采用元胞自动机的网络舆情传播模型研究

采用元胞自动机(CA)理论研究因特网舆情传播,设计了一个舆情传播元胞自动机模型结构,包括元胞状态取值、元胞空间和邻域。针对互联网元胞状态转换提出了考虑元胞坚定性的多数规则计算公式和元胞移动遍历算法。在讨论仿真结果时定义了倾向强度、倾向聚集度、元胞峰值和元胞倾向众值等四个参数,分别对不同坚定性和固定/移动元胞状态计算的迭代结果讨论其不同的演变过程、形态和意义,提出特别需要关注具有坚定性特点的元胞移动遍历的舆情传播过程,它们更加接近因特网网络舆情的真实传播过程。仿真结果说明了该方法和模型的有效性和合理性。

因特网舆情传播的协同元胞自动机模型

现有的因特网舆情传播研究或者从话题文本增长—消亡过程的数学统计或智能学习出发,或者采用元胞自动机或隐马尔可夫模型(HMM)分析主题倾向度的演化过程。但这些研究均缺乏有关舆情主体属性对因特网舆情传播影响的分析。基于因特网舆情空间的系统协同性,首先计算元胞状态协同转移概率,同时将整体协同转移概率与中心元胞之九邻居局域状态概率比较,确定中心元胞状态是否转换。经过若干次时间序列的迭代计算,获得舆情整体传播趋向"+"或"-"的程度(磁化率)。通过观察磁化率—时间变化曲线,能清楚地了解舆情传播的演化。在此基础上,提出一个扩展的协同元胞自动机模型及算法。仿真结果表明环境适应度参变量表达了网络舆情主体从众心理,其变化影响磁化率向多数人意见靠拢;而偏好参变量使网络舆情整体快速向"偏好"方向传播。该模型比较接近现实社会网络的舆情传播方式。

因特网上舆情传播的预测建模和仿真研究

网络舆情一定程度上表达出社会公众意愿,它虽然具有一般社会的舆论共性,但由于因特网的影响范围及传播速度,使其在虚拟社会中具有复杂系统的基本特征,故其传播倾向及发展方向受到重视。首先研究整体情感(正、负面)传播的预测模型及其算法;然后通过仿真找出影响其增长和消亡的规律。建模的出发点是将舆情传播看作一个时间序列的马尔科夫链;再利用哈肯协同理论提供的协同概率作为马尔科夫链的状态一步转移概率,构成一个协同-马尔科夫模型。在仿真实验中改变协同概率的各个参变量,以获取舆情随时间传播的不同演化过程的曲线簇,其结果可为虚拟社会管理提供参考。

基于情感计算的网络中文信息分析技术

海量的网络信息中包含着丰富的情感信息,基于情感计算的网络信息分析技术有着广阔的应用前景。目前,网络信息分析的研究工作,有些已取得很多成果。然而基于情感计算的网络信息分析研究却刚刚起步。中文自然语言处理技术的不断发展,为基于情感计算的网络中文信息分析提供了重要的技术支撑。对基于情感计算的网络中文信息分析相关技术,包括中文情感词汇本体的构建、中文词语的情感倾向性判断、中文文本情感倾向性判断作了概述总结,并提出了今后的研究方向。

云计算在数字城市建设中的应用研究

针对城市海量数据综合管理、广泛的社会公众查询需求、智能化、网络化等实际应用,建立了以"云计算"为核心的数字城市架构。通过对云计算和数字城市的介绍,指出数字城市的实现需要云计算,云计算数据中心的创建将为数字城市的建设提供有力平台支撑和技术保障。给出了基于包括物理资源层、虚拟化层、服务管理层、信息资源层、应用层、表现层六个层面的云计算数据中心建设思路,从政府服务、教育、公共安全、交通、医疗、能源与电力等方面对云计算在数字城市建设中的具体应用进行了分析。应用表明云计算数据中心的建立对简化城市的IT管理、降低城市的IT设施成本、提高城市整体信息化水平均具有重要的意义。

倾听民声:网络连接亲民政府

安徽省淮南市政府网站开设的“市民心声”论坛,以“倾听民声、广纳民意、集中民智”为宗旨,初步形成网络连接亲民政府、网络催生民意政府、网络构建民主政府的良好发展势头,使得电子政务建设基本形成了具有鲜明特色的“淮南模式”。

建设钱学森智库淮南中心,助力地方产业发展

智库（ThinkTank）也称思想库,即智囊机构、智囊团,是指由专家组成的多学科的,为决策者在处理社会、经济、科技、军事、外交等各方面问题时出谋划策,并提供最佳理论、策略、方法、思想等的公共研究机构.