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摘要:
当前对网络舆情的研究大多集中于突发事件的传播规律及预警分析,而忽视了用户在舆情传播中的主体位置.针对这一问题,引入“观念空间”的概念,使用粒子群算法对突发事件传播中用户的观念聚类过程进行模拟和仿真.根据用户观念的聚类结果分析事件的动态演化模型,识别热点事件.通过改变速度参数控制用户聚类收敛速度,进而协调事件的演化过程,同时实现对网络热点事件的识别和舆情预警.最后分别对基于基本PSO和基于物种遗传策略的PSO(SPSO)算法的用户聚类行为进行了仿真,实验结果表明,SPSO算法能够有效地模拟舆情网络中用户的聚类行为,同时发现多个用户聚类中心,有利于制定自适应的舆情预警应对策略.
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文献信息
篇名 基于粒子群的舆情网络用户聚类模拟与仿真
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 观念空间 粒子群算法 物种形成策略 舆情预警
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 220-223
页数 4页 分类号 TP391
字数 5431字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马瑞新 大连理工大学软件学院 20 87 5.0 9.0
2 孟宇 大连外国语学院现代教育技术中心 29 29 3.0 4.0
3 朱明 大连理工大学软件学院 9 40 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
观念空间
粒子群算法
物种形成策略
舆情预警
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
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