及一种基于信任度和关联度的虚假营销信息传播预测方法，包括：获取用户和虚假营销信息数据并输入训练好的传播预测模型，得到预测结果；传播预测模型的训练过程包括：将营销信息的评价信息输入流行度和信任度度量模型，得到营销信息的流行度Popl和信任度Crel；将用户历史行为、用户社交网络以及营销主体信息输入关联度度量模型，得到用户的转发活跃度Act(ui)、交互度Int(ui,uj)以及与营销信息的关联度Rel(ui)；将Act(ui)、Int(ui,uj)Rel(ui)、Popl以及Crel输入演化博弈模型得到用户行为选择的影响力Mutin(ui)、Mutout(ui)；将Mutin(ui)和Mutout(ui)输入用户行为预测模型，得到预测结果；根据预测结果更新传播预测模型，直到得到训练好的传播预测模型；本发明利用演化博弈根据信任度和关联度对用户行为倾向进行量化，从而能更精准地预测。