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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭耿 陈海汉 陈福集 陈蕾雯
[目的/意义]微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。[方法/过程]首先对微博舆情传播机制进行分析;随后在此基础上提出了有限随机动态链接的网络拓扑结构与多主体有界信任模型对元胞自动机模型进行了改进;最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。[结果/结论]研究发现,该模型存在"信息孤岛"现象,该现象的产生与初始沉默元胞比例和热门微博关注度有关,并且初始沉默元胞比例对舆情的演化规模与周期有影响,热门微博关注度对舆情观点演化有影响。
关键词：
元胞自动机 微博舆情 舆情演化 演化模型
[期刊] 管理评论
[作者]
邓青 刘艺 马亚萍 张辉
社交媒体的信息发布和转发机制使得信息传播速度越来越快，影响范围越来越广，也使得政府的应急处置面临前所未有的压力。目前，已有的舆情信息传播与决策模型研究主要基于两个方面：一是传染病传播模型，二是多属性模型，但很少有模型考虑了用户的个体特性和来自其他用户的影响。本文则结合用户个性从三个方面探讨舆情传播和干预机制：（１）来自周围邻居的影响；（２）用户自身对新信息的抵抗力；（３）外界环境的影响。研究方法基于元胞自动机模型对这些影响因素展开定量研究，并探讨这些影响因素对舆情传播和干预机制的影响。研究分为两个阶段，分别是舆情无干预自由扩散阶段和舆情干预阶段。在舆情干预阶段，主要探讨舆情干预措施强度和舆情干．．．
关键词：
元胞自动机 网络舆情 信息传播 社会关系
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋姜 吴鹏 甘利人
通过理论分析和仿真的方法,探析网络舆情中个体网民的"沉默"现象对整个网络舆情演化的影响。基于元胞自动机原理,提出网民在舆情演化中的沉默与发声规则,构建包含网民沉默因素的元胞自动机舆情演化模型,重点仿真研究了网民不同观点的比例和沉默阈值对舆情的影响。研究发现,部分网民的沉默会导致观测到的舆情扭曲实际的舆情:初始占据优势地位的观点在演化中优势被夸大,而处于劣势观点的网民大量保持沉默;个体网民沉默阈值越大,最终沉默的网民比例越小。
关键词：
网络舆情 舆情演化 演化模型 元胞自动机
[期刊] 情报科学
[作者]
张静 王欢
【目的/意义】群体成员在感知外界环境的基础上,与群体中的其他成员进行沟通与互动,根据个人偏好和群体规范做出行为选择,形成初始的群体行为。在群体行为形成过程中,成员之间通过暗示、模仿他人的行为,调适自己的行为,达到行为同化的结果,使自己的行为与群体保持一致,进而促进群体行为的形成。【方法/过程】在此基础上,根据元胞自动机理论建立微博用户群体行为形成互动的演化模型,根据模型分析研究发现,微博用户群体成员的行为有一定的偏向性,环境变化和成员的个性都会对其行为方式和群体行为的形成产生影响。【结果/结论】随着时间的
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡祖平 何建佳
基于元胞自动机理论,将元胞观点坚守力与观点影响系数引入元胞交互规则中,提出了新的舆论演化机制,构建了基于元胞自动机的舆论演化模型,并以微信平台为例,利用Matlab仿真分析了观点坚守力参数和不同元胞比例下观点影响系数对舆论演化的影响,探究了影响舆论演化的关键因素。研究结果表明:用户观点坚守力随着舆论演化的进行而逐渐下降,群体观点坚守力的大小对于舆论传播的最终结果影响不大,但对于演化过程却具有一定的干预效果;另外,舆论观点的初始比例直接关系舆论事件的态度倾向,观点影响系数可以作为不同观点初始比例下影响舆论最
[期刊] 情报科学
[作者]
张静 王欢
【目的/意义】为了减少微博群体性事件带来的负面影响,必须了解微博用户群体行为的形成过程。【方法/过程】基于元胞自动机理论建立模型发现,微博用户群体行为选择主要受个人参与和外在环境影响,个人参与群体互动越积极,群体氛围越活跃,群体行为选择会更加理性,达成一致的可能性越大。【结果/结论】随着个人参与和环境影响的增大,微博用户群体行为选择从两极分化向单极聚化方向发展,在这个过程中,环境的影响力略大于个人参与,所以在应对微博群体性事件的过程中,环境引导比"以人为本"略重要。
关键词：
微博用户群体行为 行为选择 元胞自动机
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓峰 陈楚楚 尹婵娟
在分析传统K-Means算法局限性的基础上,提出了一种基于文本平均相似度的K-Means算法,通过对每个文本的平均相似度计算和排序,以文本平均相似度值为标准来选择初始聚类中心点。实验证明,改进后的算法,更适合微博文本的特点,聚类精度和聚类稳定性均明显改善,微博舆情监测的质量大幅度提高。
关键词：
微博 网络舆情 K-Means算法
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
孙禾
为研究实验室人员疏散效率，提出了基于改进元胞自动机模型的安全疏散效率分析方法。首先针对实验室布局进行二维平面网格化建模，将实验台、人员、移动空间映射到元胞单元，然后基于碰撞可能性，提出人员移动概率计算方法，根据实时局部密度变化，动态更新个体移动速度，最后针对人员数量、疏散通道宽度和人员疏散熟练度三个指标进行了仿真分析。实验结果表明，改进后的模型有效仿真了不同情况下疏散时间和实时密度的变化过程，为提高应急防控能力提供了参考。
关键词：
实验室安全 疏散效率 元胞自动机 仿真
[期刊] 软科学
[作者]
彭赓 熊烨明
根据舆情传播不同阶段的特征引入演化博弈理论，分别针对成长期和蔓延、爆发期两个阶段的企业和微博用户建模并得到进化稳定策略。分析不同类型舆情事件下偏好不同企业的策略选择，用＂大众ＤＳＧ变速器故障＂事件作为案例验证模型的合理性，为企业应对负面舆情提供建议。
关键词：
危机管理 微博负面舆情 演化博弈
[期刊] 现代情报
[作者]
杨晶 罗守贵
结合传播网络的复杂性和社会性,利用元胞自动机的基本原理,构建了网络谣言传播的动态模型,从中心度、关系强度和网络结构3个方面对传谣传播的效果进行仿真实验。结果表明:网民在其网络群体内的社会地位和网络谣言传播呈正相关;关系强度和中心度对网络谣言的传播范围共同产生正向影响;网络密度和网络谣言的传播范围呈正相关。根据仿真结果,提出预防网络谣言涌现的建议参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周岩
文章构建基于元胞自动机的产业集群创新扩散模型,通过仿真分析发现,产业集群创新扩散依次受到成员企业的风险偏好、利润驱动、信任程度与扩散意愿四项因素,由大到小不同程度的影响。
关键词：
产业集群 创新扩散 元胞自动机 仿真研究
[期刊] 资源科学
[作者]
熊利亚 常斌 周相广
土地利用及其变化是一个相当复杂的现象与过程,它既受自然因素的制约,在一定地域上又受社会、经济、技术等因素的强烈影响,具有明显的综合性和地域性。同时,土地利用变化对区域和全球环境变化又起着十分重要的作用。因而,土地利用变化研究已成为国内外近期研究的热点问题之一。本文介绍了采用地理元胞自动机进行土地利用变化研究的优点、原理及方法,并以河西走廊地区为实例,采用Idrisi的CA-MARKOV模块进行了土地利用变化的分析和预测,得出河西走廊地区1995年到2005年土地利用变化的特点。研究表明,与一般的研究土地利用变化的GIS方法和统计方法相比,地理元胞自动机具有快速、准确、实时性强的特点;与动态模型...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
田玉萍 金成宇 王斌 李明泽
【目的】针对当前我国林火蔓延预测仍存在预测精度不高、普适性差等问题，基于王正非速度模型结合多维元胞自动机的林火蔓延预测模型进行改进，研究了不同区域和分辨率下该模型的有效性，增强了该模型对于不同分辨率数据的适应能力，从而更好地对森林火灾蔓延进行预测，并为林区的火灾蔓延预测和管理提供一种科学合理的技术手段。【方法】使用黑龙江省大兴安岭地区2011年10月28日发生的森林火灾（分辨率500 m）与四川省凉山地区2022年3月29日发生的森林火灾（分辨率30 m）作为数据源，提取发生火灾时刻以及蔓延过程的火线。引入归一化植被指数（NDVI）对王正非模型进行改进，并利用反卷积算法对元胞自动机算法进行改进，将改进后模型输出的结果与实际结果进行精度对比，并比较不同分辨率下的模型精度表现。【结果】改进后的模型精度有明显的提升，其中，黑龙江省大兴安岭试验改进后模型的kappa系数提高了0.029 7，面积误差率降低了21.33%，火场预测火点170个，平均过火速度0.75 m/min。四川省木里县试验改进后模型的kappa系数提高了0.116 5，面积误差率降低了37.08%，火场预测火点1 795个，平均过火速度为4.00 m/min。【结论】改进后的林火蔓延预测模型可以更有效地预测火灾蔓延并计算出最可能过火的火点位置，其预测结果具有高度的一致性和准确性，提高了林火蔓延模拟预测的实用性。与原始模型相比，改进后的模型很好地提高了在不同分辨率数据下的预测精度，能为林火预防和管理提供科学依据。
[期刊] 情报学报
[作者]
张海涛 王丹 徐海玲 孙思阳
本文基于卷积神经网络构建了微博舆情情感分类模型,通过爬虫方式获取微博话题数据,利用word2vec训练词向量,采用NLPIR/ICTCLAS2016工具进行分词,进而通过Matlab编程实现模型训练和测试。结果表明,模型能够实现有效的微博舆情情感分类,相较传统机器学习具有一定的优越性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
付宏 田丽
以"三亚宰客门"事件为案例,应用凸面镜及共振等社会物理学原理,剖析微博传播对该事件形成的作用机理;通过内容分析法,描绘微博传播作用下该舆情事件的"发生→发展→消解"演进模式;采用定量统计与"知微"平台微博传播影响力分析,剖析该事件舆情演进的动因:一是主管部门遮掩事实,成为网民情感负面态势的推动力;二是微博活跃用户的介入,成为舆情产生与发酵的催化剂;三是主动议程设置不当,错失舆情消解的良机。
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