一种融入客观赋权法的社交网络谣言源识别方法

摘要

本发明涉及信息安全领域，公开了一种融入客观赋权法的社交网络谣言源识别方法，包括构建网络谣言源识别有限无向图；利用SIR传染病模型模拟谣言传播过程；提取所有节点的若干个节点属性值；对所有节点的若干个节点属性值进行归一化处理；计算若干个节点属性值的信息熵；根据信息熵计算节点的客观权重；使用MLE算法对客观权重较高的前m个节点计算似然函数值，将似然函数值最大值对应的节点作为预测的社交网络谣言源点。本发明基于谣言中心性特征，使用融合客观赋权算法提取网络节点权重特征，利用SIR传播模型对谣言传播过程进行仿真，采用MLE似然估计算法有效实现了谣言源的识别，本发明对网络结构的表示更加合理，预测结果更加有效和精确。