基于用户心理收益和对抗生成网络的虚假与真实引导性话题博弈的传播预测方法
申请号:CN202411924373
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119939022A
公开日期:2025-05-06
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于用户心理收益和对抗生成网络的虚假与真实引导性话题博弈的传播预测方法,属于互联网应用技术领域。该方法包括:定义网络话题传播过程中的相关参数进行定义;根据用户的用户基本信息、用户关系网络、用户历史行为和引导性话题数据构建虚假与真实引导性话题数据空间;通过Simcse和熵权法量化用户心理收益,并通过对抗生成网络对用户话题特征数据进行增强;通过演化博弈理论量化虚假与真实话题之间的对抗博弈关系,并将虚假与真实话题的互影响力融入用户关系网络邻接矩阵中;结合增强后的用户话题特征数据以及含有互影响力信息的用于邻接矩阵,采用PI‑GCN模型预测用户行为,并预测统计未来引导性话题的传播趋势。
技术关键词
话题
演化博弈理论
心理
关系网络
多元线性回归算法
GCN模型
样本
定义
数据
指标
序列
标准化方法
时间段
熵权法
策略
节点数
超参数
谣言