1.一种基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析系统，其特征在于，包括在线抓取模块及离线分析模块，其中在线抓取模块：用于获取在线社交网络话题数据，包括用户行为数据和用户关系数据；

离线分析模块：用于对热点话题用户影响力进行分析，挖掘推动话题演化的幕后群体；

所述离线分析模块包括用户关系类模块、话题演化属性模块及推动属性模块；其中用户关系类模块用于对在线话题用户群体分类；话题演化属性模块用于分析信息传播、话题演化相关属性，并提取社会认同度、互动行为、传播深度、意见领袖对应互动数据；推动属性模块用于处理用户群体对应的推动属性及其数据；通过以上模块的处理工作，将推动属性输入到基于灰色系统的动态影响力模型中，量化热点话题下群体影响力而且对热点话题的未知动态进行预测。

2.一种基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

201、在线获取、统计分析社交网络中热点话题的互动数据，包括用户行为数据及用户关系数据；

202、对热点话题互动用户群体分类，包括离散用户个体、双向好友群体和团队群体三类用户群体；

203、将话题演化的代表属性：社会认同度S(T)、互动行为II[yi]、传播深度|f(vi,T)|、意见领袖oi(T)，与步骤202中的三类用户群体相结合，形式化定义用户个人推动ipf(T)，好友双向推动ppf(T)，团队推动gpf(T)3种特征量；

204、选取步骤203中能够体现话题演化程度的社会认同度S(T)作为系统特征数据序列，设置用户个人推动，好友双向推动，团队推动为相关因素序列，构建基于灰色系统的动态影响力模型；

205、对步骤204中相应的动态影响力模型属性进行初始化，并调节学习参数，进行推动属性序列估计和优化群体影响因子；

206、根据步骤204中得到的推动属性序列和群体影响因子，采用相应动态影响力模型预测热点话题下一阶段的发展趋势。

3.根据权利要求2所述的基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，其特征在于，步骤202中热点话题互动用户群体分类的具体步骤为：b1、根据热点话题互动用户及其关注者、粉丝信息构建互动用户关系网G(V,E)，并利用点边属性对其分类，其中V为单个热点话题互动用户群体，|V|＝N，即用户总数，为互动用户群体的好友关系边；

b2、将不存在好友关系的孤立个体划分为离散用户个体；

b3、将仅存在单个好友的点边关系个体划分为双向好友群体；

b4、将存在多条好友关系的朋友圈划分为团队群体。

4.根据权利要求2所述的基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，其特征在于，步骤203中的用户个体推动属性ipf(T)、好友双向推动ppf(T)，团队推动gpf(T)的具体表达式为：c1、用户个体推动属性ipf(T)定义如下所示：

其中S(T)为用户在社交网络中针对某个话题的T段时间社会认同度，sipf(T)为属于用户个体群体在T段时间社会认同度；ω为用户个体群体在话题中的互动行为II[yi]、传播深度|f(vi,T)|、意见领袖oi(T)的组合权值；

c2、好友双向推动ppf(T)定义如下所示：

其中sppf(T)为属于双向好友群体在T段时间社会认同度；ω为双向好友群体在话题中的互动行为II[yi]、传播深度|f(vi,T)|和意见领袖oi(T)的组合权值；

c3、团队推动gpf(T)定义如下所示：

其中sgpf(T)为属于团队群体在T段时间社会认同度；ω为团队群体在话题中的互动行为II[yi]、传播深度|f(vi,T)|和意见领袖oi(T)的组合权值，其定义如下所示：ω＝u+II[yi]u(|f(vi,T)|+1)+oi(T) (4)式中u为学习参数，作为指数的基础值存在，依据实验数据进行具体值的确定；II[yi]为互动行为指示函数，若用户vi是转发行为即为真，指示函数值为1，否则值为0；|f(vi,T)|为通过用户vi获得的传播深度总数；oi(T)为意见领袖，其根据如下2个公式确定：+

deg(vk)＝δ×(粉丝数-互听好友数)+互听好友数 (6)其 中 V(T) 为 T 段 时 间 存 在 于 用 户 关 系 网 络 中 的 用 户 总 数， 为T段时间及其之前参与互动的用户中粉丝数量特征值大+

于θ的用户,并选取意见领袖占总话题互动用户的10％-15％确定θ值。deg(vk)为vk用户粉丝数量特征值。

5.根据权利要求2所述的基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，其特征在于，所述步骤205中模型属性进行初始化，调节学习参数的过程具体为：e1、初始化学习参数，利用模型进行首次估计，得到社会认同度估计值以及群体影响因子；

e2、调节学习参数，重复获取社会认同度估计值以及群体影响因子；

e3、以残差最小为衡量标准，选取各时间段最小残差估计值对应的群体影响因子，将其作为推动话题演化的群体影响力量化数。