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突发事件网络舆情演化与干预
被引量:
11
1
作者
项权
于同洋
肖人彬
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第A02期97-102,共6页
针对现有的突发事件网络舆情系统动力学研究主观性强、缺乏干预措施讨论的问题,提出一种嵌入神经网络的系统动力学模型。基于改进的SEIR模型,分析和归类网络舆情传播中的主体及其他相关影响因素,建立网络舆情传播的系统动力学模型,同时...
针对现有的突发事件网络舆情系统动力学研究主观性强、缺乏干预措施讨论的问题,提出一种嵌入神经网络的系统动力学模型。基于改进的SEIR模型,分析和归类网络舆情传播中的主体及其他相关影响因素,建立网络舆情传播的系统动力学模型,同时将长短期记忆(LSTM)神经网络预测模块嵌入所建立的系统动力学模型中,并结合系统动力学模型模拟舆情演化并分析不同干预方式对舆情演化的影响。案例分析结果表明,所建立的系统动力学模型在模型构建上比其他动力学模型具有更强的合理性,在不同舆情传播阶段应采取不同的干预方式,且神经网络可以提前对突发网络舆情作出干预调节。
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关键词
舆情演化
舆情干预
SEIR模型
系统动力学
长短期记忆网络
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职称材料
题名
突发事件网络舆情演化与干预
被引量:
11
1
作者
项权
于同洋
肖人彬
机构
华中科技大学
中南民族大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第A02期97-102,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61540032)。
文摘
针对现有的突发事件网络舆情系统动力学研究主观性强、缺乏干预措施讨论的问题,提出一种嵌入神经网络的系统动力学模型。基于改进的SEIR模型,分析和归类网络舆情传播中的主体及其他相关影响因素,建立网络舆情传播的系统动力学模型,同时将长短期记忆(LSTM)神经网络预测模块嵌入所建立的系统动力学模型中,并结合系统动力学模型模拟舆情演化并分析不同干预方式对舆情演化的影响。案例分析结果表明,所建立的系统动力学模型在模型构建上比其他动力学模型具有更强的合理性,在不同舆情传播阶段应采取不同的干预方式,且神经网络可以提前对突发网络舆情作出干预调节。
关键词
舆情演化
舆情干预
SEIR模型
系统动力学
长短期记忆网络
Keywords
public opinion evolution
public opinion intervention
Susceptible-Exposed-Infective-Recovered(SEIR)model
system dynamics
Long Short-Term Memory(LSTM)
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
突发事件网络舆情演化与干预
项权
于同洋
肖人彬
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
11
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