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网络舆情演化模型研究与应用

发布时间:2018-06-29 17:45

  本文选题:网络舆情 + 演化模型 ; 参考:《新疆大学》2017年硕士论文


【摘要】:网络舆情是全球化与信息化大浪潮冲击下的产物,是民众以信息化的方式表达各自看法、观点、态度和情感信息的集合。网络既是一种对社会的监督,又是一种对社会舆情的直接反映。随着互联网技术在全球范围内的飞速发展,网络舆情对政治生活秩序、经济发展和社会稳定的影响也与日俱增。因此网络舆情引起越来越多国内外学者的关注。基于此,研究网络舆情演化规律、特点和影响因素,分析和预测网络舆情传播趋势和影响,有助于政府管理和控制舆情发展态势以及企业应对突发事件、处理网络舆情、规避其负面影响的扩大。因此本文从分析网络舆情演化机理与动力学特性出发,建立网络舆情的演化模型,对网络舆情进行预测研究,主要研究内容有如下几个方面:(1)分析研究网络舆情概念、网络舆情演化概念、主体、动力学演变机理和基本模型,确定网络舆情基本特征和影响因素,为网络舆情演化模型的建立做准备。(2)元胞自动机可以通过简单的局部相互作用构成复杂动态系统的演化,结合网络舆情的特征,制定网络舆情演化规则,建立基于元胞自动机的网络舆情演化模型。然后借鉴线上网络和线下网络互相耦合作用这个思想,由两层元胞网格分别构成线上网络和线下网络,通过演化规则相互作用,建立双层耦合元胞自动机网络舆情演化模型,分析划分层次以及不同因素对网络舆情信息传播过程的影响。(3)元胞自动机的网络结构是规则网络,而实际的网民之间的联系是个复杂网络,结合复杂网络理论和网络舆情演化规则,分别建立小世界网络的网络舆情演化模型和无标度网络的网络舆情演化模型两种不同网络拓扑结构的演化模型,分析和研究了在不同网络拓扑结构和不同演化规则下的网路舆情演化规律。(4)对网络舆情的时间序列进行预测研究。首先在百度指数平台上采集关键词的趋势指数作为网络舆情发展的时间序列,再利用混沌理论的相空间重构确定重构矢量,然后用最大Lyapunov指数法判断网络舆情时间序列是否具有混沌特性,经数据仿真结果表明,网络舆情发展时间序列具有混沌特性。然后提出储备池神经网络的预测模型,并对预测模型进行改进,用复杂网络拓扑结构代替储备池,用二范数正则化模型求解输出权值,再用混合协同进化算法优化预测模型结构参数,提出改进储备池神经网络的预测模型,并将其用于网络舆情的预测。为进一步验证改进的预测模型的有效性,对部分混沌时间序列进行预测。经过对网络舆情和混沌时间序列的预测仿真实验,结果表明改进模型具有精确性、快速性和自适应性等优点,也可将此预测模型应用于其他领域。本文建立的网络舆情演化模型和预测模型,为网络舆情的研究提供了一种新思路,丰富了网络舆情演化的理论与方法,为引导和控制网络舆情提供理论支撑和参考价值,对维护社会稳定和促进发展具有重要意义。
[Abstract]:Network public opinion is the product of the globalization and the big wave of information. It is the collection of people's views, views, attitudes and emotional information in the way of information. The network is a kind of supervision to society and a direct reflection of social public opinion. With the rapid development of Internet technology in the world, network public opinion The influence of the political life order, the economic development and the social stability is also increasing day by day. Therefore, the network public opinion has aroused more and more attention of scholars at home and abroad. Based on this, the research on the evolution law, characteristics and influence factors of network public opinion, analysis and prediction of the spread trend and influence of network public opinion, will help the government to manage and control the development of public opinion. And enterprises should deal with the unexpected events, deal with the network public opinion and avoid the expansion of their negative effects. Therefore, this paper, starting from the analysis of the evolution mechanism and dynamic characteristics of network public opinion, establishes the evolution model of network public opinion, and predicts the network public opinion. The main contents are as follows: (1) analysis and Research on the concept of network public opinion, network public opinion The concept of emotional evolution, the main body, the dynamic evolution mechanism and the basic model, determine the basic characteristics and influencing factors of the network public opinion, and prepare for the establishment of the network public opinion evolution model. (2) the cellular automata can form the evolution of the complex dynamic system through the simple local interaction, and combine the characteristics of the network public opinion to formulate the network public opinion evolution rules. Then, the evolution model of network public opinion based on cellular automata is established. Then, using the idea of mutual coupling between the line network and the offline network, the online network and the offline network are formed by the two layer cell grid, and the evolution model of the double coupled cellular automata network public opinion is established through the interaction of the evolution rules, and the division level is analyzed. And the influence of different factors on the communication process of network public opinion information transmission. (3) the network structure of cellular automata is a regular network, and the connection between the actual netizens is a complex network. Combining the complex network theory and the evolution rules of network public opinion, the network public opinion evolution model of the small world network and the network public opinion of the scale-free network are established respectively. The evolution model of two different network topology structures is analyzed and studied under different network topology and different evolution rules. (4) to predict the time series of network public opinion. First, the trend index of key words is collected on the Baidu index platform as the development of network public opinion. Time series, then using the phase space reconstruction of chaos theory to determine the reconstruction vector, and then determine whether the network public opinion time series has chaotic characteristics by the maximum Lyapunov exponent method. The results of data simulation show that the time series of network public opinion development time series has chaotic characteristics. Then, the prediction model of the reserve pool neural network is put forward and the prediction model is put forward. The model is improved with the complex network topology instead of the reserve pool, the two norm regularization model is used to solve the output weights, and then the hybrid coevolution algorithm is used to optimize the structural parameters of the prediction model. The prediction model of the improved reserve pool neural network is proposed and used in the prediction of the network public opinion. The results of prediction simulation experiments on network public opinion and chaotic time series show that the improved model has the advantages of accuracy, speediness and adaptability, and can also apply this prediction model to other fields. The network public opinion evolution model and prediction model established in this paper are network public opinion The study of love provides a new way of thinking, enriches the theory and method of the evolution of network public opinion, and provides theoretical support and reference value for guiding and controlling network public opinion. It is of great significance for maintaining social stability and promoting development.
【学位授予单位】:新疆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O157.5;TP301.1

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本文编号:2082884


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