1.一种基于Swarm模型的微博用户影响力计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、从微博平台上获取各个微博用户的微博评论、微博转发以及微博点赞；

步骤2、采用群体系统Swarm模型，将微博用户作为Swarm模型的agent主体；

步骤3、对Swarm模型中瞬时加速的向量计算公式进行改进，计算出微博用户在t时刻的影响力；步骤3中的微博用户在t时刻的影响力的改进公式表示为：It(ui)＝c1*V1t+c2*V2t+c3*V3t+c4*V4t；

其中，It(ui)表示微博用户ui在t时刻的影响力；V1t表示在t时刻微博用户ui的邻域节点用户对该微博用户的影响力；V2t表示微博用户ui的邻域节点用户在t时刻的平均影响力；V3t表示在t时刻微博用户ui的周围用户对该用户ui的影响力；V4t表示在t时刻微博用户ui指向其周围用户的平均影响力；c1表示第一权重；c2表示第二权重；c3表示第三权重；c4表示第四权重；微博话题中ui用户在t时刻的邻域用户节点为转发用户ui微博的用户集合，微博话题中ui用户在t时刻的周围用户节点为评论和点赞用户ui微博的用户集合；各个向量的计算公式包括：其中，U表示参与微博话题的所有微博用户集合；It‑1(v)表示微博用户v在t‑1时刻的用户影响力；W1t(vui)是用户v对用户ui在t时刻的微博转发贡献度；Rt(vui)为用户v对用户ui在t时刻微博转发次数；S1t(vui)表示用户v对微博话题中所有用户在t时刻转发的微博总数；T1为微博用户ui在t时刻的邻域节点的集合；n为T1集合中的用户个数；W2t(vui)是用户v对用户ui在t时刻的评论贡献度以及点赞贡献度；Dt(vui)表示用户v对用户ui在t时刻的评论和点赞数；S2t(vui)表示用户v在t时刻所有评论和点赞总数；T2为微博用户ui在t时刻的周围节点的集合，N为T2集合中的用户个数；当t＝0时，微博用户通过最大最小值归一化方法计算出微博用户ui的影响力初值：其中，θ1表示用户粉丝数所占比重；θ2表示用户发布微博数所占比重；F(ui)为用户ui在微博话题中的粉丝数，Fmin为用户集中用户拥有的最小粉丝数，Fmax为用户集中用户拥有的最大粉丝数，P(ui)为用户ui发布原创微博数，Pmin为用户集中用户发布的最少微博数，Pmax为用户集中用户发布的最大微博数；

步骤4、采用累加的方式，计算出微博用户在T时段内最终的影响力。

2.根据权利要求1所述的一种基于Swarm模型的微博用户影响力计算方法，其特征在于，各个权重c1、c2、c3以及c4通过层次法进行选择，具体包括对微博用户在t时刻的影响力的决策目标进行分解，得到各个权重变量的层次结构；对各个权重变量进行两两比较，得到权重变量间的相对重要程度；将不同权重变量间的相对重要程度构造成判断矩阵；通过求解判断矩阵特征向量，求得每一层次的各权重变量对上一层次某权重变量的优先权重；采用加权求和的方法计算出最终权重变量，此最终权重变量中最大者即为最终的c1、c2、c3以及c4。

3.一种基于Swarm模型的微博用户影响力计算系统，其特征在于，所述系统包括：

API接口模块，用于获取微博平台上的微博用户参与的关系网信息；

数据分类模块，用于对获取到的关系网信息进行分类，包括微博评论、微博转发以及微博点赞；

Swarm模型构建模块，用于将微博用户构建成为Swarm模型的agent主体；

影响力计算模块，用于根据Swarm模型中瞬时加速的向量的改进公式，计算出微博用户在t时刻的影响力；所述影响力计算模块包括加法单元、乘法单元、贡献度单元以及影响力单元，所述贡献度单元用于提供评论贡献度、转发贡献度以及点赞贡献度；所述影响力单元用于提供微博用户对其他用户的影响力；所述乘法单元用于将选择的权重与对应的贡献度以及影响力相乘，所述加法单元用于将各个乘法单元输出的结果进行叠加；

所述影响力单元包括第一影响力子单元、第二影响力子单元、第三影响力子单元以及第四影响力子单元；

第一影响力子单元计算的过程包括：

V1t＝∑v∈UIt‑1(v)*W1t(vui)，

第二影响力子单元计算的过程包括：

第三影响力子单元计算的过程包括：

V3t＝∑v∈UIt‑1(v)*W2t(vui)，

第四影响力子单元计算的过程包括：

其中，U表示参与微博话题的所有微博用户集合；It‑1(v)表示微博用户v在t‑1时刻的用户影响力；W1t(vui)是用户v对用户ui在t时刻的微博转发贡献度；Rt(vui)为用户v对用户ui在t时刻微博转发次数；S1t(vui)表示用户v对微博话题中所有用户在t时刻转发的微博总数；T1为微博用户ui在t时刻的邻域节点的集合；n为T1集合中的用户个数；W2t(vui)是用户v对用户ui在t时刻的评论贡献度以及点赞贡献度；Dt(vui)表示用户v对用户ui在t时刻的评论和点赞数；S2t(vui)表示用户v在t时刻所有评论和点赞总数；T2为微博用户ui在t时刻的周围节点的集合，N为T2集合中的用户个数；

所述影响力单元还包括第零影响力子单元，通过最大最小值归一化方法计算出初始微博用户的影响力初值；

评估模块，用于综合T时段内的影响力，获得微博用户最终的影响力；

数据库，用于存储各个模块获得或计算出的信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于Swarm模型的微博用户影响力计算系统，其特征在于，所述影响力计算模块还包括层次法权重指定单元，所述层次法权重指定单元用于对各个权重通过层次法进行指定或选择。