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文献标题: 基于蜂拥策略的网络舆论演化模型研究
文献来源: 李澍淞  复旦大学  2011年
文献关键词: Bounded Confidence意见动力学蜂拥运动多agent系统复杂网络社会网络
文献摘要: 随着互联网应用的不断扩展,网络信息对现实生活的影响也在逐渐加深。为了能够降低网络舆论对现实的负面影响,更好的利用互联网信息为人们的生活提供便利,对互联网舆论演化的研究逐渐成为一个热门课题。网络舆论演化是一个涉及多个领域知识的课题,其中包括传播学、社会心理学、社会物理学、信息技术和计算机科学。传统的舆论模型主要针对舆论演化的非线性特征进行解释,其中基于社会心理学特性的Bounded Confidence模型应用广泛。本文的工作主要是借鉴传统的Bounded Confidence模型算法,利用复杂网络知识,提出一个全新的动态网络舆论演化模型体系,使其适用于互联网舆论演化环境。并且在此基础上利用仿真数据对模型进行试验分析,验证了舆论领袖、话题漂移、话题分裂等实际的舆论演化现象。 互联网技术的产生使得信息传播突破了时间和空间的限制,随着社交网络服务应用的不断增加,人际关系网络在互联网中被真实还原,信息可信度的提升进一步加速了网络舆论的演化。为了能够对互联网所带来的种种特性进行解释,在Netlogo软件平台的基础上,本文提出并实现了一个多agent系统模型。该模型能够实现动态空间中个体之间的舆论演化过程,其中虚拟的二维空间位置被量化为个体之间的人际关系,而agent的视野半径参
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