安徽省信息产业发展专项基金([2009]722)
- 作品数:2 被引量:46H指数:2
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- 因特网上舆情传播的预测建模和仿真研究被引量:27
- 2012年
- 网络舆情一定程度上表达出社会公众意愿,它虽然具有一般社会的舆论共性,但由于因特网的影响范围及传播速度,使其在虚拟社会中具有复杂系统的基本特征,故其传播倾向及发展方向受到重视。首先研究整体情感(正、负面)传播的预测模型及其算法;然后通过仿真找出影响其增长和消亡的规律。建模的出发点是将舆情传播看作一个时间序列的马尔科夫链;再利用哈肯协同理论提供的协同概率作为马尔科夫链的状态一步转移概率,构成一个协同-马尔科夫模型。在仿真实验中改变协同概率的各个参变量,以获取舆情随时间传播的不同演化过程的曲线簇,其结果可为虚拟社会管理提供参考。
- 方薇何留进宋良图
- 关键词:马尔科夫模型协同学
- 因特网舆情传播的协同元胞自动机模型被引量:24
- 2012年
- 现有的因特网舆情传播研究或者从话题文本增长—消亡过程的数学统计或智能学习出发,或者采用元胞自动机或隐马尔可夫模型(HMM)分析主题倾向度的演化过程。但这些研究均缺乏有关舆情主体属性对因特网舆情传播影响的分析。基于因特网舆情空间的系统协同性,首先计算元胞状态协同转移概率,同时将整体协同转移概率与中心元胞之九邻居局域状态概率比较,确定中心元胞状态是否转换。经过若干次时间序列的迭代计算,获得舆情整体传播趋向"+"或"-"的程度(磁化率)。通过观察磁化率—时间变化曲线,能清楚地了解舆情传播的演化。在此基础上,提出一个扩展的协同元胞自动机模型及算法。仿真结果表明环境适应度参变量表达了网络舆情主体从众心理,其变化影响磁化率向多数人意见靠拢;而偏好参变量使网络舆情整体快速向"偏好"方向传播。该模型比较接近现实社会网络的舆情传播方式。
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- 关键词:网络舆情协同学元胞自动机计算机建模