本文選題：網(wǎng)絡(luò)輿情 + 演化模型��； 參考：《新疆大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)輿情是全球化與信息化大浪潮沖擊下的產(chǎn)物,是民眾以信息化的方式表達各自看法、觀點、態(tài)度和情感信息的集合。網(wǎng)絡(luò)既是一種對社會的監(jiān)督,又是一種對社會輿情的直接反映。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在全球范圍內(nèi)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)輿情對政治生活秩序、經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定的影響也與日俱增。因此網(wǎng)絡(luò)輿情引起越來越多國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。基于此,研究網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)律、特點和影響因素,分析和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情傳播趨勢和影響,有助于政府管理和控制輿情發(fā)展態(tài)勢以及企業(yè)應(yīng)對突發(fā)事件、處理網(wǎng)絡(luò)輿情、規(guī)避其負面影響的擴大。因此本文從分析網(wǎng)絡(luò)輿情演化機理與動力學(xué)特性出發(fā),建立網(wǎng)絡(luò)輿情的演化模型,對網(wǎng)絡(luò)輿情進行預(yù)測研究,主要研究內(nèi)容有如下幾個方面:(1)分析研究網(wǎng)絡(luò)輿情概念、網(wǎng)絡(luò)輿情演化概念、主體、動力學(xué)演變機理和基本模型,確定網(wǎng)絡(luò)輿情基本特征和影響因素,為網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型的建立做準(zhǔn)備。(2)元胞自動機可以通過簡單的局部相互作用構(gòu)成復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)的演化,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)輿情的特征,制定網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)則,建立基于元胞自動機的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型。然后借鑒線上網(wǎng)絡(luò)和線下網(wǎng)絡(luò)互相耦合作用這個思想,由兩層元胞網(wǎng)格分別構(gòu)成線上網(wǎng)絡(luò)和線下網(wǎng)絡(luò),通過演化規(guī)則相互作用,建立雙層耦合元胞自動機網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型,分析劃分層次以及不同因素對網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播過程的影響。(3)元胞自動機的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是規(guī)則網(wǎng)絡(luò),而實際的網(wǎng)民之間的聯(lián)系是個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和網(wǎng)絡(luò)輿情演化規(guī)則,分別建立小世界網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型兩種不同網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的演化模型,分析和研究了在不同網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和不同演化規(guī)則下的網(wǎng)路輿情演化規(guī)律。(4)對網(wǎng)絡(luò)輿情的時間序列進行預(yù)測研究。首先在百度指數(shù)平臺上采集關(guān)鍵詞的趨勢指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的時間序列,再利用混沌理論的相空間重構(gòu)確定重構(gòu)矢量,然后用最大Lyapunov指數(shù)法判斷網(wǎng)絡(luò)輿情時間序列是否具有混沌特性,經(jīng)數(shù)據(jù)仿真結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展時間序列具有混沌特性。然后提出儲備池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型,并對預(yù)測模型進行改進,用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)代替儲備池,用二范數(shù)正則化模型求解輸出權(quán)值,再用混合協(xié)同進化算法優(yōu)化預(yù)測模型結(jié)構(gòu)參數(shù),提出改進儲備池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型,并將其用于網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)測。為進一步驗證改進的預(yù)測模型的有效性,對部分混沌時間序列進行預(yù)測。經(jīng)過對網(wǎng)絡(luò)輿情和混沌時間序列的預(yù)測仿真實驗,結(jié)果表明改進模型具有精確性、快速性和自適應(yīng)性等優(yōu)點,也可將此預(yù)測模型應(yīng)用于其他領(lǐng)域。本文建立的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型和預(yù)測模型,為網(wǎng)絡(luò)輿情的研究提供了一種新思路,豐富了網(wǎng)絡(luò)輿情演化的理論與方法,為引導(dǎo)和控制網(wǎng)絡(luò)輿情提供理論支撐和參考價值,對維護社會穩(wěn)定和促進發(fā)展具有重要意義。
[Abstract]:Network public opinion is the product of the globalization and the big wave of information. It is the collection of people's views, views, attitudes and emotional information in the way of information. The network is a kind of supervision to society and a direct reflection of social public opinion. With the rapid development of Internet technology in the world, network public opinion The influence of the political life order, the economic development and the social stability is also increasing day by day. Therefore, the network public opinion has aroused more and more attention of scholars at home and abroad. Based on this, the research on the evolution law, characteristics and influence factors of network public opinion, analysis and prediction of the spread trend and influence of network public opinion, will help the government to manage and control the development of public opinion. And enterprises should deal with the unexpected events, deal with the network public opinion and avoid the expansion of their negative effects. Therefore, this paper, starting from the analysis of the evolution mechanism and dynamic characteristics of network public opinion, establishes the evolution model of network public opinion, and predicts the network public opinion. The main contents are as follows: (1) analysis and Research on the concept of network public opinion, network public opinion The concept of emotional evolution, the main body, the dynamic evolution mechanism and the basic model, determine the basic characteristics and influencing factors of the network public opinion, and prepare for the establishment of the network public opinion evolution model. (2) the cellular automata can form the evolution of the complex dynamic system through the simple local interaction, and combine the characteristics of the network public opinion to formulate the network public opinion evolution rules. Then, the evolution model of network public opinion based on cellular automata is established. Then, using the idea of mutual coupling between the line network and the offline network, the online network and the offline network are formed by the two layer cell grid, and the evolution model of the double coupled cellular automata network public opinion is established through the interaction of the evolution rules, and the division level is analyzed. And the influence of different factors on the communication process of network public opinion information transmission. (3) the network structure of cellular automata is a regular network, and the connection between the actual netizens is a complex network. Combining the complex network theory and the evolution rules of network public opinion, the network public opinion evolution model of the small world network and the network public opinion of the scale-free network are established respectively. The evolution model of two different network topology structures is analyzed and studied under different network topology and different evolution rules. (4) to predict the time series of network public opinion. First, the trend index of key words is collected on the Baidu index platform as the development of network public opinion. Time series, then using the phase space reconstruction of chaos theory to determine the reconstruction vector, and then determine whether the network public opinion time series has chaotic characteristics by the maximum Lyapunov exponent method. The results of data simulation show that the time series of network public opinion development time series has chaotic characteristics. Then, the prediction model of the reserve pool neural network is put forward and the prediction model is put forward. The model is improved with the complex network topology instead of the reserve pool, the two norm regularization model is used to solve the output weights, and then the hybrid coevolution algorithm is used to optimize the structural parameters of the prediction model. The prediction model of the improved reserve pool neural network is proposed and used in the prediction of the network public opinion. The results of prediction simulation experiments on network public opinion and chaotic time series show that the improved model has the advantages of accuracy, speediness and adaptability, and can also apply this prediction model to other fields. The network public opinion evolution model and prediction model established in this paper are network public opinion The study of love provides a new way of thinking, enriches the theory and method of the evolution of network public opinion, and provides theoretical support and reference value for guiding and controlling network public opinion. It is of great significance for maintaining social stability and promoting development.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O157.5;TP301.1

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本文編號：2082884