基于SCIR的微博舆情话题传播模型研究

微博是舆情话题传播的重要渠道,研究微博网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控,而传统的网络信息传播模型却无法真实地描述微博网络中的舆情话题传播机制。针对以上问题,分析了微博网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,以传染病动力学中的SIR模型为基础,通过引入一个新的节点状态--接触状态,构建了基于SCIR（Susceptible Contacted Infected Removed）的微博网络舆情话题传播模型。仿真结果表明,该模型可以很好地描述微博网络中的舆情话题传播规律。     

融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析

针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建交互规则;其次,根据这些特征建立信息传播的数学模型,模拟社交网络舆情演化过程;最后,为验证模型的有效性,开展了与真实事件的实证分析对比实验。实验结果表明: 仿真结构与真实数据的相似度大于0.97,因而该模型符合社交网络舆情信息传播的特性,能够较为准确地描述社交网络中的舆情传播过程。     

基于社交网络大规模行为数据的用户关系研究

用户关系是构成微博社会网络的基础。用户关系的分析可以帮助更好地研究社会网络的构成、消息传播模式等多个方面。对超过百万用户的海量微博数据进行分析处理,利用信息论理论分析比较用户微博行为的特点,构建用户活跃交互网络并观察交互网络的动态性,分析社交网络用户群体的在线行为模式及特点。实验表明在微博的交互活动中,用户的直接交互关系相对稳定,不因时间的变化而变化,而用户的转发对象会不断地变化,即用户实际关注的群体是动态变化的。     

复杂网络演化的舆论动力学模型及仿真分析

针对舆论传播过程中复杂动力学演化问题,提出一种基于传播动力学的舆论动态演化模型。首先,构建舆论及舆论演化模型,通过方程变换求出静态解;其次,引入Fokker-Planck方程对舆论演化渐近行为进行分析,得到稳态解决方案并求解,构建复杂网络与模型的关联并提出仿真研究实验目的;最后,通过对舆论演化模型及引入Fokker-Planck方程的舆论意见模型进行仿真分析,并以真实微博舆论数据为例进行实证分析,研究舆论在复杂网络中传播和演化的实质。实验结果表明舆论网络演化渐近行为与度分布相一致,网络舆论传播中的连接方式会受到节点意见影响,模型能有效描述微博舆论传播网络形成和演化过程的动力学行为。     

基于用户影响力的微博数据提取算法

微博作为舆情分析中基础数据的主要来源之一,如何对其进行有效提取是数据获取的关键问题。为此,提出一种基于用户影响力的数据提取算法,以满足舆情系统对数据的需求。该算法首先利用模拟登录技术获取用户关系并依此构建用户网络,再根据自主设计的用户影响力计算方法计算出影响力,进而建立符合微博特征的影响力最大化模型挖掘出最具传播能力的k个节点,最后爬取相应的微博数据。实验证明,该算法能够有效提高获取数据的质量,为舆情分析提供更好的数据支持。     

基于传染病模型的社交网络舆情话题传播

针对传统模型难以真实地描述社交网络舆情话题传播过程,提出一种基于传染病模型的社交网络舆情话题传播模型。分析了社交网络舆情话题的传播特点,根据传染病动力学机制,将内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率引入舆情话题传播过程中,构建了社交网络舆情话题传播模型,在Matlab 2012平台下采用Facebook数据集进行仿真测试。仿真实验结果表明,该模型可以准确描述社交网络中的话题传播行为特征,研究结果可以为社交网络舆论管理者提供有价值的参考意见。     

新浪微博网信息传播分析与预测

文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性.     

基于博弈论的网络社区舆情传播模型

针对网络社区动态、交互的舆情传播问题, 提出了基于博弈论的舆情传播模型(POBGT)。利用在动态概率条件下的博弈策略构成博弈树和收益矩阵, 从网络社区内部与外部分别对动态舆情传播进行分析; 构建的模型能够从动态和交互两方面描述传播过程, 最终能够形成稳定的状态。仿真结果表明, 网络社区中舆情传播在一般情况下具有初期传播平稳, 后期倾向某一方形成具有一定影响的舆论。     

基于非理性博弈的舆情传播仿真建模研究

随着社交网络的不断发展,借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大. 本文利用博弈论的方法研究了舆情信息的传播机制,从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模. 随后以目前较为成熟的传染病模型为基础,通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型,以实现适应舆情传播研究的仿真系统,继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析. 在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验,分析模型参数、网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响,其结果符合理论分析结果. 最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究,包括:社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法,为社交网络上的政策制定提供了理论基础.     

基于SIR的SNS网络舆情话题传播模型研究

舆情话题通常是由突发性的新闻事件所引发,社交网站(Social Network Sites,SNS)因其庞大的用户规模和开放性、即时性与互动性等特点,成为舆情话题传播的重要渠道.因此,研究SNS网络中的舆情话题传播机制,将有利于对舆情话题的传播过程进行分析与监控.然而传统的网络信息传播模型无法真实地描述SNS网络中的舆情话题传播过程.为了解决上述问题,分析了SNS网络中的信息互动模式及舆情话题的传播特点,基于无标度网络上的SIR模型,通过引入内部感染概率、外部感染概率、免疫概率以及直接免疫概率,构建了SNS网络中的舆情话题传播模型.仿真结果表明,基于SIR的舆情话题传播模型可以很好地描述SNS网络中的舆情话题演化规律.     

差异化多敏感属性Lq-Diversity模型和算法

针对多维敏感属性数据发布面临的一般泄露、交叉泄露、相似性泄露、多维独立泄露的威胁,本文提出了敏感属性敏感等级和敏感属性值敏感等级的概念,基于单维l-diversity模型,对各维敏感属性进行单独分组,提出了差异化多维敏感属性模型,验证了该模型在面向多敏感属性数据发布的安全性,并根据此模型提出了相应的DMSA算法,通过实验验证,该算法正确可行,且隐匿率和附加信息损失度的值都很低,数据可用性高,具有良好的隐私保护效果.     

降低高分子电容式湿敏元件湿滞的实验研究

针对高分子电容式湿敏元件的湿滞无法通过后续电路完全实现补偿的问题,提出了从高分子电容式湿敏元件本身降低湿滞的方法。主要从制作工艺、湿敏材料的选择两方面进行了实验验证,并对制作完成的高分子电容式湿敏元件进行性能测试与数据分析。实验结果表明：通过控制制作工艺和对湿敏材料进行改性可以降低湿滞,湿滞优于1.5%RH。采用该方法制作的湿敏元件无需再次通过后续电路进行湿滞补偿。     

SnO_2-LiZnVO_4系纳米湿敏陶瓷湿敏特性研究

采用共沉淀法制备出SnO2-L iZnVO4系纳米湿敏粉体,考察了液相掺杂L iZnVO4对材料湿敏特性的影响,并从氧化物表面的吸附理论出发,给出了反映湿敏特性的微观参数n值,湿敏线性越好的材料其微观参数n值与0.5越靠近。实验结果表明:适当的L iZnVO4液相掺杂可使材料具有低湿电阻小、灵敏度适中的特性。理论计算得到的阻湿特性参数与实验结果符合得很好。     

互联网新闻敏感信息识别方法的研究

敏感信息识别是净化互联网环境的关键,在当今信息爆炸的时代,人们每天都要从互联网中获得大量信息,如何过滤大量信息中的敏感信息对整个社会安定和谐有着重要的意义.现有的方法主要是基于敏感关键词的方法进行过滤,需要不断更新迭代敏感关键词,泛化性弱,本文中使用基于预训练模型的深度学习方法可以学习到互联网新闻文本中更深层的语义信息,进而更有效的识别和过滤敏感信息,泛化性强,但是只使用深度学习方法会一定程度上的损失敏感关键词特征.本文首次将传统的敏感关键词方法与深度学习方法相结合应用于互联网敏感信息识别,提出了一种融合敏感关键词特征的模型Mer-HiBert.实验结果表明,与之前的敏感关键词方法以及深度学习模型相比,模型的性能有进一步提高.     

新型温湿敏集成传感器研制

本文介绍了一种新的湿敏薄膜材料Ta_2O_5和一种新的硅衬底材料SOI/SDB的制备技术及它们的特性,给出了包含P-N结温敏元件的FET湿度的传感器结构及其特点.     

聚苯胺材料的常温气敏特性研究

本文初探了电解聚合法制备的聚苯胺材料的气敏特性;简述了材料制备和特性测量的实验方法.结果表明,这种材料具有较低的阻值,在常温下对氨气有较高的灵敏度,并有较好的选择性和稳定性,对氨的灵敏度可达50～100Ω/10~(-6),电阻值的相对变化约达5%/10·10~(-6).     

氟离子敏场效应管的研制

阐述了一种氟离子敏场效应晶体管(FISFET)型传感器的结构和工作原理。它是在pH ISFET传感器的基础上用PVC方法把离子敏场效应晶体管和氟化物敏感膜相结合,制成氟离子敏场效应晶体管。该传感器具有全固态化 体积小的特点。实验表明该传感器的灵敏度为50mV/C,响应时间:小于1min,相关系数为0.9842,对氟化物的检测范围:1×10-6～1×10-1mol/L。     

聚合物在pH-ISFET研究中的应用

聚合物具有许多无机物没有的特性,已被越来越多地应用到pH-ISFET中,主要体现在4个方面,即pH敏感膜、pH钝化膜、结构材料及封装材料。在介绍pH-ISFET工作机理的基础上,分析了其对功能薄膜的要求,总结、比较了各种用于pH-ISFET的聚合物的特性、制备方法及其应用。     

新型温敏二极管的研究

介绍了一种新型的温敏二极管,对其改善低温区线性作了深入的理论分析,指出提高温度线性的若干方法。为低沮区温敏二极管的设计、制造、应用奠定了良好的基础。     

新型偏好敏感决策树算法*

针对现有决策树模型在分类过程中没有考虑决策者对结果的偏好行为,因而不能很好的预测具有明显偏好倾向问题的不足,提出了一种偏好敏感决策树(Preference Sensitive Decision Tree, PSDT)分类算法。该算法引入了偏好度和偏好代价的概念,并通过综合考虑属性信息和有效偏好,构建新型属性选择因子和基于有效偏好的结点类标号分配准则。通过自适应调整偏好度,可生成最佳偏好敏感决策树。实验结果证明该算法既能实现对偏好类的高精度预测,同时能够保证决策树拥有良好的整体精度,且具有较高的有效性和实用性,能够很好的解决偏好敏感环境下的决策问题。