基于有向加权网络的舆情演化仿真研究

论文摘要

【目的/意义】研究舆情演化机制,分析影响舆情演化过程中的因素,为控制舆情的发展提供有力的参考。【方法/过程】本文构建有向加权网络拓扑结构,选用经典Deffuant模型的交互思路并进行改进,重点加入了有向边的权重值,考虑意见领袖的出度,建立交互模型,利用Netlogo软件对现实世界网络舆情的演化进行仿真,分析群体中节点度、意见领袖对群体观点演化过程的影响。【结果/结论】群体中节点度的增大,在一定的度值δ内可以迅速增加个体观点聚合速度,使群体中观点分布更加明显,有利于小范围内观点的统一。意见领袖在群体观点演化中起着关键性作用,对于群体观点的聚合速度有着较大的影响,因此对意见领袖观点的把控有利于更好地引导舆情的发展。

论文目录

• 1网络环境及模型构建
•   1.1有向加权网络构建
•   1.2经典Deffuant模型
•   1.3进后Deffuant模型
• 2仿真实验
• 3实验分析
•   3.1节点平均度对舆情演化的影响分析
•   3.2意见领袖对舆情演化的影响分析
• 4结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杜禹阳,马永军

关键词: 有向加权网络,模型,节点度,意见领袖

来源: 情报科学 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,新闻与传媒

单位: 天津科技大学经济与管理学院,天津科技大学食品安全管理与战略研究中心,天津科技大学计算机科学与信息工程学院

基金: 天津市教委社会科学重大项目“大数据背景下食品安全网络舆情研究”(2017JWZD19)

分类号: O157.5;G206

DOI: 10.13833/j.issn.1007-7634.2019.07.015

页码: 90-94

总页数: 5

文件大小: 1865K

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