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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. 相似文献
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谭娟 《计算机工程与应用》2015,51(12):118-122
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。 相似文献
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地方性网络论坛是网络热点舆情话题信息传播的一个重要平台.对其传播机制的研究有助于对网络舆情进行管控.但是,现有的信息传播机制的研究都是基于对信息的"转发"行为进行的,无法适用于网络论坛中信息传播机制的研究.针对这一问题,通过普通的大型论坛和地方性论坛进行数据对比分析,得到了地方性论坛信息传播机制的三个特点.根据论坛中信息传播与帖子回复量呈正相关的特点,在SIR模型的基础上,加入新的浏览者(Browser)节点,引入兴趣指数函数P(m),建立了UBIR(Unknow-Browser-Infected-Removed)模型.根据地方性论坛信息传播的三个特点,对模型的参数进行修改.使用该模型进行仿真实验,对地方性网络论坛中热点舆情话题的传播机制进行了研究.结果表明,该模型能够较好地拟合实际数据并描述地方性网络论坛的热点舆情话题传播机制. 相似文献
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基于传染病模型进行舆情传播的研究中,已有传播模型中节点的状态转化仅取决于设定的概率,并不符合真实的传播情况。根据现实中用户传播舆情信息的行为特征,将兴趣度与亲密度引入舆情传播的过程中,并扩展了SEIR模型中的状态转移途径,提出了IC-SEIR网络舆情传播模型,使用兴趣度、相似度来描述节点的相似性,亲密度来描述节点间连接的紧密程度,并且节点的状态转移方向取决于这两种属性。在Matlab平台下采用Facebook数据集进行仿真分析,仿真结果表明,当初始传播点为度大节点或兴趣度分布为均匀分布或常数时,舆情信息更容易传播,当亲密度分布为常数时对舆情传播也有促进作用,为进一步研究社会网络中舆情传播的过程与趋势提供参考。 相似文献
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微博作为一种近年出现的新型网络媒体形式,已经成为网络舆论的强磁场。通过微博自身的特点,分析其对网络舆情的价值,然后设计基于微博的网络舆情分析系统,包括文本预处理、微博文本的向量表示与提取、话题发现以及微博的传播态势和倾向性分析等过程,微博特征提取采用了TF-IDF模型,话题发现采用MBT形式化表述,最后展望该系统的前景。 相似文献
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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。 相似文献
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微博是基于关系的信息分享、传播以及获取的平台,是网络舆情发起的源头、信息传播的重要阵地。微博便捷
的转发操作,使得大量相同或相似的微博页面在微博空间内迅速传播。对微博相似页面进行检测,对于减轻用户浏览负
担和提高网络舆情分析的效率有着重要的意义。本文针对微博相似页面提出了一种基于 LCS 的微博相似页面检测方法:
首先计算可能相似的微博页面文档子集,其次计算其 LCS 并提取可信部分,最终检测出微博相似页面。实验表明,这一
方法能准确、高效地检测出微博数据中的相似页面。 相似文献
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微博、论坛等交互式网站上的热点话题是网络舆情的源头与集散地,早期发现与预测网络热点话题是舆情控制的关键。针对交互式网络热点话题,Yasuko Matsubara等人对信息传播的模式进行了建模,提出了SpikeM模型,该模型可以较好地反映信息传播的模式。但是针对热点话题呈现多峰的情况,该模型则无法拟合。且该模型假设针对某一事件,每个网络用户只能发布一次消息,这与实际情况不符。从实际情况出发(针对同一话题,网络用户可以多次发布消息),提出了脉冲时序行为动力模型(PTSDM)。假设多次发布消息的用户数服从幂律分布,从用户行为的角度分析话题的特征,在模型中引入脉冲干扰,使模型更具随机性,更符合客观实际,从而可以拟合不同类型的热点话题。采用两个数据集作为测试样本,进行了实验,实验表明了所构建模型的有效性。 相似文献
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近年来,新浪微博逐渐成为大量网络舆论的聚集地,许多网络事件均在新浪微博上产生或是扩散,在这些事件中,只要处置不当便会造成严重的后果。如何科学地疏导微博舆情已经成为摆在各级政府面前的一道难题。本文利用系统动力学原理,针对新浪微博上的网络舆情发展进行建模,通过系统动力学模型分析相关因素之间复杂的反馈关系,并进行仿真测试,为微博舆情引导提供有力的帮助。 相似文献
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Jiajun Cheng Xin Zhang Pei Li Sheng Zhang Zhaoyun Ding Hui Wang 《Applied Intelligence》2016,45(2):429-442
Microblogging websites such as twitter and Sina Weibo have attracted many users to share their experiences and express their opinions on a variety of topics, making them ideal platforms on which to conduct electronic opinion polls on products, services and public figures. However, conventional sentiment analysis methods for microblogging messages may not meet the demands of opinion polls for public figures. Therefore, in this study, we focus mainly on the problem of sentiment analysis for opinion polling on Chinese public figures. We propose a sentiment parsing-based architecture, which represents and labels opinion targets and their corresponding sentiments jointly to avoid the mismatching of them, for opinion poll of public figures using microblogs. Furthermore, we formulate sentiment parsing of microblogging sentences as a sequence labeling problem and adapt different Recurrent Neural Network (RNN) models to train and infer the model. Our experimental results demonstrate that the proposed sentiment parsing-based methods achieve better performance than conventional sentiment score-based methods in opinion polling on public figures using microblogs. 相似文献
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考虑到信息在传递过程中普遍存在模糊性的特点,结合经典元胞自动机理论和模糊推理算法,设计网络舆情传播的元胞自动机结构,定义环境适应度k和偏好度h 2个输入变量,建立网络舆情传播的模糊元胞自动机模型。对网络舆情传播中个体观点的演化过程进行Matlab仿真与分析,结果表明,在经过交流与讨论(对应于元胞进行足够多次数的迭代和演化)后,群体的观点和意见会出现归一的现象,归一不是归于处在2个极端的赞成或反对,而是向中间聚拢,最后形成一个折中的意见。该模型可以更好地描述网络舆情的实际传播过程。 相似文献
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异质CA模型上含有导控策略的网络舆情传播研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究网络舆情在导控机制下的传播特点,并针对解析范式无法模拟微观个体交互产生宏观行为的缺点,在元胞自动机模型上,考虑舆情个体异质属性和个体之间意见交互特征,建立了一种含有导控策略的网络舆情控制模型。在此基础上,定义元胞基于邻域影响和本身异质属性决定的状态转换规则,提出了针对不同类别元胞的导控策略。在仿真环境中,对异质性元胞状态交互与演进进行了实验,从而分析异质属性和导控策略对舆情传播的作用效果。结果表明:对易感类、接触类和传播类元胞进行引导达到的舆情导控效果各不相同。元胞自动机上的舆情导控模型,能够比较真实反映网络舆情在导控作用下的传播情况。 相似文献
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