基于复杂网络的协同舆情演化模型研究

• 作者: 孙士保 张亚楠 张京山 章冲
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 舆情演化 复杂网络 协同效应 平均度 聚类系数
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 52-56,68
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.011

摘要

针对舆情传播中人际关系网络的复杂性和个体邻域的异质性,建立可变聚类系数的无标度网络,在此基础上构建了协同舆情演化模型.通过不同参数下的仿真实验,分别讨论了序参量和网络结构特征对系统磁化率的影响.实验结果表明,序参量更能体现舆情系统的协同效应,比较符合网络舆情演化的实际情况.此外,当网络平均度较小时,提高聚类系数可以有效抑制舆情的传播;当平均度超过临界值时,将促使系统迅速收敛于极端态度,此时聚类系数不再起关键作用.研究结果有助于理解舆情的演化规律,为导控舆情发展提供了理论参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙士保	河南科技大学信息工程学院	35	352	11.0	17.0
2	张亚楠	河南科技大学信息工程学院	34	22	2.0	4.0
3	章冲	河南科技大学信息工程学院	13	44	4.0	5.0
4	张京山	河南科技大学信息工程学院	2	10	1.0	2.0