一种家庭成员关系亲密度计算方法
成果类型:: 发明专利
发布时间: 2022-10-24 16:02:13
当前,国内外学者针对社交网络领域的研究做了很多的相关工作,主要可概括为 以下几个方面:
社交网络关系的定性分析:主要涉及用户建立关联与地理分布、同质性的关系,和 它们在隐式交互、社交平衡理论中存在的用户关系。
地理分布:社交网络中,用户行为与地理位置呈现关联关系,例如,基于微博平台 上“互粉”关系与现实生活中人们的地理区域划分存在互推断关系(文献5-6)。社交网络打 破了现实生活中人们的地理差距,用户关联的建立不会过于受到地理因素的限制。
同质性:具有相似特性(性别、身份等)的用户更倾向于建立彼此间的社交关系,即 基于某种特性的社交网络(文献7)。用户间的多链路关联关系会使得链路同质性表现的愈 加明显,而基于某种特性的同质性会大大加强用户间建立关联关系的概率(文献8-9)。
隐式交互:隐式交互的提取来自于用户的“提到”(“@”)和“转发”行为。当用户间存 在互动(“提到”或“转发”)行为时,用户间建立关联的概率将增大(文献10-11)。
社交平衡理论:主要研究三人间的友好或敌对关系(文献4、12)。该理论认为,“朋 友-朋友-朋友”的社会关系比“朋友-朋友-敌人”更常见,也更加稳定。而建立双边结构关系 的用户形成平衡结构的概率比单边结构更大。
闭合社交网络的规律的研究主要包括动态性规律和传播性规律两大类。
主要涉及用户建立关联与地理分布、同质性的关系,和 它们在隐式交互、社交平衡理论中存在的用户关系。地理分布:社交网络中,用户行为与地理位置呈现关联关系,例如,基于微博平台 上“互粉”关系与现实生活中人们的地理区域划分存在互推断关系(文献5-6)。社交网络打 破了现实生活中人们的地理差距,用户关联的建立不会过于受到地理因素的限制。
本发明属于符号社交网络中社交关系的研究领域,具体涉及一种家庭成员间关系 的亲疏程度计算方法。
随着社交网络的迅猛发展,社交网络中呈现形态各异的各种网络结构和网络关 系。在线社交网络已逐渐成为连接各类网络信息和人类现实世界不可或缺的纽带。对社交 网络的深度剖析能帮助人们更好的理解社交网络的构造机理、网络中用户的行为模式和网 络结构的演化过程(文献1-3)。其中,著名的社交平衡理论(文献4)对社交网络中最基本的 群体结构做了深刻的诠释,最简单的三角关系是无向网络中的三角结构。三角结构描述了 社交网络中用户关系的四种结构,
本发明公开了一种家庭成员关系亲密度计算方法,首先计算家庭成员关系交互性指数、计算家庭成员关系扩展性指数、计算家庭成员关系继承性指数、计算家庭成员关系时效性指数、计算家庭成员关系亲密度指数;然后构建家庭亲密度模型。本发明采用数学形式化描述的方式和关系矩阵运算的度量方法,用于精确计算和衡量家庭成员关系中,基于符号网络的亲密度在时间序列上对家庭成员关系的亲疏程度造成的重要影响。本发明可较准确描述和解释家庭成员关系间随时间序列变化所呈现的不同网络结构,对家庭成员关系中各成员间亲疏关系可依据符号社交网络进行推断与描述。另外,可对随时间变化的家庭成员关系亲密度从符号社交网络的角度进行合理化解释与量化计算。
本专利成果采用技术转让,技术入股,技术合作等成果转化方式,希望进一步实现该专利的又益效果,有兴趣皆可面议。