本發(fā)明涉及信息模型構(gòu)建，尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的建模方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)信息傳播領(lǐng)域，隨著信息擴(kuò)散規(guī)模的不斷擴(kuò)大和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的信息傳播模型在處理海量數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，現(xiàn)有模型在節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)估方面多依賴于靜態(tài)指標(biāo)，無(wú)法充分反映節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)間和空間維度上的動(dòng)態(tài)影響力，這導(dǎo)致模型在預(yù)測(cè)信息傳播路徑和速率時(shí)精度不足。其次，在信息擴(kuò)散的模擬過(guò)程中，傳統(tǒng)方法通常采用單一傳播機(jī)制，缺乏對(duì)多樣化傳播模式的支持，這使得模型在面對(duì)多重信息擴(kuò)散場(chǎng)景時(shí)表現(xiàn)出適應(yīng)性差的問(wèn)題。此外，現(xiàn)有模型在信息擴(kuò)散路徑選擇上多依賴于預(yù)設(shè)規(guī)則，缺乏對(duì)節(jié)點(diǎn)間動(dòng)態(tài)交互關(guān)系的有效建模，從而難以準(zhǔn)確模擬復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播行為。再者，模型參數(shù)的設(shè)定通常依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，缺乏自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，導(dǎo)致在不同應(yīng)用場(chǎng)景中的泛化能力有限。因此，迫切需要一種能夠動(dòng)態(tài)評(píng)估節(jié)點(diǎn)影響力、支持多種擴(kuò)散機(jī)制并且具備自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整能力的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型，以提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的精度和適應(yīng)性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的建模方法，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的建模方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取時(shí)間維度數(shù)據(jù)、空間維度數(shù)據(jù)和內(nèi)容圖像；將時(shí)間維度數(shù)據(jù)、空間維度數(shù)據(jù)和內(nèi)容圖像進(jìn)行預(yù)處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)集，其中網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)集包括網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)進(jìn)行地理位置聚類分析，生成網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分段處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義內(nèi)容特征提取，生成網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播結(jié)構(gòu)構(gòu)建，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：基于預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因子評(píng)估，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)；利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，生成動(dòng)態(tài)傳播路徑；將網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息模型映射，生成初步信息傳播模型；

6、步驟s4：對(duì)初步信息傳播模型進(jìn)行信息擴(kuò)散模式模擬，生成網(wǎng)絡(luò)信息仿真數(shù)據(jù)；基于網(wǎng)絡(luò)信息仿真數(shù)據(jù)對(duì)初步信息傳播模型進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整，從而生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。

7、本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)獲取并預(yù)處理時(shí)間維度數(shù)據(jù)、空間維度數(shù)據(jù)和內(nèi)容圖像，生成了具備時(shí)空動(dòng)態(tài)性和內(nèi)容特征的網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)集。這一過(guò)程有效整合了不同維度的數(shù)據(jù)，奠定了后續(xù)信息傳播模型構(gòu)建的基礎(chǔ)。通過(guò)地理位置聚類分析、時(shí)間序列分段處理和語(yǔ)義內(nèi)容特征提取，將原始數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息進(jìn)行分層次的結(jié)構(gòu)化處理，分別生成了地理位置數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和語(yǔ)義數(shù)據(jù)，這不僅確保了數(shù)據(jù)在空間、時(shí)間和內(nèi)容上的一致性和完整性，也提高了數(shù)據(jù)的可用性和處理效率。利用傳播結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟，將上述各維度數(shù)據(jù)融合生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這一步驟通過(guò)地理、時(shí)間和語(yǔ)義維度的交叉分析，揭示了信息傳播的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)特征，為后續(xù)的影響因子評(píng)估奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在影響因子評(píng)估環(huán)節(jié)，通過(guò)預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型，對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行定量化分析，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)，從而揭示了各節(jié)點(diǎn)在傳播過(guò)程中的關(guān)鍵作用。利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，不僅反映了信息傳播的動(dòng)態(tài)特性，還通過(guò)初步信息傳播模型的構(gòu)建，提供了對(duì)實(shí)際傳播路徑的預(yù)測(cè)能力。最后通過(guò)對(duì)初步信息傳播模型的仿真與參數(shù)調(diào)整，生成了最終的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型，這一步驟的核心在于基于仿真數(shù)據(jù)的反饋調(diào)整，使模型具備了更高的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，能夠更好地反映實(shí)際傳播過(guò)程中的復(fù)雜變化。因此，本發(fā)明通過(guò)精細(xì)化的節(jié)點(diǎn)分類和動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，解決了傳統(tǒng)信息傳播模型在各種網(wǎng)絡(luò)條件下的穩(wěn)定性不足問(wèn)題，提高了模型在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：獲取時(shí)間維度數(shù)據(jù)、空間維度數(shù)據(jù)和內(nèi)容圖片數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：利用ocr技術(shù)對(duì)內(nèi)容圖像進(jìn)行內(nèi)容數(shù)據(jù)提取，生成內(nèi)容維度數(shù)據(jù)；

11、步驟s13：對(duì)時(shí)間維度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間數(shù)據(jù)離散化處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)；對(duì)空間維度數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系統(tǒng)一處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)；

12、步驟s14：對(duì)內(nèi)容維度數(shù)據(jù)進(jìn)行文本清理，生成內(nèi)容文本清理數(shù)據(jù)；對(duì)內(nèi)容文本清理數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，生成文本內(nèi)容關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)；對(duì)文本內(nèi)容關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)進(jìn)行文本向量化處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)；

13、步驟s15：將網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)合并，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)集。

14、本發(fā)明通過(guò)獲取時(shí)間維度數(shù)據(jù)、空間維度數(shù)據(jù)和內(nèi)容圖片數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)源的多樣性和完整性，為后續(xù)處理提供了多維度的輸入。利用ocr技術(shù)對(duì)內(nèi)容圖像進(jìn)行內(nèi)容數(shù)據(jù)提取，有效將圖像中的非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為可分析的文本數(shù)據(jù)，從而生成了結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容維度數(shù)據(jù)，提升了數(shù)據(jù)處理的深度和廣度。時(shí)間維度數(shù)據(jù)通過(guò)時(shí)間數(shù)據(jù)離散化處理，生成了適合分析的網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)，這一過(guò)程將連續(xù)的時(shí)間信息離散化，便于后續(xù)的時(shí)序分析?？臻g維度數(shù)據(jù)則通過(guò)坐標(biāo)系統(tǒng)一處理，消除了不同坐標(biāo)系統(tǒng)間的差異，生成了標(biāo)準(zhǔn)化的網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)，確保了空間數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。對(duì)內(nèi)容維度數(shù)據(jù)進(jìn)行了文本清理和關(guān)鍵詞提取，生成的文本內(nèi)容關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)通過(guò)向量化處理，轉(zhuǎn)化為高維度的數(shù)值數(shù)據(jù)形式，生成了精煉的網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)。文本清理步驟的應(yīng)用，有效去除了噪聲和冗余信息，提高了數(shù)據(jù)的純凈度和分析的準(zhǔn)確性；關(guān)鍵詞提取則抓住了文本的核心信息，為后續(xù)分析提供了高效的數(shù)據(jù)支持。最終將網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，生成了完整的網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)集。這一數(shù)據(jù)集綜合了時(shí)間、空間和內(nèi)容三大維度的信息，形成了一個(gè)多層次的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，為網(wǎng)絡(luò)信息傳播規(guī)律的研究提供了全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這樣的集成處理也提高了數(shù)據(jù)的一致性和可用性，確保了后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性。

15、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

16、步驟s21：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息空間維度數(shù)據(jù)進(jìn)行信息聚集區(qū)識(shí)別，生成網(wǎng)絡(luò)信息聚集區(qū)數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息聚集區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播熱點(diǎn)定位，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播熱點(diǎn)定位數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播熱點(diǎn)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行地理位置聚類，生成網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)；

17、步驟s22：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間維度數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性時(shí)序識(shí)別，生成網(wǎng)絡(luò)信息周期數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息周期數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分段處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)；

18、步驟s23：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容維度數(shù)據(jù)進(jìn)行詞項(xiàng)權(quán)重計(jì)算，生成網(wǎng)絡(luò)信息詞項(xiàng)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息詞項(xiàng)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義特征提取處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義特征數(shù)據(jù)；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義特征數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義數(shù)據(jù)生成，生成網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)；

19、步驟s24：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播結(jié)構(gòu)構(gòu)建，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

20、本發(fā)明通過(guò)信息聚集區(qū)識(shí)別、傳播熱點(diǎn)定位以及地理位置聚類一系列處理步驟，生成了網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)。這一過(guò)程不僅成功地識(shí)別了信息傳播中的關(guān)鍵地理區(qū)域，還通過(guò)聚類分析揭示了這些熱點(diǎn)區(qū)域之間的地理關(guān)系，為理解信息的空間擴(kuò)散路徑提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在時(shí)間維度上，通過(guò)周期性時(shí)序識(shí)別和時(shí)間序列分段處理，生成了網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)。這一處理步驟捕捉了信息傳播中的周期性規(guī)律和時(shí)間特征，將原始的時(shí)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具分析價(jià)值的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的時(shí)序分析能力，為后續(xù)的傳播結(jié)構(gòu)構(gòu)建提供了時(shí)間維度的支持。內(nèi)容維度數(shù)據(jù)通過(guò)詞項(xiàng)權(quán)重計(jì)算、語(yǔ)義特征提取和語(yǔ)義數(shù)據(jù)生成步驟，生成了網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)。詞項(xiàng)權(quán)重計(jì)算有效衡量了文本中各個(gè)詞項(xiàng)的重要性，語(yǔ)義特征提取則進(jìn)一步挖掘了文本的核心語(yǔ)義信息，并通過(guò)語(yǔ)義數(shù)據(jù)生成，將文本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為具備語(yǔ)義深度的數(shù)值數(shù)據(jù)，提升了內(nèi)容分析的精確性和豐富性。最終通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和語(yǔ)義數(shù)據(jù)的傳播結(jié)構(gòu)構(gòu)建，生成了網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。這一數(shù)據(jù)集不僅整合了空間、時(shí)間和內(nèi)容三大維度的信息，還通過(guò)傳播結(jié)構(gòu)的構(gòu)建，揭示了信息在不同維度間的交互影響和傳播路徑，提供了一個(gè)多維度、多層次的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的基礎(chǔ)。

21、優(yōu)選的，步驟s24包括以下步驟：

22、步驟s241：將網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)對(duì)齊，生成網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)齊數(shù)據(jù)集；

23、步驟s242：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間-位置標(biāo)記，生成網(wǎng)絡(luò)時(shí)間-位置路徑變化數(shù)據(jù)；基于圖結(jié)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間-位置路徑變化數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播節(jié)點(diǎn)圖設(shè)計(jì)，并用網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)屬性附加，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)圖；

24、步驟s243：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)圖和網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)齊數(shù)據(jù)集進(jìn)行社區(qū)化檢測(cè)處理，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

25、本發(fā)明通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊，生成了統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)齊數(shù)據(jù)集。這一過(guò)程確保了不同維度數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的一致性，為后續(xù)分析提供了一個(gè)綜合性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，消除了多維度數(shù)據(jù)在格式、尺度和時(shí)間標(biāo)記上的差異，提高了數(shù)據(jù)處理的精確性和可靠性。對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了時(shí)間-位置標(biāo)記，生成了網(wǎng)絡(luò)時(shí)間-位置路徑變化數(shù)據(jù)。通過(guò)這一標(biāo)記步驟，將信息在時(shí)間和空間上的變化路徑進(jìn)行了系統(tǒng)化的記錄，為理解信息在不同地理區(qū)域和時(shí)間段的傳播動(dòng)態(tài)提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)支持?；趫D結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的傳播節(jié)點(diǎn)圖，不僅將時(shí)間-位置路徑變化數(shù)據(jù)可視化為圖結(jié)構(gòu)，還通過(guò)附加網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)具備了豐富的語(yǔ)義屬性，這一過(guò)程大大提升了傳播路徑分析的細(xì)致程度，使得圖結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)間關(guān)系和信息流動(dòng)更加清晰明了。最終通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)圖和網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)齊數(shù)據(jù)集進(jìn)行社區(qū)化檢測(cè)處理，生成了網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。這一步驟通過(guò)社區(qū)化檢測(cè)，識(shí)別出了信息傳播過(guò)程中具有高度關(guān)聯(lián)性的節(jié)點(diǎn)群體，揭示了信息傳播的社區(qū)結(jié)構(gòu)特征。社區(qū)化處理不僅幫助識(shí)別了關(guān)鍵傳播節(jié)點(diǎn)，還揭示了信息在網(wǎng)絡(luò)中的聚集和擴(kuò)散模式，為理解信息傳播的內(nèi)在規(guī)律提供了深刻的洞見(jiàn)。

26、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

27、步驟s31：基于預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因子評(píng)估，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)；

28、步驟s32：利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，生成動(dòng)態(tài)傳播路徑；

29、步驟s33：基于網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行信息擴(kuò)散機(jī)制構(gòu)建，生成網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散機(jī)制；

30、步驟s34：將網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)傳播路徑和網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息模型映射，生成初步信息傳播模型。

31、本發(fā)明通過(guò)基于預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型，對(duì)地理位置、時(shí)間序列和語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因子評(píng)估，生成了網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程通過(guò)定量化分析，將復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的節(jié)點(diǎn)影響力度量，為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)影響力評(píng)估，進(jìn)一步明確了哪些節(jié)點(diǎn)在信息傳播過(guò)程中起到至關(guān)重要的作用，從而為后續(xù)的傳播模擬奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，生成了動(dòng)態(tài)傳播路徑。這一模擬步驟通過(guò)概率函數(shù)的應(yīng)用，精確預(yù)測(cè)了信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑，并動(dòng)態(tài)展示了信息在不同節(jié)點(diǎn)間的流動(dòng)過(guò)程。通過(guò)這種方法，不僅可以捕捉到信息傳播的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，還能反映出節(jié)點(diǎn)影響力對(duì)信息擴(kuò)散的實(shí)際貢獻(xiàn)。此步驟在數(shù)據(jù)層面上通過(guò)模擬真實(shí)場(chǎng)景中的信息擴(kuò)散行為，使得模型對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性得到了顯著提升?；诠?jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行信息擴(kuò)散機(jī)制構(gòu)建，生成網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散機(jī)制。通過(guò)該機(jī)制的構(gòu)建，明確了信息在不同節(jié)點(diǎn)間的傳播邏輯和規(guī)則，從而揭示了信息擴(kuò)散的內(nèi)在機(jī)制。擴(kuò)散機(jī)制的建立不僅反映了信息流動(dòng)的宏觀模式，也提供了對(duì)信息擴(kuò)散過(guò)程的微觀洞察，能夠?qū)Σ煌愋偷木W(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。這一機(jī)制的構(gòu)建使得模型更具解釋力和預(yù)測(cè)力，為復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)的研究提供了有力支持。將節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)傳播路徑和擴(kuò)散機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息模型映射，生成初步信息傳播模型。這一映射過(guò)程通過(guò)將前述各步驟的結(jié)果整合到一個(gè)綜合模型中，成功構(gòu)建了一個(gè)覆蓋時(shí)空維度和語(yǔ)義維度的多層次信息傳播模型。此初步模型不僅具備較高的精度，還能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)不同傳播環(huán)境的變化，從而為信息傳播的全面理解和控制提供了有力工具。

32、優(yōu)選的，步驟s31包括以下步驟：

33、步驟s311：基于預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息地理位置數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)間序列數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息語(yǔ)義數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因子評(píng)估，生成地理位置因子、時(shí)間序列因子和語(yǔ)義信息因子；

34、步驟s312：將地理位置因子、時(shí)間序列因子和語(yǔ)義信息因子進(jìn)行信息傳播關(guān)聯(lián)映射，生成網(wǎng)絡(luò)信息因子關(guān)聯(lián)分析結(jié)果；對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息因子關(guān)聯(lián)分析結(jié)果進(jìn)行加權(quán)參數(shù)分配，生成網(wǎng)絡(luò)信息因子參數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)；

35、步驟s313：利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息因子關(guān)聯(lián)分析結(jié)果進(jìn)行隸屬度劃分，生成網(wǎng)絡(luò)信息隸屬度數(shù)據(jù)；將網(wǎng)絡(luò)信息因子參數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息隸屬度數(shù)據(jù)進(jìn)行影響力量化，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)。

36、本發(fā)明通過(guò)預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型，對(duì)地理位置、時(shí)間序列和語(yǔ)義信息進(jìn)行影響因子評(píng)估，分別生成了地理位置因子、時(shí)間序列因子和語(yǔ)義信息因子。這一評(píng)估過(guò)程以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將各類信息的影響力分解為具體的因子，能夠在細(xì)微層面上捕捉到不同維度信息對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)信息傳播的影響力，從而為后續(xù)的分析提供了精準(zhǔn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。將這些因子進(jìn)行信息傳播關(guān)聯(lián)映射，生成了網(wǎng)絡(luò)信息因子關(guān)聯(lián)分析結(jié)果。通過(guò)這一關(guān)聯(lián)映射步驟，不同維度的因子被整合到一個(gè)關(guān)聯(lián)分析框架中，揭示了地理位置、時(shí)間序列和語(yǔ)義信息之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用。這種整合不僅提升了信息傳播分析的全面性，也為網(wǎng)絡(luò)信息傳播的因果鏈條提供了深刻的洞察。對(duì)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果進(jìn)行加權(quán)參數(shù)分配，生成了網(wǎng)絡(luò)信息因子參數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)。這個(gè)過(guò)程通過(guò)對(duì)各因子的重要性進(jìn)行加權(quán)處理，進(jìn)一步細(xì)化了因子間的相對(duì)影響力，確保了后續(xù)分析的精確性和可靠性。利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息因子關(guān)聯(lián)分析結(jié)果進(jìn)行隸屬度劃分，生成了網(wǎng)絡(luò)信息隸屬度數(shù)據(jù)。模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用，通過(guò)模糊邏輯處理復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)，確保了隸屬度劃分的合理性和科學(xué)性。隸屬度數(shù)據(jù)的生成標(biāo)志著對(duì)信息因子之間模糊關(guān)系的量化處理，這不僅能夠有效識(shí)別信息傳播中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，還能為進(jìn)一步的量化評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)。最終，通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)信息因子參數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)和隸屬度數(shù)據(jù)進(jìn)行影響力量化，生成了網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)。此影響力量化步驟綜合了不同因子的加權(quán)和隸屬度信息，精確地量化了各節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)信息傳播中的影響力。生成的節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)為網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型的構(gòu)建和優(yōu)化提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持，能夠大幅提升信息傳播路徑的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和模型的適應(yīng)性。

37、優(yōu)選的，步驟s32包括以下步驟：

38、步驟s321：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播路徑潛力分析，生成明節(jié)點(diǎn)潛力分析數(shù)據(jù)；對(duì)節(jié)點(diǎn)潛力分析數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在傳播鏈路識(shí)別，生成潛在節(jié)點(diǎn)分析數(shù)據(jù)；

39、步驟s322：將明節(jié)點(diǎn)潛力分析數(shù)據(jù)和潛在節(jié)點(diǎn)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)空映射對(duì)比，生成動(dòng)態(tài)傳播映射數(shù)據(jù)；

40、步驟s323：利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)傳播映射數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，生成動(dòng)態(tài)傳播路徑。

41、本發(fā)明通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播路徑潛力分析，生成了明節(jié)點(diǎn)潛力分析數(shù)據(jù)。這一分析步驟深入挖掘了節(jié)點(diǎn)在信息傳播路徑中的潛力，明確了哪些節(jié)點(diǎn)在未來(lái)的傳播過(guò)程中會(huì)成為關(guān)鍵的傳播節(jié)點(diǎn)。這種潛力分析在數(shù)據(jù)層面上為識(shí)別信息傳播的潛在關(guān)鍵路徑提供了實(shí)質(zhì)性的依據(jù)，確保了后續(xù)傳播路徑模擬的精確性和可操作性。對(duì)節(jié)點(diǎn)潛力分析數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在傳播鏈路識(shí)別，生成潛在節(jié)點(diǎn)分析數(shù)據(jù)。通過(guò)識(shí)別潛在的傳播鏈路，這一步驟進(jìn)一步深化了對(duì)信息傳播路徑的理解，尤其是在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，不僅能夠發(fā)現(xiàn)顯性節(jié)點(diǎn)間的傳播路徑，還能揭示隱藏在數(shù)據(jù)表面下的潛在傳播鏈路。生成的潛在節(jié)點(diǎn)分析數(shù)據(jù)為動(dòng)態(tài)傳播路徑的精確模擬提供了多維度的視角，使得信息傳播路徑的預(yù)測(cè)更加全面和深刻。將明節(jié)點(diǎn)潛力分析數(shù)據(jù)和潛在節(jié)點(diǎn)分析數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)時(shí)空映射對(duì)比，生成動(dòng)態(tài)傳播映射數(shù)據(jù)。通過(guò)這一動(dòng)態(tài)時(shí)空映射對(duì)比過(guò)程，結(jié)合了時(shí)間與空間的動(dòng)態(tài)變化因素，將不同節(jié)點(diǎn)在不同時(shí)空維度下的傳播潛力進(jìn)行了綜合分析。這一映射數(shù)據(jù)不僅在時(shí)空維度上展現(xiàn)了信息傳播的動(dòng)態(tài)特征，也為理解信息傳播過(guò)程中的時(shí)空演化規(guī)律提供了數(shù)據(jù)支持，提升了傳播路徑預(yù)測(cè)的時(shí)空精準(zhǔn)性。最后利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)傳播映射數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，生成了動(dòng)態(tài)傳播路徑。此步驟通過(guò)概率模擬將復(fù)雜的動(dòng)態(tài)映射數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具體的傳播路徑預(yù)測(cè)，使得對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)過(guò)程有了更加明確的描述。動(dòng)態(tài)傳播路徑的生成在數(shù)據(jù)層面上提供了針對(duì)性強(qiáng)且具備實(shí)用價(jià)值的傳播路徑預(yù)測(cè)工具，使得在實(shí)際應(yīng)用中可以更好地把握信息傳播的動(dòng)態(tài)變化，進(jìn)而優(yōu)化信息傳播策略。

42、優(yōu)選的，步驟s33包括以下步驟：

43、步驟s331：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)角色分類，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)分類結(jié)果，其中網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)分類結(jié)果包括核心節(jié)點(diǎn)、邊緣節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)；

44、步驟s332：對(duì)核心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行魯棒性核心構(gòu)建，生成核心優(yōu)選鏈路；對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行冗余節(jié)點(diǎn)串聯(lián)，生成邊緣冗余鏈路；對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行傳輸鏈路優(yōu)化，生成中繼節(jié)點(diǎn)鏈路；

45、步驟s333：利用網(wǎng)絡(luò)流技術(shù)對(duì)核心優(yōu)選鏈路、邊緣冗余鏈路、中繼節(jié)點(diǎn)鏈路和動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行信息擴(kuò)散機(jī)制構(gòu)建，生成網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散機(jī)制；

46、本發(fā)明通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)角色分類，生成了網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)分類結(jié)果，這些結(jié)果包括核心節(jié)點(diǎn)、邊緣節(jié)點(diǎn)和中繼節(jié)點(diǎn)。此分類過(guò)程將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)按照其在信息傳播過(guò)程中的作用進(jìn)行系統(tǒng)性劃分，有助于明確各節(jié)點(diǎn)在信息擴(kuò)散中的功能角色。這一分類為后續(xù)的優(yōu)化處理奠定了基礎(chǔ)，使得針對(duì)不同角色的節(jié)點(diǎn)采取更為精細(xì)化的優(yōu)化策略，從而提升整體網(wǎng)絡(luò)的傳播效率。對(duì)核心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行魯棒性核心構(gòu)建，生成了核心優(yōu)選鏈路。通過(guò)魯棒性分析，核心節(jié)點(diǎn)的鏈路被優(yōu)化，以提高其在信息傳播中的穩(wěn)定性和抗干擾能力。這種優(yōu)化確保了核心節(jié)點(diǎn)在面對(duì)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的故障和攻擊時(shí)，依然能夠有效維持信息傳播的連續(xù)性和效率。此外，對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行冗余節(jié)點(diǎn)串聯(lián)，生成了邊緣冗余鏈路。這一步驟通過(guò)在邊緣節(jié)點(diǎn)之間建立冗余鏈路，提高了信息傳播的冗余性和可靠性，能夠有效避免由于單點(diǎn)故障導(dǎo)致的信息傳播中斷，從而提升了網(wǎng)絡(luò)的整體穩(wěn)定性。對(duì)于中繼節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行傳輸鏈路優(yōu)化，生成了中繼節(jié)點(diǎn)鏈路。中繼節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化處理提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎唾|(zhì)量，確保了信息在網(wǎng)絡(luò)中的順暢流動(dòng)。最終利用網(wǎng)絡(luò)流技術(shù)對(duì)核心優(yōu)選鏈路、邊緣冗余鏈路、中繼節(jié)點(diǎn)鏈路和動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行信息擴(kuò)散機(jī)制構(gòu)建，生成了網(wǎng)絡(luò)信息擴(kuò)散機(jī)制。這一機(jī)制的構(gòu)建，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中各類鏈路和傳播路徑的綜合分析，形成了一個(gè)綜合性的擴(kuò)散機(jī)制模型，能夠在數(shù)據(jù)層面上精確控制信息的擴(kuò)散過(guò)程。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)流技術(shù)的應(yīng)用，確保了信息在網(wǎng)絡(luò)中的高效傳播和資源的優(yōu)化配置，使得信息擴(kuò)散過(guò)程不僅更加高效，還能夠在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化和節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變動(dòng)時(shí)保持穩(wěn)定性。

47、優(yōu)選的，步驟s34包括以下步驟：

48、步驟s341：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度矩陣建立，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度分矩陣；對(duì)動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行傳播鏈路權(quán)重矩陣構(gòu)建，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播鏈路權(quán)重分矩陣；將信息擴(kuò)散機(jī)制作為動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)矩陣，生成網(wǎng)絡(luò)信息動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)分矩陣；

49、步驟s342：將網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度分矩陣、網(wǎng)絡(luò)信息傳播鏈路權(quán)重分矩陣和網(wǎng)絡(luò)信息動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)分矩陣進(jìn)行多重矩陣乘積，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)矩陣；

50、步驟s343：將節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)作為模型初始參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行模型生成，生成初步信息傳播模型。

51、本發(fā)明通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度矩陣建立，生成了網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度分矩陣。這一矩陣反映了網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的互動(dòng)強(qiáng)度和影響力關(guān)系，為后續(xù)的傳播鏈路權(quán)重分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)動(dòng)態(tài)傳播路徑進(jìn)行傳播鏈路權(quán)重矩陣構(gòu)建，生成了網(wǎng)絡(luò)信息傳播鏈路權(quán)重分矩陣，該矩陣描述了信息在傳播鏈路中的權(quán)重分配，進(jìn)一步明確了信息傳遞過(guò)程中的優(yōu)先級(jí)和資源配置。信息擴(kuò)散機(jī)制作為動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)矩陣被生成，形成了網(wǎng)絡(luò)信息動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)分矩陣。這一矩陣將信息擴(kuò)散的動(dòng)態(tài)特性納入考慮，為信息在網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)和分布提供了實(shí)時(shí)調(diào)整的依據(jù)。多重矩陣乘積操作，將網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度分矩陣、網(wǎng)絡(luò)信息傳播鏈路權(quán)重分矩陣和網(wǎng)絡(luò)信息動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)分矩陣綜合考慮，生成了網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)矩陣。這一過(guò)程通過(guò)將不同類型的數(shù)據(jù)矩陣綜合，得到了一個(gè)更為全面和準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)矩陣。該矩陣綜合考慮了節(jié)點(diǎn)間的互動(dòng)強(qiáng)度、傳播鏈路的權(quán)重以及動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整，使得網(wǎng)絡(luò)信息傳播的數(shù)據(jù)表現(xiàn)更加豐富和準(zhǔn)確。最終將節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)作為模型初始參數(shù)，對(duì)生成的網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行模型生成，從而生成了初步信息傳播模型。這一模型以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，利用節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)和傳播數(shù)據(jù)矩陣，形成了一個(gè)可用于實(shí)際應(yīng)用的信息傳播模型。通過(guò)該模型，對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)，為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和策略調(diào)整提供了有效的工具。

52、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

53、步驟s41：對(duì)初步信息傳播模型進(jìn)行多信息擴(kuò)散模式模擬，生成網(wǎng)絡(luò)信息仿真數(shù)據(jù)，其中網(wǎng)絡(luò)信息仿真數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)信息壓力仿真數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息正常流量數(shù)據(jù)；

54、步驟s42：對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息壓力仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行流量信息壓力溯源，生成壓力仿真測(cè)試原因數(shù)據(jù)；基于壓力仿真測(cè)試原因數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因子權(quán)重調(diào)整，生成網(wǎng)絡(luò)信息影響力調(diào)整數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)的閾值對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息正常流量數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量信息檢測(cè)，生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播檢測(cè)數(shù)據(jù)；

55、步驟s43：基于網(wǎng)絡(luò)信息影響力調(diào)整數(shù)據(jù)和對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息傳播檢測(cè)數(shù)據(jù)初步信息傳播模型進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整，從而生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。

56、本發(fā)明通過(guò)對(duì)初步信息傳播模型進(jìn)行多信息擴(kuò)散模式模擬，生成了網(wǎng)絡(luò)信息仿真數(shù)據(jù)，其中包括網(wǎng)絡(luò)信息壓力仿真數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息正常流量數(shù)據(jù)。這一模擬過(guò)程通過(guò)對(duì)不同傳播模式的仿真，提供了網(wǎng)絡(luò)信息在各種條件下的表現(xiàn)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括在壓力條件下的網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)(網(wǎng)絡(luò)信息壓力仿真數(shù)據(jù))和正常流量條件下的網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)(網(wǎng)絡(luò)信息正常流量數(shù)據(jù))。通過(guò)這樣的仿真，能夠全面了解信息傳播模型在正常和極端條件下的性能表現(xiàn)，從而為后續(xù)的模型優(yōu)化提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息壓力仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行流量信息壓力溯源，生成了壓力仿真測(cè)試原因數(shù)據(jù)。此步驟通過(guò)溯源分析確定了引發(fā)壓力的具體原因，幫助理解在壓力條件下網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸?；谶@些測(cè)試原因數(shù)據(jù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因子權(quán)重調(diào)整，生成了網(wǎng)絡(luò)信息影響力調(diào)整數(shù)據(jù)。這一調(diào)整過(guò)程通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)影響力的優(yōu)化，確保了在不同壓力條件下，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的表現(xiàn)能夠更好地反映實(shí)際情況，提高了模型的魯棒性和適應(yīng)性。基于預(yù)設(shè)的閾值對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息正常流量數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量信息檢測(cè)，生成了網(wǎng)絡(luò)信息傳播檢測(cè)數(shù)據(jù)。這一檢測(cè)過(guò)程確保了網(wǎng)絡(luò)流量在正常狀態(tài)下的穩(wěn)定性，并識(shí)別了存在的流量異常和問(wèn)題?；诰W(wǎng)絡(luò)信息影響力調(diào)整數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)信息傳播檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)初步信息傳播模型進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整，從而生成了網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型。通過(guò)這一調(diào)整，模型能夠更準(zhǔn)確地反映實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播情況，并優(yōu)化了模型在不同條件下的性能表現(xiàn)。這一過(guò)程通過(guò)對(duì)仿真數(shù)據(jù)和檢測(cè)數(shù)據(jù)的綜合分析，實(shí)現(xiàn)了模型的動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化，使得最終生成的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型能夠更好地適應(yīng)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提高了模型的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

57、本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)獲取并預(yù)處理時(shí)間維度數(shù)據(jù)、空間維度數(shù)據(jù)和內(nèi)容圖像，生成了具備時(shí)空動(dòng)態(tài)性和內(nèi)容特征的網(wǎng)絡(luò)信息傳播數(shù)據(jù)集。這一過(guò)程有效整合了不同維度的數(shù)據(jù)，奠定了后續(xù)信息傳播模型構(gòu)建的基礎(chǔ)。通過(guò)地理位置聚類分析、時(shí)間序列分段處理和語(yǔ)義內(nèi)容特征提取，將原始數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息進(jìn)行分層次的結(jié)構(gòu)化處理，分別生成了地理位置數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和語(yǔ)義數(shù)據(jù)，這不僅確保了數(shù)據(jù)在空間、時(shí)間和內(nèi)容上的一致性和完整性，也提高了數(shù)據(jù)的可用性和處理效率。利用傳播結(jié)構(gòu)構(gòu)建步驟，將上述各維度數(shù)據(jù)融合生成網(wǎng)絡(luò)信息傳播結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，這一步驟通過(guò)地理、時(shí)間和語(yǔ)義維度的交叉分析，揭示了信息傳播的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)特征，為后續(xù)的影響因子評(píng)估奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在影響因子評(píng)估環(huán)節(jié)，通過(guò)預(yù)設(shè)的網(wǎng)絡(luò)信息影響力模型，對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行定量化分析，生成網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)，從而揭示了各節(jié)點(diǎn)在傳播過(guò)程中的關(guān)鍵作用。利用動(dòng)態(tài)傳播概率函數(shù)對(duì)節(jié)點(diǎn)影響力數(shù)據(jù)進(jìn)行傳播概率模擬，不僅反映了信息傳播的動(dòng)態(tài)特性，還通過(guò)初步信息傳播模型的構(gòu)建，提供了對(duì)實(shí)際傳播路徑的預(yù)測(cè)能力。最后通過(guò)對(duì)初步信息傳播模型的仿真與參數(shù)調(diào)整，生成了最終的網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型，這一步驟的核心在于基于仿真數(shù)據(jù)的反饋調(diào)整，使模型具備了更高的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，能夠更好地反映實(shí)際傳播過(guò)程中的復(fù)雜變化。因此，本發(fā)明通過(guò)精細(xì)化的節(jié)點(diǎn)分類和動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，解決了傳統(tǒng)信息傳播模型在各種網(wǎng)絡(luò)條件下的穩(wěn)定性不足問(wèn)題，提高了模型在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性。