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摘要：本发明公开了一种多维度信息传播网络社区可视化方法、系统、装置及介质，其中方法包括：对信息传播网络进行社区发现，以增大传播网络结构的模块度，根据社区发现结果获取节点所属的社区结构；对社区进行划分后，计算社区内的和社区间的节点之间的排斥力和吸引力，将节点模拟为粒子，根据排斥力和吸引力对粒子进行迭代移动，直到收敛；获取每个节点的布局节点坐标，以及获得信息传播网络的可视化结果。本发明通过充分利用社区结构，对社区结构进行划分后，再计算排斥力和吸引力，有效克服现有方法在可视化布局上的坍塌等问题，能够让信息传播的可视化能够更好地展示和理解信息传播过程。本发明可广泛应用于信息传播技术领域。

主权项：1.一种多维度信息传播网络社区可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：对信息传播网络进行社区发现，以增大传播网络结构的模块度，根据社区发现结果获取节点所属的社区结构；对社区进行划分后，计算社区内的和社区间的节点之间的排斥力和吸引力，将节点模拟为粒子，根据排斥力和吸引力对粒子进行迭代移动，直到收敛；获取每个节点的布局节点坐标，以及获得信息传播网络的可视化结果；所述对社区进行划分后，计算社区内的和社区间的节点之间的排斥力和吸引力，将节点模拟为粒子，根据排斥力和吸引力对粒子进行迭代移动，直到收敛，包括：根据社区结构中的所有用户及用户的信息建立新的节点式粒子，将用户的个人信息和活动路径分别映射为n+1粒子和n+2粒子；对信息数量未达到预设阈值的用户进行观察处理，将此类用户归类为n型人群，对n型人群观测第一预设时间，保留观察获得的信息数据；对信息数量达到预设阈值的用户的数据点击序列，并训练预测模型，在训练预测模型后，获取完整的用户行为序列作为预测模型的输入；所述节点式粒子为将每个节点视为一个粒子，每两个节点之间存在排斥力，处于同一个社区内的两个节点存有吸引力，或者两个具有联系的节点存有吸引力；所述排斥力的计算公式为： 其中，C为调节排斥力的相对强度，dpi,pj是节点pi与节点pj之间的可视化距离，K是最佳距离；所述吸引力的计算公式为： 其中，λ是节点pi和节点pj之间的边缘的权重；所述排斥力和所述吸引力使节点迭代移动，并最大程度地降低整个网络的能量，第t次迭代的总能量的表达式为： 其中，是第t次迭代中节点u和节点v之间的吸引力的权重，是第t次迭代中节点u和节点v之间的排斥力的权重；V-{u}用于计算其它节点对节点u的吸引力。

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百度查询： 华南理工大学 多维度信息传播网络社区可视化方法、系统、装置及介质