信息傳播與輿論演化相結(jié)合模型的研究
發(fā)布時(shí)間:2020-06-03 05:05
【摘要】:多數(shù)復(fù)雜系統(tǒng),如生物系統(tǒng),萬(wàn)維網(wǎng),社交系統(tǒng),都可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行刻畫(huà),網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)代表系統(tǒng)中的個(gè)體或組織,節(jié)點(diǎn)間的邊代表個(gè)體或組織間的關(guān)系。隨著web 2.0時(shí)代的到來(lái),以新浪微博、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)、Twitter和Facebook為代表的社交網(wǎng)絡(luò)正在深刻地影響著人們的思維方式和行為模式。信息呈現(xiàn)方式的豐富化、信息傳遞形式的多樣化、社交網(wǎng)絡(luò)的不斷普及和擴(kuò)大加速了信息的擴(kuò)散速度,也使信息的擴(kuò)散模式變得更加復(fù)雜。通過(guò)數(shù)學(xué)建模的方式研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上信息傳播和輿論演化的動(dòng)力學(xué)過(guò)程,對(duì)于進(jìn)一步認(rèn)識(shí)社交網(wǎng)絡(luò)上信息傳播和輿論演化的特性和傳播規(guī)律,具有非常重要的理論研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。個(gè)體對(duì)某類事件的看法,往往與個(gè)體的個(gè)人經(jīng)歷、文化背景、教育背景和生活習(xí)俗等因素有關(guān),這種看法是在個(gè)體的人生經(jīng)驗(yàn)中逐漸形成的,較為穩(wěn)定,例如政治立場(chǎng),對(duì)某種身份的群體的刻板印象等。當(dāng)一個(gè)具體話題出現(xiàn)時(shí),看法會(huì)影響我們觀點(diǎn)的形成,本文中我們把這種個(gè)體對(duì)某類事件的看法稱為個(gè)體的態(tài)度傾向。從群體對(duì)某個(gè)話題的態(tài)度傾向分布,可以反映出話題所具有的爭(zhēng)議性,我們可以從中預(yù)測(cè)信息傳播的效果和公共輿情。信息的傳播與人們的觀點(diǎn)交流是分不開(kāi)的。目前,多數(shù)的研究工作將信息傳播與輿論演化分離開(kāi)來(lái)單獨(dú)建模進(jìn)行研究。本文中,我們首先分別研究單層網(wǎng)絡(luò)的信息傳播過(guò)程,輿論演化過(guò)程,然后在此基礎(chǔ)上,考慮了個(gè)體的態(tài)度傾向,提出了一個(gè)信息傳播與輿論演化相結(jié)合的模型,研究群體的態(tài)度傾向分布對(duì)信息傳播和輿論演化規(guī)律的影響。數(shù)值模擬結(jié)果表明,話題的爭(zhēng)議性越大,群體對(duì)話題的討論越激烈,話題討論熱度保持得也越持久,同時(shí)信息傳播的速度會(huì)更快,傳播的范圍也更廣,群體的意見(jiàn)相對(duì)越難達(dá)成一致。
【圖文】:
暨南大學(xué)碩士學(xué)位論文程如下:通過(guò)產(chǎn)生 個(gè)節(jié)點(diǎn),再以概率 在任節(jié)點(diǎn)的度數(shù)的定義,可以證明當(dāng) с 時(shí),度泊松分布 ( ) ,參數(shù) 可視為節(jié)點(diǎn)隨著度的增加, 呈指數(shù)性下降,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度分布高度平等”的特點(diǎn)。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的度分布
暨南大學(xué)碩士學(xué)位論文rld’ networks》[17]一文中提出了小世界網(wǎng)絡(luò)模型,標(biāo)志著網(wǎng)絡(luò)科學(xué)取得再一的突破性進(jìn)展。該模型在給定的大小為 N 的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(網(wǎng)絡(luò)上每個(gè)節(jié)點(diǎn)與它最近鄰的 = 個(gè)節(jié)點(diǎn)相連)基礎(chǔ)上,以概率 把原有規(guī)則網(wǎng)絡(luò)上的每條連邊斷邊重連,,將邊的一個(gè)端點(diǎn)隨機(jī)連接到一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)上,排除自環(huán)和重復(fù)連線。該模型也被為 WS 小世界網(wǎng)絡(luò)模型?梢韵胍(jiàn),WS 模型隨著斷邊重連的概率 大小的變,存在兩種極端情況:一、當(dāng)斷邊重連的概率 = 時(shí),網(wǎng)絡(luò)為完全規(guī)則網(wǎng)絡(luò);、當(dāng) = 時(shí),網(wǎng)絡(luò)將變?yōu)殡S機(jī)網(wǎng)絡(luò)。
【學(xué)位授予單位】:暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:O157.5;G206
本文編號(hào):2694341
【圖文】:
暨南大學(xué)碩士學(xué)位論文程如下:通過(guò)產(chǎn)生 個(gè)節(jié)點(diǎn),再以概率 在任節(jié)點(diǎn)的度數(shù)的定義,可以證明當(dāng) с 時(shí),度泊松分布 ( ) ,參數(shù) 可視為節(jié)點(diǎn)隨著度的增加, 呈指數(shù)性下降,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度分布高度平等”的特點(diǎn)。隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的度分布
暨南大學(xué)碩士學(xué)位論文rld’ networks》[17]一文中提出了小世界網(wǎng)絡(luò)模型,標(biāo)志著網(wǎng)絡(luò)科學(xué)取得再一的突破性進(jìn)展。該模型在給定的大小為 N 的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(網(wǎng)絡(luò)上每個(gè)節(jié)點(diǎn)與它最近鄰的 = 個(gè)節(jié)點(diǎn)相連)基礎(chǔ)上,以概率 把原有規(guī)則網(wǎng)絡(luò)上的每條連邊斷邊重連,,將邊的一個(gè)端點(diǎn)隨機(jī)連接到一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)上,排除自環(huán)和重復(fù)連線。該模型也被為 WS 小世界網(wǎng)絡(luò)模型?梢韵胍(jiàn),WS 模型隨著斷邊重連的概率 大小的變,存在兩種極端情況:一、當(dāng)斷邊重連的概率 = 時(shí),網(wǎng)絡(luò)為完全規(guī)則網(wǎng)絡(luò);、當(dāng) = 時(shí),網(wǎng)絡(luò)將變?yōu)殡S機(jī)網(wǎng)絡(luò)。
【學(xué)位授予單位】:暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:O157.5;G206
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前2條
1 司夏萌;劉云;丁飛;熊菲;;具有社團(tuán)結(jié)構(gòu)的有界信任輿論涌現(xiàn)模型研究[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2009年23期
2 周濤,柏文潔,汪秉宏,劉之景,嚴(yán)鋼;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究概述[J];物理;2005年01期
本文編號(hào):2694341
本文鏈接:http://sikaile.net/xinwenchuanbolunwen/2694341.html
最近更新
教材專著