基于粒子群的舆情网络用户聚类模拟与仿真
当前对于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,本文引入“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算法能够有效的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。
观念空间 粒子群算法 物种形成策略 舆情预警
马瑞新 朱明 孟宇
大连理工大学软件学院 大连 116621 大连外国语学院现代教育技术中心 大连 116621
国内会议
长春
中文
1-7
2012-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）