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CN120163675A - 社交网络影响力预测方法及其系统 - Google Patents

社交网络影响力预测方法及其系统 Download PDF

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CN120163675A
CN120163675A CN202510234491.4A CN202510234491A CN120163675A CN 120163675 A CN120163675 A CN 120163675A CN 202510234491 A CN202510234491 A CN 202510234491A CN 120163675 A CN120163675 A CN 120163675A
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CN202510234491.4A
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施国强
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Abstract

本发明涉及社交信息技术领域领域，特别是社交网络影响力预测方法及其系统。本发明通过从多平台获取品牌相关用户、内容和交互数据，构建多维度影响力评分模型，计算用户初始影响力评分。结合社交网络级联传播理论，构建传播概率计算模型，预测信息传播范围和用户影响力变化。最终生成包含KOL排名、热点话题分析和最优介入时机建议的影响力预测报告。该方法系统通过多个创新点的有机结合，显著提升预测的准确性、全面性和实用性，有效解决现有技术问题，为品牌在复杂社交媒体环境中制定精准营销策略提供强有力支持工具。

Description

社交网络影响力预测方法及其系统
技术领域
本发明涉及社交信息技术领域领域，特别是社交网络影响力预测方法及其系统。
背景技术
随着社交媒体的快速发展，社交网络影响力预测已成为品牌营销、舆情分析和用户行为研究等领域的重要课题。近年来，学术界和产业界对这一问题进行了广泛探索，提出了多种预测方法和模型。然而，现有技术仍存在诸多限制和不足，难以满足日益复杂的社交网络环境下的精准预测需求。
传统的社交网络影响力预测方法主要基于用户的静态属性和简单的网络拓扑结构。例如，早期的研究多采用PageRank类算法，主要考虑用户间的关注关系来评估影响力。这类方法虽然计算效率较高，但忽略了用户行为的动态性和内容特征的重要性，导致预测结果往往与实际情况存在较大偏差。
随着机器学习技术的发展，一些研究者开始尝试使用监督学习方法来预测用户影响力。这类方法通常基于用户的历史数据，如粉丝数、发文数、互动量等特征来训练预测模型。虽然相比传统方法有所改进，但仍难以有效捕捉社交网络中的复杂动态过程和长期演化趋势。此外，这些方法往往将用户影响力视为一个静态指标，忽视了影响力在不同话题和时间尺度上的变化。
近期，一些研究开始关注信息传播过程的建模，试图通过模拟信息扩散来预测用户影响力。然而，现有的传播模型大多过于简化，难以准确反映真实社交网络中的复杂传播机制。例如，许多模型假设所有用户具有相同的激活概率，或者忽略了用户兴趣和内容相关性对传播的影响，导致预测结果缺乏精确性和可解释性。
另一个重要问题是，现有方法普遍缺乏对社交网络数据质量的有效把控。在实际应用中，社交平台上存在大量机器伪造账号和垃圾信息，这些噪声数据会严重影响预测的准确性。然而，目前鲜有研究系统地解决这一问题，大多数方法都假设输入数据的可靠性，忽视了数据清洗和质量控制的重要性。
此外，现有技术在早期热点识别和最优介入时机预测方面也存在明显不足。传统方法往往依赖于事后统计，难以及时发现潜在的热点话题。这导致品牌常常错过最佳的营销时机，无法有效把握社交媒体上瞬息万变的舆论动向。
综上所述，现有的社交网络影响力预测方法在多个方面存在局限性，难以满足当前快速变化的社交媒体环境下的精准预测需求。因此，亟需一种更全面、准确、可靠的社交网络影响力预测方法，以应对上述挑战。
发明内容
本发明旨在解决现有技术中存在的上述问题，提供一种高精度、多维度的社交网络影响力预测方法及其系统。该方法综合考虑用户特征、内容特征和网络结构，结合先进的机器学习和自然语言处理技术，实现对社交网络影响力的准确预测和分析。
本发明提出了社交网络影响力预测方法及其系统，包括：
获取步骤，包括：
从多个社交媒体平台获取与指定品牌相关的用户数据、内容数据和交互数据；
处理步骤，包括：
基于所述用户数据、内容数据和交互数据，构建多维度影响力评分模型；
根据所述多维度影响力评分模型，计算用户的初始影响力评分；
基于社交网络级联传播理论，构建传播概率计算模型；
根据所述传播概率计算模型，预测信息传播范围和用户影响力变化；
输出步骤，包括：
生成影响力预测报告，包括关键意见领袖KOL排名、热点话题分析和最优介入时机建议。
作为优选，所述获取步骤具体包括：
采用网络爬虫技术从社交媒体平台抓取数据；
对所述抓取的数据进行预处理，包括信息校验、信息清洗和分词处理；
其中，所述信息校验包括基于信息来源的权威性和时效性删除重复、过期或虚假信息；所述信息清洗包括滤除标点符号、停用词、数字和表情符号；所述分词处理基于语义分析对信息、话题和用户评论进行分词。
作为优选，所述多维度影响力评分模型包括：
用户质量评分子模型，基于用户的粉丝数、被点赞数、被转载数和被评论数计算用户质量得分；
内容质量评分子模型，基于用户发布内容中与指定品牌相关的词频分布计算内容质量得分；
其中，所述用户质量评分子模型和内容质量评分子模型的计算结果通过权值系数进行加权，得到用户的初始影响力评分。
作为优选，所述传播概率计算模型的构建过程包括：
基于用户节点的激活状态和激活概率构建网络级联模型；
采用情感分析方法计算用户间关系强度；
基于用户的激活度、兴趣度、关系类型和初始影响力计算用户激活概率；
根据用户与指定品牌的关联程度，调整传播概率。
作为优选，还包括早期热点识别步骤：
从所获取的内容数据中提取包含指定品牌的句子；
使用BERT情感分析模型对所述句子进行情感分类；
将情感分类结果输入主题模型，识别与指定品牌相关的早期热点；
基于早期热点的发展趋势，预测最优介入时机。
作为优选，还包括机器伪造账号识别步骤：
基于支持向量机算法训练垃圾评论检测模型；
计算用户的垃圾评论比例；
使用BERT情感分析模型对垃圾评论进行情感分类，分析正面情感评论的比例；
当垃圾评论用户占比超过预设阈值时，将该用户标记为潜在的机器伪造账号。
作为优选，还包括用户标签特征学习步骤：
将用户标签作为图数据的节点，用户间关系作为边，构建无向网络图；
采用基于注意力机制的图增强网络对所述无向网络图进行特征学习；
获得用户标签的特征向量表示。
作为优选，所述多维度影响力评分模型的构建过程还包括影响力指标权重计算步骤：
构建包含互动量、传播量、转化量和用户综合得分的多层次指标体系；
采用层次分析法和专家调查法计算主观权重；
采用熵值法和变异系数法计算客观权重；
对所述主观权重和客观权重进行加权平均，得出综合权重。
作为优选，还包括基于奇异值分解SVD的用户-内容-KOL偏好分析步骤：
构建包含内容曝光量、用户粉丝量和交互行为的数据矩阵；
使用SVD方法将所述数据矩阵分解为用户对品牌内容偏好矩阵、用户对KOL偏好矩阵和KOL对用户偏好矩阵；
基于所述分解后的矩阵进行KOL推荐和影响力评估。
社交网络影响力预测系统，包括：
数据采集模块，用于从多个社交媒体平台获取与指定品牌相关的用户数据、内容数据和交互数据；
数据预处理模块，用于对所述数据采集模块获取的数据进行信息校验、信息清洗和分词处理；
影响力评分模块，用于构建多维度影响力评分模型，并计算用户的初始影响力评分；
传播模型构建模块，用于基于社交网络级联传播理论构建传播概率计算模型；
影响力预测模块，用于根据所述传播概率计算模型预测信息传播范围和用户影响力变化；
热点识别模块，用于识别与指定品牌相关的早期热点，并预测最优介入时机；
账号真实性验证模块，用于识别潜在的机器伪造账号；
用户画像构建模块，用于基于用户标签特征学习构建用户画像；
KOL推荐模块，用于基于用户-内容-KOL偏好分析进行KOL推荐；
报告生成模块，用于生成包含KOL排名、热点话题分析和最优介入时机建议的影响力预测报告。
本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：
首先，本发明提出的多维度影响力评分模型能够全面捕捉用户影响力的各个方面。通过综合考虑用户质量、内容质量和交互质量，该模型显著提高了影响力评估的准确性和全面性。特别是，本方法引入了基于情感分析的内容质量评估，有效量化了内容的实际影响力，避免了仅依赖表面指标(如点赞数)可能带来的偏差。
其次，本发明基于社交网络级联传播理论构建的传播概率计算模型，能够准确模拟信息在社交网络中的扩散过程。该模型不仅考虑了用户间的关系强度，还引入了用户兴趣和内容相关性等因素，使得预测结果更加贴近实际传播情况。这种动态的传播模型使得本方法能够有效捕捉影响力随时间和话题变化的趋势，为品牌提供更具洞察力的决策支持。
再次，本发明的早期热点识别和最优介入时机预测功能，为品牌提供了及时把握营销机会的有力工具。通过结合BERT情感分析和LDA主题模型，本方法能够在话题初现端倪时就准确识别潜在热点，并预测其发展趋势。这使得品牌能够在最佳时机介入话题讨论，显著提升营销效果。
此外，本发明的机器伪造账号识别功能有效提高了数据质量和预测可靠性。通过综合分析用户行为模式和内容特征，本方法能够准确识别和过滤机器伪造账号，确保了后续分析的数据质量。这一功能不仅提升了预测准确率，还为品牌提供了更真实、可靠的社交网络洞察。
最后，本发明的KOL推荐功能基于创新的用户-内容-KOL偏好分析，能够为品牌提供更精准的意见领袖选择建议。通过深入挖掘用户、内容和KOL之间的潜在关系，本方法能够识别出最具影响力且与品牌最匹配的KOL，从而有效提升品牌合作的精准度和效果。
综上所述，本发明提供的社交网络影响力预测方法及其系统，通过多个创新点的有机结合和协同作用，显著提升了预测的准确性、全面性和实用性。这不仅解决了现有技术中存在的诸多问题，还为品牌在复杂多变的社交媒体环境中制定精准营销策略提供了强有力的支持工具。本发明的方法有望在社交媒体营销、舆情分析、用户行为研究等多个领域发挥重要作用，推动相关技术和应用的进一步发展。
附图说明
图1为本发明的社交网络影响力预测方法整体流程图；
图2为本发明的数据预处理模块详细流程图；
图3为本发明的影响力评分模块工作流程图；
图4为本发明的传播模型构建模块流程图；
图5为本发明的热点识别模块工作流程图；
图6为本发明的账号真实性验证模块流程图。
具体实施方式
请参考附图1-6，本发明提供了社交网络影响力预测方法及其系统。该方法通过多维度数据采集、深度分析和建模，能够准确预测社交网络中用户的影响力及其变化趋势，为品牌营销决策提供有力支持。下面将结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明的社交网络影响力预测方法包括获取步骤、处理步骤和输出步骤。
在获取步骤中，本方法从多个社交媒体平台获取与指定品牌相关的用户数据、内容数据和交互数据。优选地，本发明采用分布式爬虫技术，同时对多个主流社交平台(如微博、微信、抖音等)进行数据采集，以确保数据的全面性和实时性。例如，对于某服装品牌，可以采集包括但不限于以下数据：用户基本信息(如粉丝数、关注数)、用户发布的内容(文本、图片、视频)、用户间的交互行为(如点赞、评论、转发)等。
在处理步骤中，首先基于获取的数据构建多维度影响力评分模型。本发明的一个实施例中，该模型综合考虑了用户质量、内容质量和交互质量三个维度。具体地，可以采用如下公式计算用户的初始影响力评分：
I0＝wu·Qu+wc·Qc+wi·Qi.
其中，I0为用户的初始影响力评分，Qu、Qc和Qi分别为用户质量得分、内容质量得分和交互质量得分，wu、wc和wi为对应的权重系数。经验上，可以设置wu＝0.4、wc＝0.3、wi＝0.3，但具体权重可根据不同品牌和行业特点进行调整。
接下来，本方法基于社交网络级联传播理论构建传播概率计算模型。在一个优选实施例中，采用Independent Cascade模型，并结合用户间的关系强度进行改进。传播概率可表示为：
其中，Pij为用户i影响用户j的概率，Rij为用户i和j之间的关系强度，Ii为用户i的影响力评分，α和β为可调节的参数。通过大量实验，发现当α＝0.6,β＝0.4时，模型效果最佳。
基于上述模型，本方法能够预测信息传播范围和用户影响力变化。例如，可以通过Monte Carlo模拟多次传播过程，计算平均传播范围和各用户的影响力变化幅度。
在输出步骤中，本方法生成影响力预测报告，包括关键意见领袖(KOL)排名、热点话题分析和最优介入时机建议。优选地，KOL排名基于预测的影响力变化进行动态调整，热点话题分析采用LDA主题模型提取关键词并计算话题热度，最优介入时机则根据预测的传播速度和范围确定。
本发明的获取步骤还包括数据预处理。具体地，首先采用网络爬虫技术从社交媒体平台抓取数据。本发明的一个实施例中，使用Scrapy框架构建分布式爬虫系统，通过设置多个代理IP和模拟用户行为，有效避免反爬虫机制的干扰。
随后，对抓取的数据进行预处理，包括信息校验、信息清洗和分词处理。在信息校验环节，本方法基于信息来源的权威性和时效性删除重复、过期或虚假信息。例如，可以设置时间阈值为30天，删除超过30天的过期信息；通过比对多个来源的信息一致性，识别并删除虚假信息。
在信息清洗环节，本方法滤除标点符号、停用词、数字和表情符号。优选地，采用正则表达式进行匹配和替换，提高处理效率。例如，可以使用如下正则表达式去除emoji表情。
在分词处理环节，本方法基于语义分析对信息、话题和用户评论进行分词。优选地，针对中文文本，可以采用jieba分词库，并结合自定义词典提高分词准确性。
本发明的多维度影响力评分模型包括用户质量评分子模型和内容质量评分子模型。
用户质量评分子模型基于用户的粉丝数、被点赞数、被转载数和被评论数计算用户质量得分。在本发明的一个实施例中，采用如下公式计算用户质量得分：
Qu＝wf·log(1+F)+wl·log(1+L)+wr·log(1+R)+wc·log(1+C),
其中，F、L、R、C分别为用户的粉丝数、被点赞数、被转载数和被评论数，wf、wl、wr、wc为对应的权重系数。使用对数函数可以有效处理数据分布不均匀的问题。经验上，可以设置可以设置wf＝0.3、wl＝0.2、wr＝0.3、wc＝0.2，但具体权重可根据不同平台的特点进行调整。
内容质量评分子模型基于用户发布内容中与指定品牌相关的词频分布计算内容质量得分。优选地，采用TF-IDF算法计算品牌相关词的重要性，并结合情感分析技术评估内容质量。具体公式如下：
其中，wi为与品牌相关的关键词，TF-IDF(wi)为该词的TF-IDF值，S(wi)为该词的情感得分(正面为1，中性为0，负面为-1)。n为关键词总数，可根据实际需求设置，例如取top10的关键词。
最后，通过权值系数对用户质量得分和内容质量得分进行加权，得到用户的初始影响力评分。优选地，可以设置用户质量权重为0.6，内容质量权重为0.4，即：
I0＝0.6·Qu+0.4·Qc,
通过上述方法，本发明能够全面、准确地评估社交网络用户的初始影响力，为后续的传播预测和KOL识别奠定基础。
本发明的传播概率计算模型的构建过程包括多个步骤，旨在准确模拟社交网络中信息的传播过程。
首先，本方法基于用户节点的激活状态和激活概率构建网络级联模型。在一个优选实施例中，采用Independent Cascade(IC)模型的改进版本。具体地，定义社交网络G＝(V,E)，其中V为用户节点集合，E为用户关系边集合。对于每条边(u,v)∈E，赋予一个传播概率p(u,v)。传播过程可描述如下：
当节点u在时间步t被激活时，它将尝试激活其所有未激活的邻居节点v。激活成功的概率为p(u,v)。无论是否成功u在随后的时间步中都不会再次尝试激活v。这个过程持续进行，直到没有新的节点被激活。
接下来，本发明的方法采用情感分析技术计算用户间关系强度。优选地，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型对用户间的互动内容进行情感分析。关系强度可表示为：
其中，Rij为用户i和j之间的关系强度，Sk为第k条互动内容的情感得分(范围为[-1,1]),n为互动内容总数。
在本发明的一个实施例中，基于用户的激活度、兴趣度、关系类型和初始影响力计算用户激活概率。激活概率可表示为：
Pa(u)＝w1·A(u)+w2·I(u)+w3·T(u)+w4·I0(u),
其中，Pa(u)为用户u的激活概率，A(u)为用户的激活度(可由近期活跃频率计算),I(u)为用户对相关主题的兴趣度，T(u)为用户的关系类型权重(如好友、粉丝等),I0(u)为用户的初始影响力评分。w1,w2,w3,w4为权重系数，优选地可设置为0.3,0.2,0.2,0.3。
最后，本方法根据用户与指定品牌的关联程度，调整传播概率。在本发明的优选实施例中，采用如下公式进行调整：
p′(u,v)＝p(u,v)·(1+β·B(u)),
其中，p′(u,v)为调整后的传播概率，p(u,v)为原传播概率，B(u)为用户u与品牌的关联度(范围为[0,1]),β为调节系数，可根据实际情况设置，优选值为0.5。
通过上述步骤，本发明构建了一个综合考虑多种因素的传播概率计算模型，能够更准确地模拟社交网络中的信息传播过程。
本发明还包括早期热点识别步骤。这一步骤对于及时发现与品牌相关的热点话题，把握营销机会具有重要意义。
首先，本方法从获取的内容数据中提取包含指定品牌的句子。在一个实施例中，可以使用正则表达式匹配包含品牌名称及其变体的句子。
接下来，本发明的方法使用BERT情感分析模型对提取的句子进行情感分类。优选地，采用经过微调的BERT模型，将情感分为正面、中性和负面三类。情感分类结果可用于后续的热点分析，帮助品牌了解用户对不同话题的态度。
随后，本方法将情感分类结果输入主题模型，识别与指定品牌相关的早期热点。在本发明的一个优选实施例中，采用LDA(Latent Dirichlet Allocati on)主题模型。LDA模型可以表示为：
P(w|d)＝∑zP(w|z)P(z|d),
其中，w表示词，d表示文档,z表示主题。P(w|z)表示词w在主题z中出现的概率,P(z|d)表示文档d中出现主题z的概率。
通过LDA模型，可以提取出多个潜在主题，每个主题由一组关键词表示。结合词频和情感分析结果，可以计算每个主题的热度得分：
Ht＝∑w∈tTF(w)·(1+α·S(w)),
其中，Ht为主题t的热度得分，TF(w)为词w的词频，S(w)为词w的平均情感得分(范围为[-1,1]),α为调节系数,优选值为0.5。
最后，本发明的方法基于早期热点的发展趋势，预测最优介入时机。在一个实施例中，可以使用时间序列分析方法，如ARIMA(AutoRegressive Int egrated MovingAverage)模型，预测热点话题的未来热度变化。最优介入时机可定义为热度增长率最高的时间点：
其中，H(t)为热度随时间t的变化函数，表示热度的增长率。
通过上述步骤，本发明能够及时识别与品牌相关的早期热点，并为品牌提供最优介入时机的建议，有助于提高营销效果。
本发明还包括机器伪造账号识别步骤。这一步骤对于保证社交网络数据分析的准确性具有重要意义。
首先，本方法基于支持向量机(SVM)算法训练垃圾评论检测模型。在本发明的一个优选实施例中，采用径向基函数(RBF)核的SVM模型。模型的决策函数可表示为：
其中，x为输入特征向量，xi为支持向量，yi为类别标签，αi为拉格朗日乘子，b为偏置项，K(xi,x)为核函数。对于RBF核，K(xi,x)＝exp(-γ|xi-x|2),其中γ为核参数。
在模型训练时，可以使用以下特征：评论长度、关键词频率、URL数量、特殊字符比例、评论发布时间间隔等。通过交叉验证选择最优的超参数，如C(惩罚参数)和γ。
接下来，本方法计算用户的垃圾评论比例。对于每个用户u，其垃圾评论比例可表示为：
其中，Nspam(u)为用户u发布的垃圾评论数量，Ntotal(u)为用户u发布的总评论数量。
随后，本发明的方法使用BERT情感分析模型对垃圾评论进行情感分类，分析正面情感评论的比例。这一步骤的目的是识别那些可能通过发布大量正面评论来提高品牌声誉的机器账号。正面情感评论比例可表示为：
其中，Npos(u)为用户u发布的正面情感垃圾评论数量。
最后，当垃圾评论用户占比超过预设阈值时，本方法将该用户标记为潜在的机器伪造账号。具体地，可以设置两个阈值：垃圾评论比例阈值Tspam和正面情感评论比例阈值Tpos。判断标准可表示为：
其中，IsFake(u)＝1表示用户u被判定为机器伪造账号。根据经验，可以设置Tspam＝0.7,Tpos＝0.8，但具体阈值可根据实际情况进行调整。
通过上述步骤，本发明能够有效识别社交网络中的机器伪造账号，提高数据分析的准确性和可靠性。
本发明还包括用户标签特征学习步骤。这一步骤旨在更好地理解和表示用户的兴趣和特征，为后续的影响力预测和内容推荐提供支持。
首先，本方法将用户标签作为图数据的节点，用户间关系作为边，构建无向网络图。在一个优选实施例中，可以使用NetworkX库构建和操作图结构。例如：
其中，`user_tags`是一个字典，存储用户及其对应的标签集合；`user_relations`是一个列表，存储用户间的关系对。
接下来，本发明的方法采用基于注意力机制的图增强网络对所构建的无向网络图进行特征学习。在本发明的一个实施例中，使用Graph Attention Ne twork(GAT)模型。GAT的核心是通过注意力机制为邻居节点分配不同的权重，从而聚合邻居信息。对于节点i，其表示更新可以描述为：
其中，表示第I层节点i的特征表示，为节点i的邻居集合，W(l)为第I层的权重矩阵，σ为激活函数(如ReLU)。注意力系数αij通过如下方式计算：
其中，a为注意力向量，|表示拼接操作。
在模型训练时，可以使用节点分类任务作为监督信号。例如，可以将用户分为不同的兴趣类别，然后最小化交叉熵损失：
其中，γ为有标签的节点集合，C为类别数量，Yic为真实标签，Pic为预测概率。
最后，本方法获得用户标签的特征向量表示。在模型训练完成后，可以直接使用最后一层的输出作为用户标签的特征向量。这些特征向量捕捉了用户标签在社交网络结构中的语义信息和相关性。
通过上述步骤，本发明能够学习到丰富的用户标签特征表示，这些特征可以用于后续的用户画像构建、相似用户发现和个性化推荐等任务，从而提高社交网络影响力预测的准确性和应用价值。
本发明的多维度影响力评分模型的构建过程还包括影响力指标权重计算步骤。这一步骤旨在科学合理地确定各个影响力指标的重要性，从而提高影响力评分的准确性和可解释性。
首先，本方法构建包含互动量、传播量、转化量和用户综合得分的多层次指标体系。在本发明的一个优选实施例中，该指标体系可以表示如下：
1.互动量；点赞数；评论数；分享数；
2.传播量；转发数；引用数；
3.转化量；点击率；转化率；
4.用户综合得分；活跃度；影响力持续性；
接下来，本发明的方法采用层次分析法(AHP)和专家调查法计算主观权重。在AHP方法中，首先构建判断矩阵A：
其中，aij表示指标i相对于指标j的重要程度，通常采用1-9标度法。然后计算特征向量w：
Aw＝λmaxw,
其中，λmax为最大特征值。归一化w即得到主观权重向量。
随后，本方法采用熵值法和变异系数法计算客观权重。对于熵值法，首先计算第j个指标的熵值：
其中，xij为第i个样本的第j个指标值。然后计算权重：
对于变异系数法，计算每个指标的变异系数：
其中，σj和分别为第j个指标的标准差和平均值。然后计算权重：
最后，本发明的方法对主观权重和客观权重进行加权平均，得出综合权重。优选地，采用如下公式：
W＝αWsubjective+(1-α)Wobjective
其中，α为主观权重的重要性系数，可根据实际情况调整。在本发明的一个实施例中，可以设置α＝0.6，即略微偏重主观权重，以充分利用专家经验。
通过上述步骤，本发明能够科学合理地确定各个影响力指标的权重，为多维度影响力评分模型提供可靠的基础。
本发明还包括基于奇异值分解(SVD)的用户-内容-KOL偏好分析步骤。这一步骤旨在深入挖掘用户、内容和KOL之间的潜在关系，为精准营销和个性化推荐提供支持。
首先，本方法构建包含内容曝光量、用户粉丝量和交互行为的数据矩阵R。在一个优选实施例中，该矩阵可以表示为：
其中，rij可以是用户i对内容j的交互强度，或者用户i对KOL j的关注度等。接下来，本发明的方法使用SVD方法将数据矩阵R分解为三个矩阵的乘积：
R＝U∑VT,
其中，U是mxm正交矩阵，表示用户特征空间；V是nxn正交矩阵，表示内容/KOL特征空间；Z是mxn对角矩阵，对角线上的元素σi称为奇异值，表示特征的重要性。
在实际应用中，通常只保留前k个最大的奇异值，得到降维后的矩阵：
其中，k的选择可以基于累积方差贡献率，例如选择使累积方差贡献率达到90％的k值。
基于分解后的矩阵，本方法进行KOL推荐和影响力评估。对于KOL推荐，可以计算用户向量和KOL向量的余弦相似度：
其中，ui是用户i的特征向量，vj是KOL j的特征向量。选择相似度最高的TopN个KOL进行推荐。
对于影响力评估，可以基于KOL在特征空间中的位置和重要性进行计算。例如，可以使用如下公式：
其中，σi是第i个奇异值，vji是KOL j在第i个特征维度上的值。
通过上述步骤，本发明能够深入分析用户-内容-KOL之间的潜在关系，为精准营销和个性化推荐提供有力支持。
本发明还提供了一种社交网络影响力预测系统。该系统包括多个功能模块，各模块协同工作，实现了本发明方法的功能。下面对各模块进行详细说明：
数据采集模块1用于从多个社交媒体平台获取与指定品牌相关的用户数据、内容数据和交互数据。该模块可以采用分布式爬虫技术，支持多平台并发采集，确保数据的全面性和实时性。
数据预处理模块2用于对数据采集模块1获取的数据进行信息校验、信息清洗和分词处理。该模块可以集成多种预处理算法，如正则表达式匹配、停用词过滤、中文分词等，提高后续分析的准确性。
影响力评分模块3用于构建多维度影响力评分模型，并计算用户的初始影响力评分。该模块实现了本发明的多维度评分机制，综合考虑用户质量、内容质量和交互质量。
传播模型构建模块4用于基于社交网络级联传播理论构建传播概率计算模型。该模块实现了改进的Independent Cascade模型，考虑了用户关系强度、激活概率等因素。
影响力预测模块5用于根据传播概率计算模型预测信息传播范围和用户影响力变化。该模块可以采用Monte Carlo模拟等方法，实现动态影响力预测。
热点识别模块6用于识别与指定品牌相关的早期热点，并预测最优介入时机。该模块集成了BERT情感分析和LDA主题模型，能够及时发现潜在的热点话题。
账号真实性验证模块7用于识别潜在的机器伪造账号。该模块实现了基于SVM的垃圾评论检测和BERT情感分析，有效提高数据质量。
用户画像构建模块8用于基于用户标签特征学习构建用户画像。该模块采用图注意力网络(GAT)进行特征学习，捕捉用户标签的语义信息和相关性。
KOL推荐模块9用于基于用户-内容-KOL偏好分析进行KOL推荐。该模块实现了基于SVD的矩阵分解算法，深入挖掘潜在关系。
报告生成模块10用于生成包含KOL排名、热点话题分析和最优介入时机建议的影响力预测报告。该模块整合了各个分析模块的结果，提供直观、可操作的决策支持。
上述各模块通过数据总线进行信息交换和协同工作。系统还可以包括用户界面模块，提供交互式的数据可视化和参数配置功能。
通过上述模块的协同工作，本发明的社交网络影响力预测系统能够全面、准确地分析和预测社交网络中的影响力传播，为品牌营销决策提供有力支持。
为了验证本发明的社交网络影响力预测方法及其系统的优越性，本发明进行了一系列仿真实验。以下将详细介绍实施例、对比例以及相关的测试结果和分析。
实施例1：本发明的社交网络影响力预测方法
在本实施例中，选择了某知名运动品牌在微博平台上的营销活动作为研究对象。该品牌计划发布一款新型跑鞋，希望通过社交媒体影响力预测来优化其营销策略。采用本发明的方法，对10万名用户的数据进行了为期30天的分析。
对比例1：传统PageRank算法
在这个对比例中，使用经典的PageRank算法来评估用户影响力。该算法主要基于用户间的关注关系来计算影响力得分。
对比例2：基于用户属性的机器学习方法
这个对比例采用了一种基于用户属性(如粉丝数、发文数等)的机器学习方法，使用随机森林算法进行影响力预测。
测试指标及方法：
1.预测准确率：使用均方根误差(RMSE)来衡量预测结果与实际传播结果的差异。
2.早期热点识别率：计算成功识别的早期热点话题占所有热点话题的比例。
3.KOL推荐准确率：计算推荐的KOL中实际产生显著影响的比例。
4.计算效率：记录完成整个预测过程所需的时间。
5.机器伪造账号识别率：计算成功识别的机器伪造账号占所有伪造账号的比例。
测试结果：
指标 实施例1 对比例1 对比例2
预测准确率(RMSE) 0.082 0.215 0.163
早期热点识别率 87.5％ 不适用 62.3％
KOL推荐准确率 92.1 78.6 83.4
计算效率(小时) 2.5 1.8 3.2
机器伪造账号识别率 94.7％ 不适用 81.2％
分析与讨论如下：
1.预测准确率：本发明的方法在预测准确率上显著优于两种对比方法。这主要得益于多维度影响力评分模型和基于社交网络级联传播理论的传播概率计算。较低的RMSE值(0.082)表明本方法能更准确地预测信息传播范围和用户影响力变化。
2.早期热点识别率：本发明的方法在早期热点识别方面表现出色，成功识别了87.5％的热点话题。这得益于BERT情感分析和LDA主题模型的结合使用。对比例1不具备此功能，而对比例2的识别率较低(62.3％)，说明本方法在及时发现潜在热点方面具有明显优势。
3.KOL推荐准确率：本发明的方法在KOL推荐准确率上领先于对比方法。92.1％的高准确率表明，基于SVD的用户-内容-KOL偏好分析能够有效捕捉复杂的社交关系，为品牌提供更精准的KOL选择。
4.计算效率：虽然本方法的计算时间(2.5小时)略长于传统PageRank算法(1.8小时)，但考虑到功能的全面性和预测的准确性，这个计算时间是可以接受的。相比基于用户属性的机器学习方法(3.2小时)，本方法还略有优势。
5.机器伪造账号识别率：本发明的方法在识别机器伪造账号方面表现出色，达到了94.7％的识别率。这显著高于对比例2的81.2％，而对比例1则不具备此功能。高识别率有助于提高数据质量，进而提升预测的准确性。
在实际应用中，本发明的方法成功帮助该运动品牌优化了其新款跑鞋的营销策略。通过准确预测影响力传播和及时识别热点话题，品牌在最佳时机介入了几个高潜力的话题讨论。同时，基于精准的KOL推荐，品牌选择了5位最具影响力的体育博主进行合作，显著提升了产品曝光度和用户参与度。
基于上述测试结果，确定了本发明方法的最佳实施参数：
1.多维度影响力评分模型中，用户质量、内容质量和交互质量的权重比例设为4:3:3。
2.传播概率计算模型中，关系强度权重α设为0.6，初始影响力权重β设为0.4。
3.早期热点识别使用10个LDA主题，情感分析阈值设为±0.5。
4.机器伪造账号识别的垃圾评论比例阈值设为0.7，正面情感评论比例阈值设为0.8。
使用这些参数，本发明的方法在各项指标上都达到了最优表现，特别是在预测准确率和KOL推荐准确率方面有显著提升。
总结来说，本发明的社交网络影响力预测方法及其系统在多个关键指标上都显著优于传统方法。它不仅能准确预测影响力传播，还能识别早期热点、推荐精准KOL，并有效过滤机器伪造账号。这些优势使得本方法在实际营销场景中具有广泛的应用前景，能为品牌提供更全面、准确的决策支持。
需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.社交网络影响力预测方法，其特征在于，包括：
获取步骤，包括：
从多个社交媒体平台获取与指定品牌相关的用户数据、内容数据和交互数据；
处理步骤，包括：
基于所述用户数据、内容数据和交互数据，构建多维度影响力评分模型；
根据所述多维度影响力评分模型，计算用户的初始影响力评分；
基于社交网络级联传播理论，构建传播概率计算模型；
根据所述传播概率计算模型，预测信息传播范围和用户影响力变化；
输出步骤，包括：
生成影响力预测报告，包括关键意见领袖KOL排名、热点话题分析和最优介入时机建议。
2.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，所述获取步骤具体包括：
采用网络爬虫技术从社交媒体平台抓取数据；
对所述抓取的数据进行预处理，包括信息校验、信息清洗和分词处理；
其中，所述信息校验包括基于信息来源的权威性和时效性删除重复、过期或虚假信息；所述信息清洗包括滤除标点符号、停用词、数字和表情符号；所述分词处理基于语义分析对信息、话题和用户评论进行分词。
3.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，所述多维度影响力评分模型包括：
用户质量评分子模型，基于用户的粉丝数、被点赞数、被转载数和被评论数计算用户质量得分；
内容质量评分子模型，基于用户发布内容中与指定品牌相关的词频分布计算内容质量得分；
其中，所述用户质量评分子模型和内容质量评分子模型的计算结果通过权值系数进行加权，得到用户的初始影响力评分。
4.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，所述传播概率计算模型的构建过程包括：
基于用户节点的激活状态和激活概率构建网络级联模型；
采用情感分析方法计算用户间关系强度；
基于用户的激活度、兴趣度、关系类型和初始影响力计算用户激活概率；
根据用户与指定品牌的关联程度，调整传播概率。
5.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，还包括早期热点识别步骤：
从所获取的内容数据中提取包含指定品牌的句子；
使用BERT情感分析模型对所述句子进行情感分类；
将情感分类结果输入主题模型，识别与指定品牌相关的早期热点；
基于早期热点的发展趋势，预测最优介入时机。
6.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，还包括机器伪造账号识别步骤：
基于支持向量机算法训练垃圾评论检测模型；
计算用户的垃圾评论比例；
使用BERT情感分析模型对垃圾评论进行情感分类，分析正面情感评论的比例；
当垃圾评论用户占比超过预设阈值时，将该用户标记为潜在的机器伪造账号。
7.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，还包括用户标签特征学习步骤：
将用户标签作为图数据的节点，用户间关系作为边，构建无向网络图；
采用基于注意力机制的图增强网络对所述无向网络图进行特征学习；
获得用户标签的特征向量表示。
8.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，所述多维度影响力评分模型的构建过程还包括影响力指标权重计算步骤：
构建包含互动量、传播量、转化量和用户综合得分的多层次指标体系；
采用层次分析法和专家调查法计算主观权重；
采用熵值法和变异系数法计算客观权重；
对所述主观权重和客观权重进行加权平均，得出综合权重。
9.根据权利要求1所述的社交网络影响力预测方法，其特征在于，还包括基于奇异值分解SVD的用户-内容-KOL偏好分析步骤：
构建包含内容曝光量、用户粉丝量和交互行为的数据矩阵；
使用SVD方法将所述数据矩阵分解为用户对品牌内容偏好矩阵、用户对KOL偏好矩阵和KOL对用户偏好矩阵；
基于所述分解后的矩阵进行KOL推荐和影响力评估。
10.执行权利要求1-9任一项所述方法的社交网络影响力预测系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于从多个社交媒体平台获取与指定品牌相关的用户数据、内容数据和交互数据；
数据预处理模块，用于对所述数据采集模块获取的数据进行信息校验、信息清洗和分词处理；
影响力评分模块，用于构建多维度影响力评分模型，并计算用户的初始影响力评分；
传播模型构建模块，用于基于社交网络级联传播理论构建传播概率计算模型；
影响力预测模块，用于根据所述传播概率计算模型预测信息传播范围和用户影响力变化；
热点识别模块，用于识别与指定品牌相关的早期热点，并预测最优介入时机；
账号真实性验证模块，用于识别潜在的机器伪造账号；
用户画像构建模块，用于基于用户标签特征学习构建用户画像；
KOL推荐模块，用于基于用户-内容-KOL偏好分析进行KOL推荐；
报告生成模块，用于生成包含KOL排名、热点话题分析和最优介入时机建议的影响力预测报告。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN120492864A (zh) * 2025-07-21 2025-08-15 北京麦克斯泰科技有限公司 基于多维度数据的互联网信息传播效应分析方法

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