基于拓扑势的网络热点话题发现研究

针对网络舆情分析需求，给出了基于拓扑势的网络节点重要性评估算法，以分析网络舆情中的热点话题及其演化趋势。以维基百科为例，实现了基于拓扑势的中文维基百科计算机领域的热点条目发现。实验结果表明，该算法能够有效获取当前网络中的热点条目。与传统话题发现方法相比，基于拓扑势的方法无需对话题的进行语义理解或者统计，仅通过话题之间的引用关系分析即可发现热点话题。为网络舆情研究提供了新方法。     

多样化军事任务舆情演化及引导的仿真研究

针对我海军遂行多样化军事任务所面临的日益复杂的社会舆论环境,采用基于Agent的建模理论与方法,建立了舆情演化过程的模型,并对其进行了仿真和分析。首先,提出了个体间观点交互的规则,建立了个体观点交互的舆情演化模型。其次,基于所建模型对不同条件下的舆情演化及引导进行了仿真实验与分析。仿真结果表明,模型的统计结果与实际舆情演化情况相符,具有较强的实际意义。     

多样化军事任务舆情演化及引导的仿真

针对海军遂行多样化军事任务所面临的日益复杂的社会舆论环境,采用基于Agent的建模理论与方法,建立了舆情演化过程的模型,并对其进行了仿真和分析。首先,提出了个体间观点交互的规则,建立了个体观点交互的舆情演化模型。其次,基于所建模型对不同条件下的舆情演化及引导进行了仿真实验与分析。仿真结果表明,模型的统计结果与实际舆情演化情况相符,具有较强的实际性。     

一种新闻事件演化建模方法

为了准确地发现话题中事件间的潜在关系,提出一种新闻事件演化建模方法。该方法利用事件的时间关系、内容相似性、命名实体关联信息构建新的演化关系模型,并通过定义事件的五种演化模式,识别出演化过程中的开始、中间、结束事件,最后根据新演化模型及演化模式建立事件演化的有向无环图模型,揭示事件发展的潜在脉络结构。实验结果表明,本文方法能够有效检测事件演化,提升系统性能。     

一种面向涌现的比较性话题模型

提出一种CDCMLDA生成模型来实现跨文本集的话题分析,采用狄利克雷组合多项式模型(Dirichlet Compound Multinomial,DCM)对文本集中词的涌现现象进行建模,把DCM模型和LDA结合起来分析文本集之间话题的差异,采用蒙特卡罗期望最大化方法进行参数推导。在多个实际数据集中通过定性和定量的方法对模型进行评价,实验表明,模型不仅能够发现不同文本集间的异同,而且在模型困惑度指标上相对当前两种主要跨文本集的话题模型具有明显的优势。     

基于不完全信息演化博弈模型的网络舆情传播羊群行为

以网络舆情传播过程中大部分人对事实不了解为前提,在这部分群体内构建基于不完全信息环境的两人对称演化博弈模型。提出了两人对称博弈矩阵来决定个体策略的选择,建立了复制动态方程说明不同策略群体比例的演化方向,演化时引入个体的记忆长度,根据设定的交互规则更新各自的观点值及记忆列表。仿真分析模型表明,在此环境中很容易产生羊群行为,群体内的个体都选择盲从并且观点保持一致。此外,羊群行为的集聚产生受多种因素影响,主要与采取分析策略的交互利益、成本系数以及记忆长度有关。本文对科学分析引导网络舆情的传播有一定实际意义。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。     

关联网络中的级联失效模型与分析

网络之间的关联依赖关系能使某一网络内的级联失效扩散至其他网络,其本质是位于不同网络的关联节点之间基于功能依赖的相关失效.以两个关联的网络为对象,建立关联网络模型,提出了一种关联网络的级联失效模型.模型将关联网络中的级联失效分解为网络内级联失效和网络间级联失效,并采用了基于度的级联规模评价方法.利用模型研究了两个关联无标...     

复杂网络下基于Agent的舆情演化研究

<正>确认识、预测、引导和处理舆情对公众的影响,对社会稳定有重大的现实意义。通过综合运用多Agent和动力学微分方程的思路建立模型,结合社会人群中个体的行为规律,重点描述个体的行为细节和交互规则,构建了自下而上的舆情演化模型,并模拟广场"自焚"事件在网络上的传播,对模型进行了实证研究,验证了模型的有效性,运用Net Logo软件进行数值仿真,得到了舆情演化的规律,进而提出相应的对策建议。     

网络舆情认知机理分析

网民群体的利益需求与心理作用力是网络舆情形成的内因。本文从认知心理学的角度分析网络舆情认知机理，并借鉴信号与系统中激励和系统的分析方法，结合复杂网络理论，建立了网络舆情扩散传播模型。其中，网络舆情扩散传播的强度由社会公共事务信息（刺激源）、网民心理和网络信息对受众认知影响等因素决定；网络舆情扩散传播的范围由网络空间社会结构决定。此外，简要分析总结了网民心理及其表征，以及网络信息对受众认知影响的因素和途径。     

群体性事件网络舆情传播模式与引导机制研究

近几年,群体性事件发生频率和危害程度明显呈上升趋势,群体性事件网络舆情研究逐渐成为热点课题。在重点分析群体性事件网络舆情两种传播模式的基础上,研究政府引导网络舆情的日常引导机制和应急引导机制,以期为政府治理群体性事件提供参考依据。     

基于统计回归模型的突发事件网络舆情研究

突发事件网络舆情传播速度快,在较短的时间内能够引起社会大众的广泛关注,产生较大的影响.通过利用突发事件网络舆情传播规律和酶促反应相似的机理,构建统计回归模型来研究分析突发事件网络舆情的规律,并通过实例进行论证,以期为政府应对突发事件网络舆情提供参考.     

网民心理视角下的网络舆情引导机制研究

在网络舆情频发的社会背景下,加强网民心理的分析和研究是完善网络舆情引导的重要举措。通过列举几种网民心理的类型,分析在这些心理的作用下网民在网络舆情中的行为表现。从网民心理疏导的角度出发,从引导主体、引导机制和引导渠道三个方面考虑,解决基于网民心理的网络舆情引导问题,为政府应对网络舆情事件提供理论支撑。     

网络舆论智能引导仿真推演模型与系统构建

传统马甲机械发帖的网络舆论引导方式存在智能水平不高、效果不佳的缺点。人工智能的快速发展为网络舆论智能引导奠定了坚实的理论与技术基础。本文突破新闻传播学的思维定式，利用智能体、系统建模与仿真等理论技术，研究网络舆论智能引导，提出“态势感知-仿真推演-舆论引导”的网络舆论智能引导思路，构建网络舆论智能引导仿真推演模型，明确仿真推演工具，进而构建网络舆论智能引导系统，在仿真推演的基础上实施网络舆论引导，从而颠覆传统马甲的机械式发帖引导方式，破解难以在真实网络环境中直接尝试各种引导策略的困局。本文的研究成果对于丰富网络舆论斗争理论，占领网络舆论制高点，具有重要理论意义和参考价值。     

基于知识图谱和二级传播理论的网络舆情事件传播分析

在目前的网络舆情事件传播分析中,尽管生命周期模型能够较好地描述舆情事件的发展规律,但却忽略了部分时期之间存在的共性特征,无法充分体现意见领袖对网络舆情事件传播过程的影响。本文提出了一种基于知识图谱和二级传播理论的网络舆情事件传播分析方法,首先,构建网络舆情事件知识图谱;然后,基于知识图谱计算用户影响力挖掘意见领袖;最后,考虑到意见领袖的重要地位,为有效刻画网络舆情传播规律、周期与途径,根据传播学二级传播理论构建网络舆情事件传播模型,将生命周期模型的五个时期按照舆情发展态势划分为三个阶段：潜伏期（爆发期阶段）、爆发期（成熟期阶段）以及成熟期和衰退期（消亡期阶段）。实验结果表明,该方法能够有效计算和发掘包括意见领袖在内的用户影响力,传播、分析网络舆情事件效果较好。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

群体性事件网络舆情传播规律与对策研究

随着互联网的不断普及,现实世界发生的群体性事件往往迅速在虚拟的网络世界引起强烈反响,一旦处理不当将会引发甚至恶化群体性事件。通过分析群体性事件与网络舆情之间的关系,研究群体性事件网络舆情形成机制与传格规律．并在此基础上提出应对群体性事件网络舆情的对策。     

基于SNA参数的网络舆论系统状态差分分析

近年来,互联网在我国快速发展,网络舆论起着越来越重要的作用,对国家安全和社会稳定产生了重大的冲击和影响。针对网络舆论系统的状态进行研究,借助SNA方法,提出了可作为序参量的一些特征参数。在此基础上,设计了基于时间序列的SNA参数差分算法,实现对网络舆论系统的状态进行观测与分析。同时,对一个真实网络舆论进行实验仿真,验证了这种方法。     

网络舆论斗争系统模型与应对策略

装备技术已成为制约网络舆论斗争作战效能的关键性问题。论文突破传统的网络舆论斗争研究定式,根据网络舆论斗争的作战流程,建立了网络舆论斗争系统结构模型,分析了装备技术组成,给出了应对策略。论文的研究成果,对于发展网络舆论斗争装备技术,占领网络舆论制高点,具有重要理论意义和参考价值。