基于移动元胞自动机的网络舆情传播模型

为了准确刻画网络舆情的变化规律,针对经典元胞自动机存在的不足,考虑网络舆情主体的可移动因素,提出一种基于移动元胞自动机的网络舆情传播模型。首先对经典元胞自动机的工作原理进行分析,提出移动元胞自动机模型,然后根据网络舆情的特点,制定网络舆情主体状态转换规则和移动规则,建立移动元胞自动机的网络舆情传播模型,最后采用Matlab 2011对网络舆情演化过程进行仿真分析。仿真结果表明,舆情主体移动概率对网络舆情传播速度和同质化率影响比较大,移动元胞自动机模型可以很好地描述网络舆情的实际传播过程。     

网络舆情演进特质分析

从国内网络舆情传播特性分析入手,指出小世界网络模型下的网络舆情演进特点,综合分析网络舆情的4类主体特征和国内网民4类行为特征,通过对网络用户主体行为特征、行为动机和网络关系进行合理抽象,探究在信息社会环境交融影响之下,对网络舆情动态演进的影响权重。     

基于系统动力学的网络舆情驱动力模型研究

网络舆情作为社会舆情在互联网空间的映射,反过来影响着社会实体事件的发展进程。提升网络舆情处置能力,已成为管理部门的一项重要任务。分析了网络舆情的传播规律及其特点,利用系统动力学分析了网络舆论生态传播系统的驱动因素,通过因果回路图对因素之间的关系进行定性分析,并建立网络舆情驱动力模型。最后,对该模型进行仿真分析,以期提出积极管理网络舆情传播的建议。     

基于微博网络的信息传播模型

微博（Microblog）中信息传播的面积、速度、效率都得到了极大提高,研究信息在微博中的传播规律,对控制和引导舆论具有非常重要的理论价值和现实意义。结合信息在微博网络中的传播规则和微博网络的拓扑结构,通过构建一种新的基于微博网络的信息传播模型,并在实际新浪微博拓扑子网中模拟信息流向,得到如下结论：当信息敏感度大于某一临界值后,明星用户在信息扩散中的意见领袖角色随着信息敏感度的增加而逐渐弱化,当信息敏感度趋于1时,明星用户在信息传播中的优势趋于0。     

基于SEIR的社交网络信息传播模型

结合传染病动力学的SEIR模型,本文建立了适用于社交网络的信息传播模型。该模型基于社交网络用户的行为特征,分析了社交网络的传播机理和网络参数对信息传播过程的影响,得出了动力学演化方程组,刻画了信息传播过程随时间的演化规律。仿真实验的结果表明,本文提出的模型能正确地反映社交网络上的信息传播的趋势,较为准确地描述信息传播过程。     

基于云模型的高校网络舆情监控系统

设计了一种基于云模型的高校网络舆情监控系统,该系统采用基于立即价值和未来价值综合评价的方式指导网页爬行策略,采用云模型指导爬行方向,同时通过正向和逆向云模型对主题网页进行聚类,并通过查询扩展技术提高网页查全率,取得了很好的实际应用效果.     

基于EMD.ARXG模型的网络舆情预测研究

针对复杂的网络舆情数据,传统的模型预测已经无法对大数据背景下的舆论趋势进行有效的预测,因此,提出一种基于EMD.ARXG(经验模态分解-自回归)改进的组合模型来应对复杂的网络舆情预测,该模型弥补了单一预测算法的缺陷,提高了预测模型的准确性。以"韩国萨德"事件和"全国两会"事件作为舆情热点对其进行预测实验,引入WNN(小波神经网络)与EMD-BPNN(BP神经网络)进行舆情预测,并与EMD.ARXG模型进行实验对比,实验结果证明,EMD.ARXG模型具有较好的预估准确度。     

基于BiGRU模型的多模态网络舆情情感分析

情感分析可以挖掘社会热点事件网络舆情的矛盾冲突,加强对多模态信息的分析处理,对网络舆情管理具有重要意义。本文基于BiGRU模型构建多模态网络舆情情感分析框架,运用word2vec提取文本特征,卷积神经网络提取图像特征,采用线性融合进行特征融合实现情感分析。与基线模型相比,本文的多模态网络舆情情感分析方法准确率、宏平均F1和加权平均F1的结果更优,对现实生活产生的舆情事件具有较好的情感识别效果。     

微博信息传播模型研究

本文尝试认真梳理关于微博信息传播过程的模型研究,在分析文献的基础上,提出微博信息传播过程的新特征和新方法,以进一步明晰研究方向。     

基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统

为了有效解决舆情数据传播中特征挖掘技术面临的特征挖掘滞后问题,设计基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统。设计网络信息传感提取模块,利用O/I顺向电流指向性电路节点端口和电机控制性匹配结构构建外围控制电路以及带状数据分布式交互接口。设计舆论数据人工智能入网协议来转换当前的网络数据格式,并对其进行舆情二次语义处理。文中使用人工智能技术,依靠Hadoop平台内部学习库中的Ma_Orduse算法和K-means算法通过有效数据文本聚类获取特征键值,以中枢结构的形式传递回中央控制器,实现当前网络舆情大数据传播特征挖掘。实验数据表明应用该挖掘系统后,舆情数据特征读入延迟降低32%,读出延迟降低27%,可以有效缓解特征挖掘滞后问题。     

基于复杂网络的信息传播模型分析

阐述社交网络发展现状,聚焦复杂化网络环境,探讨舆情传播模型、舆情动因、传播途径、传播范围预判、科学干预控制经验,为网络互联的科学管控舆情传播提供更多支持。     

基于大数据技术的网络舆情分析系统研究

基于对大数据技术下网络舆情分析系统的研究,文章阐述了大数据技术和网络舆情的基本内容;分析了大数据技术下的网络舆情分析系统,包括系统功能、关键技术、模型设计等;强调了对大数据技术进行合理应用的重要性,以确保系统设计合理,发挥系统优势.     

基于CDMA网络的城郊传播模型校正研究

无线传播模型的建模是无线移动通信中的一个重要问题，对通信系统设计和网络规划有着重要意义。本文从COST 231-WI传播模型出发，通过射线分析方法分析了大中城市郊区环境的信号传播模型，并通过大量试验数据对模型中的参数进行校正。试验表明，该校正模型在城郊环境下比COST231-WI模型具有更高的精确性。     

信息时代网络舆情推动电子政务发展的研究

随着全球互联网飞速发展,网络成为社会舆情的重要载体。如何利用现有的通信技术,及时正确的处理、引导网络舆情成为一个不可忽视的课题。本文根据目前社会现实,结合当前相关专业技术现状,详细讨论了构建新型电子政务系统的可能性和必要性。     

在线社交网络信息传播研究综述

在线社交网络已经成为当今社会信息传播的重要载体,形成了与现实世界交互影响的虚拟社会。大量的研究工作都致力于理解在线社交网络中的信息传播,包括流行度预测、传播建模、信息溯源等。该文综述了这些研究工作的最新成果,对当前社交网络信息传播的研究进行了总结。在综述的基础上,结合大规模在线社交网络的特点,给出了在结构、群体约束下的信息传播进一步的研究方向,包括流行度特征点的预测、信息传播宏微观交互机理研究、不完整观测条件下观测节点的选取等。     

改进SIR模型在社交网络信息传播中的应用

通过对社交网络结构的分析,将热传播结点引入网络,提出基于改进SIR的信息传播模型,并利用Tumblr中的实际数据进行仿真分析。结果表明,随着免疫概率的降低以及网络推手或普通传播者与易感者接触率的增加,信息在网络中的传播范围和传播速度都将得到一定的提升,在不加控制的情况下,信息会传播给特定网络中的大多数用户。改进的SIR模型可以较准确地揭示信息在社交网络中传播的内在规律。     

基于Lucene全文检索在网络舆情的研究

随着互联网逐渐成为当今社会最重要的舆情载体,网络舆情监控正受到政府、企业及个人的密切关注。通过网络舆情监控,能够了解舆论动向,引导舆论发展,从而制定正确的应对策略,并及时采取措施。在丰富的Web资源中,高效率的搜索并获得所需要的舆情信息是一件困难的工作。为了解决这样的问题,在基于Lucene灵活的API函数接口和可以定制的数据存储结构的基础上,设计了一个高效率、合理的、实用的网络舆情系统,实现对网络舆情的快速监控。     

基于微博的网络舆情管控技术研究

微博作为社交网络发展的最新产物,已逐渐成为网络舆情爆发的始发地。微博舆情管控有效的措施是发布舆论疏导信息进行正确导向。研究基于微博网站的开放平台,通过注册合法用户,采取群发消息、群发评论、群发@信息等技术途径,增强舆论导向信息传播的速度和密度、信息投送的精度和力度。最后通过国内主流的微博网站开放平台搭建实验环境,对微博舆情管控技术进行了验证,能够较好地实现微博舆情疏导信息形成几何数的传播速度。     

社会化媒体时代网络舆情的特征研究

社会化媒体时代,由于网络媒体信息发布的门槛持续降低、媒介接触的无限自由与便捷以及社交媒体带来传受互动更多的可能性,网络舆论场出现空前繁荣的景象。网络舆情较于传统舆论而言,也呈现出一系列新特征,网络热点事件频繁发生,舆情危机一触即发。改变传统的舆论观,深入了解当前网络舆情的特征及背后产生的负面影响对进行正确的舆论引导、维系网络空间安定有重要意义。