(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210218560.9 (22)申请日 2022.03.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114298009 A (43)申请公布日 2022.04.08 (73)专利权人 中国传媒大 学 地址 100024 北京市朝阳区定福庄东 街1号 (72)发明人 殷复莲　马瑞　梁彤宇　王锦霞　 唐鑫夷　邝清华　夏欣雨　 (74)专利代理 机构 北京鸿元知识产权代理有限 公司 11327 专利代理师 袁文婷　王迎 (51)Int.Cl. G06F 40/205(2020.01) G06F 40/30(2020.01)G06F 16/951(2019.01) (56)对比文件 US 2017185908 A1,2017.0 6.29 US 20121586 30 A1,2012.0 6.21 CN 109727154 A,2019.0 5.07 CN 108564479 A,2018.09.21 CN 111460679 A,2020.07.28 吴谦等.基 于信息形式的微博舆情传播模型 研究. 《通信技 术》 .2018,(第01期), 审查员 邱爽 (54)发明名称 混合信息传播动力学模型及其信息传播分 析方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于个体情感交互的混 合信息传播动力学模型及其信息传播分析方法， 沿用结合两种模型的思路， 改进原有的SFI模型， 考虑评论对事件传播的影 响， 将传播群体扩展为 转发群体和评论群体。 同时利用基于情感词典的 分析方法对传播用户观点中所蕴含的情感进行 识别， 将观 点动力学延拓至情感动力学并融合信 息传播动力学， 从而建立了基于个体情感交互的 混合信息传播动力学模型， 可以有效分析出传播 用户情感传播的一般模式， 并在一定程度上预测 受相关衍生事件影响后用户再度参与信息传播 的情感演变态 势。 权利要求书6页 说明书20页 附图7页 CN 114298009 B 2022.06.21 CN 114298009 B 1.一种基于混合信 息传播动力学模型进行信 息传播分析的方法， 用于在信息传播动力 学模型的基础上结合情感动力学模型进行信息的传播分析， 在所述信息传播动力学模型 中， 假设信息传播在一个封闭稳定 的环境中进行， 所述环境的总人数 不变， 将 分为易 感状态 、 评论状态 、 转发状态 以及免疫状态 四个群体， 并且假设在任意时刻， 人群中 的每个个体所处状态唯一； 所述信息传播动力学模型中各状态 代表的含义如下： 易感状态 ： 处于该状态的个体还未接触到信息， 但未来有可能接触到信息并受该信息 的影响， 从而产生评论或转发行为； 评论状态 ： 处于该状态的个体产生了评论的行为， 具有使处于易感状态的个体接触该 信息并产生评论行为的能力； 同时， 随着信息传播的推进， 处于该状态的个体未来有 可能产 生转发行为， 进一 步推动信息传播； 转发状态 ： 处于该状态的个体产生了转发的行为， 具有感染处于易感状态的个体、 处 于评论状态的个 体转发信息的能力； 免疫状态 ： 处于该状态的群 体由以下两 部分组成： 处于评论或转发状态的个体超过了活跃的曝光期， 不再有能力影响其他人， 从而转换 为免疫状态； 以及 处于易感状态、 评论状态的个体， 接触到信 息后， 由于主观上对信 息不感兴趣而直接转 换为免疫状态； 定义 、 、 以及 为 时刻处于各状态的有效传播个体总数， 且 ； 所述信息传播动力学模型的公式如下： 其中， 为评论用户的平均接触速率， 表示处于评论状态的个体能够接触到其他个体 的平均速率； 为转发用户的平均接触速率， 表示处于转发状态的个体能够接触到其他个权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 114298009 B 2体的平均速率； 为易感用户的平均评论概率， 表示处于易感状态的个体在接触到信息后 以评论的方式参与信息传播的平均评论概率； 为易感用户的平均转发概率， 表示处于易 感状态的个体在接触到信息后以转发的方式参与信息传播的平均转发概率； 为评论用户 的平均转 发概率， 表 示处于评论状态的个体由于自身兴趣因素以转 发的方式继续参与信息 传播的平均转发概率； 为评论用户的平均免疫速率， 表示处于评论状态的个体在信息的 传播中变得不活跃的平均免疫速率； 为转发用户的平均免疫速率， 表示处于转发状态的 个体在信息的传播中变得不活跃的平均免疫速率； 所述方法包括： 利用所述信息传播动力学模型进行信息传播分析； 以及， 在信息传播动力学模型的基础上 结合情感动力学模型进行信息传播分析； 其中， 利用所述信息传播动力学模型进行信息传播分析的方法包括： 基于预设的搜索引擎在预设社交平台搜索并采集待分析事件的原始信 息数据， 所述信 息数据包括用户评论文本、 转发文本以及转发时间、 评论时间； 对所述原始信息数据进行预处理， 以获取每条信息下无噪声冗余的用户评论文本、 转 发文本以及转发时间、 评论时间； 以所述无噪声冗余的用户评论文本、 转发文本以及转发时间、 评论 时间为数据驱动， 利 用最小二乘法估计信息传播动力学模型的参数和初始易感人群总数； 基于所述参数和初始易感人群总数， 通过所述信 息传播动力学模型确定所述待分析事 件的信息传播指标 数据。 2.如权利要求1所述的基于混合信息传播动力学模型进行信息传播分析的方法， 其特 征在于， 在所述情感动力学模型中， 用评论群体和转 发群体表示传播群体， 所述传播群体中 个体的情感交 互更新规则描述如下： 其中， 以个体 为例， 表示 时刻个体 的情感值， 表示 时刻个体 的情感值， 为情感固守程度， 表示个体对自身原有情感的坚持程度； 表示个体对其 他个体情感的信任程度； 表示 时刻与个体 情感值之差小于设定个体情感交互阈 值 的评论和转发个体集合， 个体情感交互阈值 表示个体间的情感差异度， ；  表示集合 的总人数，   表示集合 中所有个体权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 114298009 B 3