基于无标度网络模型和传染病模型的舆论演化仿真研究

发布时间：2018-03-21 15:57

本文选题：无标度网络　切入点：传染病模型　出处：《数据分析与知识发现》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：【目的】精确地呈现网络社交中信息传播状态和传播过程,从而更深入理解网络信息的传播机制。【方法】在无标度网络模型和传染病模型基础上,加入可调整参数,构建改进的网络信息传播模型,并在Net Logo平台上进行舆情传播演化仿真。【结果】仿真实验结果表明:在信息传播过程中,不断变化的传播速率能够更好地描述网络信息传播;在集群度大的网络中对信息传播进行引导和控制的最佳时机是在传播速率增大阶段。【局限】模型对人群分类仍然不够精细。【结论】模型不仅能够在设定条件下模拟不同类型信息的传播过程,还可以为网络舆情监测、引导和控制提供支持。
[Abstract]:[Objective] present state of information dissemination and communication of social networks accurately, thus more in-depth understanding of network information dissemination mechanism. [Methods] in the scale-free network model and epidemic model on the basis of adding adjustable parameters, the construction of network information dissemination model is improved, and the public opinion propagation simulation in Net on the platform of Logo. [results] the simulation results show that in the process of information dissemination, dissemination rate changing can better describe the network information communication in the cluster; degree of network information transmission on the best time for guidance and control is to increase the transmission rate in the stage. [] model on population classification is still limited not fine. [Conclusion] propagation model can simulate different types of information under the conditions of setting, but also to network public opinion monitoring, guidance and control to provide support.

【作者单位】：南京邮电大学管理学院;江苏省数据工程与知识服务重点实验室;
【基金】：江苏省社会科学基金项目“社会化媒体环境下公众参与智慧城市管理的网络众包模式研究”(项目编号:15TQC005) 江苏高校哲学社会科学研究项目“大数据环境下科技词汇语义知识挖掘研究”(项目编号:TJS216035) 南京邮电大学大学生创新训练计划项目“基于数据挖掘与社会网络分析法的网络媒体舆情传播研究”(项目编号:XZD2016084)的研究成果之一
【分类号】：G206;O157.5

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