基于改进HK模型的社交用户观点演化预测研究

[目的/意义]准确预测舆情观点的演化态势,对化解舆情危机具有重要意义。[方法/过程]针对HK模型用于用户观点演化预测存在的不足,进行如下改进:首先,从和当前事件相似度高于阈值的历史博文中获取用户的初始观点值;其次,利用用户间交互行为以及关注关系计算亲密度,修订用户信任阈值;最后,融合用户全局影响力、用户间交互度以及观点接近度计算用户间的综合信任度,突出用户间观点影响权重的差异性。最终利用改进的HK模型实现对社交用户观点演化预测。[结果/结论]实验结果表明,改进的HK模型用于观点演化预测具有较低的MSE值和MAE值,可为舆情发展提供有效预测。

基于INF-Deffuant 模型的网络用户观点演化分析

复杂网络中对用户观点进行演化分析能够挖掘用户的态度变化。当前主流方法过分依赖观点相似相交假设,忽略了影响力在用户观点交互过程中的控制作用,观点预测精度不高。本文在Deffuant模型框架内引入影响力参数,提出了一种基于影响力的用户观点交互模型(INF-Deffuant)。模型原理是:当两个个体相遇时,除了观点差值较小的个体之间容易发生交互之外,个体影响力差值较大的个体之间也容易发生交互;通过运用影响力和舆论环境构造个体观点接收系数,实现了个体之间观点的动态吸收。在实验数据集上验证了INF-Deffuant模型,并与其它基于Deffuant的模型进行了对比。实验结果表明:本文方法在群体观点演化预测和用户实体观点演化预测两个层面都达到了良好的效果。

通货膨胀现状及其对投资影响探究

目前,我国已进入新一轮经济增长周期,现阶段我国通货膨胀具有那些特点。在难以精确预测通货膨胀率的影响下,对于不同期限的投资,采用不同通货膨胀率的预测观点和方法,将会对投资做到"有的放矢",增加投资的收益和效益。