基于灰色预测的微博网络信息传播模型

• 作者: 吴家菁 王杨 赵传信 陈付龙 黄亚坤
• 来源期刊: 安徽师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博网络 灰色神经网络 传播机制 控制
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 129-133
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4106字
• 语种: 中文

摘要

微博网络信息传播具有动态、复杂、无规律性,因此难以进行信息传播的预测与控制.由于灰色理论在解决少数据、贫信息、不确定性问题具有一定的优势,本文提出了一种基于灰色神经网络的微博网络信息传播模型.模型将传播过程中动态、不确定因素作为扩展BP神经网络的输入参数,进行训练并预测信息传播的结果规律.仿真结果表明微博网络中信息传播在一般情况下具有初期传播平稳、中期传播迅速、后期逐渐缓慢形成稳定的传播规律.该模型对于微博网络上信息传播预测及控制具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈付龙	安徽师范大学数学计算机科学学院	84	340	10.0	14.0
2	赵传信	安徽师范大学数学计算机科学学院	47	219	8.0	13.0
3	王杨	安徽师范大学数学计算机科学学院	65	291	9.0	14.0
7	黄亚坤	安徽师范大学数学计算机科学学院	12	79	4.0	8.0
8	吴家菁	安徽师范大学数学计算机科学学院	3	3	1.0	1.0