基于灰色神经网络的Web社区主题舆情传播模型

Web舆情传播的动态性,不确定性等特征给精确预测舆情传播带来困难．在分析了灰色理论系统的基础上,提出了灰色理论微分方程型模型（GM）和扩展BP神经网络的组合模型,该组合模型综合考虑了网络的结构和传播特性,首先建立灰色理论微分方程型模型,然后映射到扩展的BP神经网络中,通过训练数据来训练该神经网络,使网络具有传播预测能力．仿真实验表明,该组合模型在Web社区主题舆情传播预测精确性方面高于单一的GM模型．     

基于Moran过程的竞争性舆情信息的网络传播博弈模型

新的媒体环境下,在享受不同形式在线社交网络提供便捷信息互动渠道的同时,需要加强对信息传播的管理与引导,防止其发展成为负面舆情信息肆意滋生的温床。结合传统演化博弈论与复杂网络理论,提出了竞争性舆情信息的网络传播博弈模型,并理论分析了正面舆情信息传播占优的收益条件及群体规模;随后,结合实际案例,通过仿真实验对比分析三种博弈环境下网络舆情的演化特征。三种博弈环境下,正面舆情信息传播策略占优条件均与收益有关,弱选择情境对收益参数的要求最为严格;强、弱选择情景下策略占优的条件还与群体规模有关,且强选择情景对群体规模的要求更为严格。     

基于传染病模型的社交网络舆情话题传播

针对传统模型难以真实地描述社交网络舆情话题传播过程,提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型。分析了社交网络舆情话题的传播特点,根据传染病动力学机制,将内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率引入舆情话题传播过程中,构建了社交网络舆情话题传播模型,在Matlab 2012平台下采用Facebook数据集进行仿真测试。仿真实验结果表明,该模型可以准确描述社交网络中的话题传播行为特征,研究结果可以为社交网络舆论管理者提供有价值的参考意见。     

基于SEIR模型的舆情传播和舆情控制模型

为研究跨平台之间舆情传播及舆情控制的影响要素,以微信和微博交互平台为例,基于SEIR模型构建了网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“南非发现新冠新型变异毒株Omicron”舆情时间进行仿真实验,主要研究分析了交互平台下媒体引导和政府干预对舆情传播和舆情控制的影响。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

基于区块链技术的在线社会网络舆情传播模型与干预治理

区块链的快速发展和普及,为网络社会网络舆情的传播提供了便捷的平台,这使得网络舆情逐渐成为人民群众最活跃的反映方式.当网络舆情涉及社会热点等问题时,会引起网民的快速关注,甚至引发突发事件和连锁反应,考察政府的治理干预能力,甚至对国家社会安全和稳定构成紧张.本文根据网络舆情传播的特点,从个体行为和群体社会强化两个方面揭示网...     

突发事件网络舆情传播与预警模型研究

随着网络的普及使用,我国网民数量不断上升,网络舆情无论是内容还是传播的速度都在不断攀升,突发事件 网络舆情的预警与控制,已经成为一道必须正视的问题。由于突发事件有其特定的生命周期,突发事件网络舆情也有其时段 性,要根据舆情传播的变化,注重对突发事件网络舆情传播的管控,避免群体极化现象和舆情的多级衍生。本文主要从构建网 络舆情研判指标体系,构建网络舆情预测模型和突发事件网络舆情预警措施三个方面进行了简要分析,对突发事件网络舆情 传播与预警模式进行研究。     

基于改进的元胞自动机的网络舆情传播模型

本文针对网络舆情传播,结合元胞自动机理论,提出了一种三维元胞自动机模型。该模型能够更加准确地模拟网络舆情的传播动态,有效地解决舆情传播过程中遇到的问题。实验结果表明新的模型和算法简便、高效,基于三维元胞自动机建立的传播模型清晰的表达了网络舆情传播的过程。     

基于藏文网络的舆情传播模型

通过研究网络舆情传播的发展现状、趋势及特点,介绍了藏文网络舆情传播的特点和作用.根据复杂网络理论的研究方法对藏文网络舆情传播规律进行实证分析,设计了一个藏文网络舆情模型结构.研究表明,通过聚类可以提高藏文网络舆情的准确性,Web挖掘能够有效地从藏文网络上获取并分析相关舆情信息.     

WEB2.0大众生产社区的舆情传播路径特征分析

从网络形成演化过程的视角探讨了舆情的形成与传播特征。采用复杂网络方法对WEB2.0大众生产虚拟社区的拓扑结构特征进行分析,发现虚拟社区合作网络的出度服从幂律分布,入度服从双段幂律分布,表明虚拟社区贡献者的选择行为具有较强异质性。在静态分析基础上,进一步采用基于改进LP指标的链路预测方法对WEB2.0大众生产社区舆情传播的潜在路径链接进行排序与分析,分析结果表明,在二阶路径情况下,被关注者的关注对象往往比被关注者的被关注对象更重要,在三阶路径情况下也得出类似结论,间接关注及其方向对舆情传播具有较大影响。     

刍议网络舆情的处理

随着网络的普及,网络逐渐成为公众发表言论重要通道,是民意表达的重要场所的,加强网上舆情引导,是新时期公安机关处置网络突发事件的关键。本文介绍了网络舆情的特点,并介绍了其形成方式与不当处理后可能会导致的危害,然后说明了政府机关在对待网络舆情中应该扮演的角色,最后总结出一些处理网络舆情事件时带有共性的方法。     

基于观点树的网络舆情危机预警方法*

对初始情感种子集预处理,增加网络情感词汇、过滤部分特征词,采用改进逐点互信息—信息检索方法对特征词进行情感倾向性计算,实现对网络论坛网帖中网民观点极性和观点强度的挖掘,进一步实施网民观点属性挖掘;构建基于三粒度挖掘结果的观点树,建立基于观点树的网络舆情危机预警架构。通过实验验证,该方法能够对网络舆情危机作出预警判断。     

G(Galam)模型在网络舆情演化中的应用

网络舆情的互动性、多元性、衍生性等特点,使得对网络舆情演化的分析相当复杂。首先,剖析网络舆情的来源、内容、传播和影响的特征,进而引入G (Galam)模型,并将其运用于网络舆情演化过程的研究中。通过实验分析,得出网络舆情的演化最终极化方向存在一定的规律性和可控性。通过干预公众个体间的交流和影响公众的公共偏好,可以引导网络舆情的最终演化方向。     

我国公安机关网络舆论引导浅析

本文通过分析网络舆论的形成和特点,我国公安机关网络舆论引导工作存在的不足,提出了加强公安机关网络舆论引导的途径。     

基于StarLink的民意模型的改造和测试

针对基于StarLink的民意模型,首先在理解高层体系结构的基础上,将它设计为具有三类联盟成员的联盟,接着详细地分析了联盟成员之间的信息流程和每类联盟成员内部的信息流,最后给出了基于该联盟的仿真实验方案和结果。实验结果表明,StarLink能够有效支持大中规模的仿真系统应用。     

移动元胞自动机的个体化网络舆情聚类模型与仿真

为了研究舆情个体的个性对现实环境下网络舆情传播和演化的影响以及舆情个体“类聚”现象,采用元胞自动机理论的建模方法,将一定网格空间的个体抽象为带有情感倾向度的元胞,设定离散值的意见倾向度。此外,定义元胞的个体特性：坚定性权重[βij],个体影响权重[λij]。为了模拟舆情个体可以通过不同途径参与舆情事件,定义了一种新的移动规则,在边界周期条件下的元胞空间,实现了每个元胞与空间内的所有元胞的信息交流。实验结果表明：舆情演化到最后会呈现稳定状态,舆情个体的不同个性会影响稳态收敛的速度快慢;当个体特性取中间值时,系统最有可能出现意见群体意见归一现象。     

基于博弈论的无线传感器网络簇间路由选择算法

针对无线传感器网络(WSN)中,网络覆盖范围大,但传感器节点通信范围有限,长距离传输容易造成数据丢失的问题,提出了一种基于博弈论的无线传感器网络簇间路由算法,通过建立以网络服务质量(QoS)和节点剩余能量为效用函数的博弈模型,并求解其纳什均衡来解决以上问题。仿真结果表明：所提出的博弈模型在优化网络服务质量、降低节点能耗的同时,延长了整个网络的生存时间。     

蚁群算法参数组合的博弈优化

针对蚁群优化算法参数组合选取的问题,提出了一种基于博弈论的蚁群算法参数优化模型。由于算法各个参数之间相互依赖、相互影响的关系,将各参数作为博弈论中的局中人,利用算法收敛时间与各个参数之间的数学关系,将其转化为博弈模型中参数的收益函数,求解出算法的最优参数组合。仿真结果表明,该模型能够方便有效求解出蚁群算法的最优参数组合。