【摘要】：為了探究網(wǎng)絡輿情的演化機理及傳播機制,并考慮到輿情信息以及輿情個體態(tài)度的模糊性特點,提出一種基于模糊推理理論的網(wǎng)絡輿情觀點聚合的CA(Cellular Automaton)模型.定義關注度、態(tài)度群落、環(huán)境適應強度三種輿情個體屬性.將個體屬性模糊化,建立模糊推理規(guī)則庫.把模糊屬性反模糊輸出的值作為元胞情感狀態(tài)變化權重,在元胞自動機模型Moore鄰域結構下演化并分析個體屬性以及鄰域環(huán)境對網(wǎng)絡輿情觀點聚合現(xiàn)象的影響.并仿真得到了兩種不同模糊定界下的網(wǎng)絡輿情觀點聚合效果,這些"類聚"狀態(tài)反映了輿情生命周期的階段特點,為輿情應對和引導提供參考.
[Abstract]:In order to explore the evolution mechanism and propagation mechanism of network public opinion and take into account the fuzziness of public opinion information and individual attitude of public opinion, a CA (Cellular Automaton) model based on fuzzy reasoning theory is proposed. Three kinds of individual attributes of public opinion are defined, such as attention, attitude community and environmental adaptation intensity. The individual attributes are fuzzy and the fuzzy inference rule base is established. The value of anti-fuzzy output of fuzzy attributes is taken as the weight of the change of cellular emotional state, and the influence of individual attributes and neighborhood environment on the aggregation of network public opinion is analyzed under the cellular automata model Moore neighborhood structure. Two kinds of network public opinion aggregation effects under different fuzzy boundaries are obtained by simulation. These "clustering" states reflect the stage characteristics of public opinion life cycle and provide reference for public opinion response and guidance.
【作者單位】： 西華師范大學計算機學院;西華師范大學網(wǎng)絡與信息化管理中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(61379036,61300092)資助
【分類號】：O159;TP301.1

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