摘要
本发明公开了一种基于影响力节点预测的传播抑制方法、系统及终端设备,传播抑制方法,包括:对社会网络进行时序切片,得到若干时间切片网络,并提取各时间切片网络的网络特征以及影响力节点特征;基于各时间切片网络的网络特征与影响力节点特征构建高斯过程回归,并设计面向时序周期网络的核函数,得到基于高斯过程回归的影响力节点预测模型,并优化影响力节点预测模型的超参数;基于影响力节点预测模型预测未来时间切片网的影响力节点,并激活预测的影响力节点进行传播抑制。本发明应用于社交网络分析领域,在进行节点预测的过程中节点随时序的周期性影响力变动,加强预测效果,提升传播抑制效率。
技术关键词
切片
网络特征
节点特征
拉普拉斯
矩阵
特征提取单元
时序
终端设备
社交网络分析
模型超参数
梯度下降法
周期性
元素
邻居
社会