CN103605661A - 社会网络信息传播树生成方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种社会网络信息传播树生成方法，包括步骤：S1.根据源头信息ID或者源头信息URL获取该条信息的所有基本属性；S2.将所述源头信息保存为该条信息传播树的树根节点；S3.根据所述源头信息ID获取根转发列表；S4.将所述根转发列表中的所有信息挂载到所述树根节点，形成第一层转发链；S5.从所述根转发列表中取出第一条信息；S6.根据输入的信息ID获取该条信息的子转发列表，并且将所述子转发列表挂载到输入的信息节点上；S7.将所述子转发列表与所述根转发列表进行对比；S8.判断所述子转发列表与所述根转发列表是否含有重复项，若不含有，则从所述根转发列表取出下一条信息，并返回步骤S6。

Description

社会网络信息传播树生成方法及系统
技术领域
本发明涉及网络与信息安全技术领域，尤其涉及一种社会网络信息传播树生成方法及系统。
背景技术
社会网络分析技术是信息安全和社会网络领域中的核心技术。其主要任务是以社会网络中的个人、群体、事件等不同维度进行多角度分析。
社会媒体的内部结构称为社会网络。社会网络最初起源于1934年美国社会心理学家Moreno对小群体使用计量学的方法进行的实验研究。哈佛大学的心理学教授Stanley Milgram在1967年创立了六度分割理论，其主要思想是在网络上随机抽取的两个人之间所间隔的人不会超过六个，通过这个理论每一个人物的社交范围都会不断地被放大并形成大型的网络。70年代，社会网络研究逐渐成为一个新兴的社会学专业，近年来社交网络的相关研究也成为计算机科学领域的一个研究热点。
2011年2月，著名的IT风险投资人约翰·杜尔提出一个新兴概念：“SoLoMo”。So（Social，社交）；Lo（Local，本地位置）；Mo（Mobile，移动）。在此之后，SoLoMo被一致认为是互联网未来发展趋势，SoLoMo的概念风靡全世界。
随着社会网络的发展，截止到2013年1月，Facebook、Twitter、新浪微博和腾讯微博的用户数分别突破了10亿、5亿、4亿和5亿。与此同时，社会网络也产生了大量的用户生成内容（User GeneratedContent，UGC）信息，这些UGC信息在社会网络上呈病毒式信息扩散，而且传播速度呈指数性增长。
当前社会网络上的信息传播呈现出渠道多样化、传播速度快、规模范围广等现象，给信息的传播分析带来了新的挑战。全球各领域的研究人员开始致力于这方面的研究，试图通过分析信息的传播过程发现在新型社会网络上的信息传播规律。通过对社会网络上信息传播规律研究，既可以应用于信息传播预测、广告精准投放及利益最大化、传播态势感知、个性化推荐等多个领域，也可以从中发现和挖掘不良用户和信息，保障互联网的信息安全。因此，社会网络的信息传播规律研究具有非常重要的学术意义和实用价值。
然而，在信息传播分析领域中，往往分析人员很难获取社会媒体上的真实信息传播数据，现在还没有一种非常有效的社会网络的信息传播树生成方法。
发明内容
（一）要解决的技术问题
本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种社会网络的信息传播树生成方法及系统，以快速、有效地对真实社会媒体上的真实信息传播数据进行获取，同时依据树形数据结构保存信息传播链。
（二）技术方案
为解决上述问题，本发明提供一种社会网络信息传播树生成方法，包括步骤：S1.根据源头信息ID或者源头信息URL获取该条信息的所有基本属性；S2.将所述源头信息保存为该条信息传播树的树根节点；S3.根据所述源头信息ID获取根转发列表；S4.将所述根转发列表中的所有信息挂载到所述树根节点，形成第一层转发链；S5.从所述根转发列表中取出第一条信息；S6.根据输入的信息ID获取该条信息的子转发列表，并且将所述子转发列表挂载到输入的信息节点上；S7.将所述子转发列表与所述根转发列表进行对比；S8.判断所述子转发列表与所述根转发列表是否含有重复项，若不含有，则从所述根转发列表取出下一条信息，并返回步骤S6，若含有，则执行步骤S9；S9.依据含有的重复项搜索所述树根节点的所有挂载点，将重复的挂载点进行剪枝；S10.从所述子转发列表中取出下一条信息，并返回步骤S6。
优选地，所述所有基本属性包括：发表信息的用户ID、用户昵称、信息ID、信息内容、信息发表时间、信息转发量。
优选地，所述基本属性的获取方法是指通过解析社会网络的基本信息页面结构，分析并获取输入信息的所有属性。
优选地，所述树形数据结构以信息转发链嵌套规则进行存储。
优选地，所述信息转发嵌套规则是指每个节点都会嵌套该节点所属所有子节点的全部转发链，并且每层转发链的父节点和子节点都为一层嵌套关系，转发层数每增加一次，嵌套关系也增加一层。
优选地，所述剪枝是指切断树根节点与重复项之间的转发链。
优选地，所述根转发列表、子转发列表的获取方法是指通过解析社会网络的信息转发页面结构，分析输入信息的所有转发节点，同时获取其转发列表。
本发明还提供一种社会网络信息传播树生成系统，包括：源头信息获取模块，用于获取源头信息的基本属性，并且将所述源头信息保存为该条信息传播树的树根节点；根转发列表获取模块，用于获取所述源头信息的根转发列表，并且将所述根转发列表中的所有信息挂载到树根节点，形成第一层转发链；子转发列表获取模块，用于根据输入的信息ID获取该条信息的子转发列表，并且将所述子转发列表挂载到输入的信息节点上；重复项识别模块，用于将所述子转发列表与所述根转发列表进行对比，判断两个列表中是否含有重复项，若不含有，则从所述根转发列表取出下一条信息，并递归获取子转发列表，若含有，则执行剪枝模块；剪枝模块，用于依据所述重复项识别模块中的重复项搜索树根节点的所有挂载点，将重复的挂载点进行剪枝；页面解析模块，用于解析社会网络的基本信息页面结构和信息转发页面结构，获取基本属性、根转发列表和子转发列表。
优选地，所述基本属性包括：发表信息的用户ID、用户昵称、信息ID、信息内容、信息发表时间、信息转发量。
（三）有益效果
本发明的方法及系统采用了一个有效且高效的框架来生成社会网络的信息传播树，设计了一种树形数据结构对信息传播树进行存储，能够对每个节点的转发列表进行递归获取，同时可以对与根转发列表的重复项进行剪枝操作，保证信息传播树的完整、简洁，该方法及系统有效、快速、并有着较好的可扩展性。
附图说明
图1为依照本发明一种实施方式的社会网络的信息传播树生成方法流程图；
图2为依照本发明一种实施方式的新浪微博信息传播树生成效果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明在基于社会网络的大量转发信息观察和分析基础之上，总结出社会网络的原创信息和转发信息构成了信息传播树，并创新性的采用了递归方法迭代式获取子转发列表，并对比与根转发列表重复项，同时对重复项进行剪枝的方法进行传播树的生成。
如图1所示，依照本发明一种实施方式的社会网络的信息传播树生成方法包括：
S1.通过源头信息ID，根据不同社会网络的URL规则拼装成该条信息的URL页面，或者直接通过源头信息URL通过页面解析方法获取该条信息的所有基本属性，主要包括：<发表信息的用户ID、用户昵称、信息ID、信息内容、信息发表时间、信息转发量>；
S2.规整树形数据结构ITree，将源头信息保存为该条信息传播树的树根节点Root；
S3.通过源头信息ID，根据不同社会网络的URL规则拼装成该条信息的URL页面，或者直接通过源头信息URL通过页面解析方法获取根转发列表RList=<RList0,RList1,…,RListk>；
S4.规整树形数据结构ITree，将根转发列表中的所有信息挂载到树根节点，形成第一层有向转发链，包括：<Root，RList0>、<Root，RList1>、…、<Root，RListk>；
S5.从根转发列表中取出第一条信息RList0；
S6.通过输入信息（第一次该步骤的输入为RList0）的ID，根据不同社会网络的URL规则拼装成该条信息的URL页面，或者直接通过信息RList0的URL通过页面解析方法获取获取该条信息的子转发列表CList=<CList0,CList1,…,CListi>，同时规整树形数据结构，将子转发列表挂载到输入的信息节点上，构成多个树枝Branch=<Nodem，CList0>、<Nodem，CList1>、…、<Nodem，CList2>；
S7.将S6中的子转发列表CList与S3中的根转发列表RList进行对比；
S8.判断步骤S7中是否含有重复项，若不含有，则从S3中的根转发列表RList中取出下一条信息RListk+1，并返回步骤S6，若含有，则执行步骤S9；
S9.规整树形数据结构ITree，依据S8中的重复项搜索树根节点的所有挂载点，将重复的挂载点进行剪枝；
S10.从S6中的子转发列表中取出下一条信息RListi+1，并返回步骤S6。
其中，树形数据结构ITree以信息转发链嵌套规则进行存储，即通过<Srcid，Desid>的形式进行存储，其中Srcid代表信息源节点，Desid代表信息的转发节点。剪枝是指切断树根节点与重复项PList之间的转发链，即删除<Root，PListn>关系。信息转发嵌套规则是指每个节点都会嵌套该节点所属所有子节点的全部转发链，同时每层转发链的父节点和子节点都为一层嵌套关系，转发层数每增加一次，嵌套关系也增加一层。
本发明还提供了一种社会网络的信息传播树生成系统，该系统包括：源头信息获取规整模块，用于源头信息的基本属性获取，基本信息属性包括：<发表信息的用户ID、用户昵称、信息ID、信息内容、信息发表时间、信息转发量>，同时用于规整树形数据结构，源头信息保存为该条信息传播树的树根节点；根转发列表获取规整模块，用于源头信息的根转发列表的获取，同时规整树形数据结构，将根转发列表中的所有信息挂载到树根节点，形成第一层转发链；子转发列表获取规整模块，用于根据输入的信息ID获取该条信息的子转发列表，同时规整树形数据结构，将子转发列表挂载到输入的信息节点上；重复项识别模块，用于子转发列表与根转发列表的对比工作，同时判断两个列表中是否含有重复项，若不含有，则从根转发列表取出下一条信息，并递归获取子转发列表，若含有，则执行剪枝模块；剪枝模块，用于规整树形数据结构，依据重复项识别模块中的重复项搜索树根节点的所有挂载点，将重复的挂载点进行剪枝；页面解析模块，用于解析社会网络的基本信息页面结构和信息转发页面结构，获取基本信息属性、根转发列表和子转发列表。
实施例1
本实施例以新浪微博为例，说明本发明的技术方案。本实施例的信息传播树生成方法包括的步骤与上述具体实施方式相同，由于新浪微博有一部分机构用户的页面结构与其它不同，因此其页面解析树根节点的基本信息和转发列表主要包含了对两种页面的解析，分别是http://e.weibo.com/userid/statusid和http://weibo.com/userid/statusid。上述URL主要由三部分构成，域名前缀部分（e.weibo.com或weibo.com）、用户ID部分、微博ID部分。
在获取转发列表过程中，会遇到翻页问题，weibo.com的页面会在最后一页时返回下一页为NULL的信息。而e.weibo.com的页面则不会，当访问页数超出实际页数时会跳到第一页，并持续返回，因此需要对此现象进行判断。新浪微博的信息传播树生成效果如图2所示。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种社会网络信息传播树生成方法，其特征在于，包括步骤：
S1.根据源头信息ID或者源头信息URL获取一条信息的所有基本属性；
S2.将所述源头信息保存为该条信息传播树的树根节点；
S3.根据所述源头信息ID获取根转发列表；
S4.将所述根转发列表中的所有信息挂载到所述树根节点，形成第一层转发链；
S5.从所述根转发列表中取出第一条信息；
S6.根据输入的信息ID获取该条信息的子转发列表，并且将所述子转发列表挂载到输入的信息节点上；
S7.将所述子转发列表与所述根转发列表进行对比；
S8.判断所述子转发列表与所述根转发列表是否含有重复项，若不含有，则从所述根转发列表取出下一条信息，并返回步骤S6，若含有，则执行步骤S9；
S9.依据含有的重复项搜索所述树根节点的所有挂载点，将重复的挂载点进行剪枝；
S10.从所述子转发列表中取出下一条信息，并返回步骤S6。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所有基本属性包括：该条信息的用户ID、用户昵称、信息ID、信息内容、信息发表时间、信息转发量。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基本属性的获取方法是指通过解析社会网络的基本信息页面结构，分析并获取输入信息的所有属性。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述树形数据结构以信息转发链嵌套规则进行存储。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述信息转发嵌套规则是指每个节点都会嵌套该节点所属所有子节点的全部转发链，并且每层转发链的父节点和子节点都为一层嵌套关系，转发层数每增加一次，嵌套关系也增加一层。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述剪枝是指切断树根节点与重复项之间的转发链。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根转发列表、子转发列表的获取方法是指通过解析社会网络的信息转发页面结构，分析输入信息的所有转发节点，同时获取其转发列表。
8.一种社会网络信息传播树生成系统，其特征在于，包括：
源头信息获取模块，用于获取源头信息的基本属性，并且将所述源头信息保存为该条信息传播树的树根节点；
根转发列表获取模块，用于获取所述源头信息的根转发列表，并且将所述根转发列表中的所有信息挂载到树根节点，形成第一层转发链；
子转发列表获取模块，用于根据输入的信息ID获取该条信息的子转发列表，并且将所述子转发列表挂载到输入的信息节点上；
重复项识别模块，用于将所述子转发列表与所述根转发列表进行对比，判断两个列表中是否含有重复项，若不含有，则从所述根转发列表取出下一条信息，并递归获取子转发列表，若含有，则执行剪枝模块；
剪枝模块，用于依据所述重复项识别模块中的重复项搜索树根节点的所有挂载点，将重复的挂载点进行剪枝；
页面解析模块，用于解析社会网络的基本信息页面结构和信息转发页面结构，获取基本属性、根转发列表和子转发列表。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述基本属性包括：该条信息的用户ID、用户昵称、信息ID、信息内容、信息发表时间、信息转发量。
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