模糊推理的网络舆情观点聚合CA模型研究

发布时间：2018-11-14 15:56

【摘要】：为了探究网络舆情的演化机理及传播机制,并考虑到舆情信息以及舆情个体态度的模糊性特点,提出一种基于模糊推理理论的网络舆情观点聚合的CA(Cellular Automaton)模型.定义关注度、态度群落、环境适应强度三种舆情个体属性.将个体属性模糊化,建立模糊推理规则库.把模糊属性反模糊输出的值作为元胞情感状态变化权重,在元胞自动机模型Moore邻域结构下演化并分析个体属性以及邻域环境对网络舆情观点聚合现象的影响.并仿真得到了两种不同模糊定界下的网络舆情观点聚合效果,这些"类聚"状态反映了舆情生命周期的阶段特点,为舆情应对和引导提供参考.
[Abstract]:In order to explore the evolution mechanism and propagation mechanism of network public opinion and take into account the fuzziness of public opinion information and individual attitude of public opinion, a CA (Cellular Automaton) model based on fuzzy reasoning theory is proposed. Three kinds of individual attributes of public opinion are defined, such as attention, attitude community and environmental adaptation intensity. The individual attributes are fuzzy and the fuzzy inference rule base is established. The value of anti-fuzzy output of fuzzy attributes is taken as the weight of the change of cellular emotional state, and the influence of individual attributes and neighborhood environment on the aggregation of network public opinion is analyzed under the cellular automata model Moore neighborhood structure. Two kinds of network public opinion aggregation effects under different fuzzy boundaries are obtained by simulation. These "clustering" states reflect the stage characteristics of public opinion life cycle and provide reference for public opinion response and guidance.
【作者单位】： 西华师范大学计算机学院;西华师范大学网络与信息化管理中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61379036,61300092)资助
【分类号】：O159;TP301.1

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本文编号：2331624