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《河南科技大学》 2017年
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复杂网络上的网络舆情演化模型研究

张京山  
【摘要】:随着互联网的飞速发展,网络舆情广受社会关注。网络舆情研究内容涵盖社会科学和自然科学,是当前的研究热点。研究网络信息传播规律,有助于理解信息传播机制,分析影响信息传播的因素,了解网络用户拓扑特征,揭示复杂现象背后的本质规律,进而为网络话题发展趋势预测的研究和应用提供理论指导。本文以真实网络信息交互现象为出发点,结合交叉学科领域的研究和建模方法,分析网络用户行为特征,针对观点交流和传播过程建模,研究群体观点聚合、分化、演进,并探讨了网络舆论的导控策略。本文主要工作包括:1.在传统元胞自动机模型的基础上结合Bass理论加入外部影响力,并引入邻域影响度和外部影响度两个变量,建立考虑外部影响的元胞自动机网络舆情传播模型。提出了改进的倾向性转换计算公式,并使用粗、细粒度统计方法对模型进行了仿真分析。新模型揭示了网络舆情传播的一些规律,有助于网络舆情管理者分析、预测、管理和控制舆情传播趋势。2.研究舆论主体的主观能动性对观点演化的影响,改进经典有限信任模型,引入了坚定度、信任度和记忆长度的概念,提出新的度量个体间交互影响力的方法,建立基于加速增长HK网络的含有记忆机制的网络舆情演化模型。新模型综合考虑用户间影响力、信任阈值和个体记忆策略对信任关系的影响,更加符合实际网络环境中群体观点交流的特点。
【学位授予单位】:河南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O157.5

【参考文献】
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【共引文献】
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