文档名：基于SIS模型的群体社交网络舆情演化仿真
摘要：针对群体社交网络舆情演化时,目前方法获取关键节点中的数据较为困难,导致无法准确获得舆情传播次数、搜索指数、达到舆情峰值所用时间等参数,存在演化精度低的问题,提出基于聚类算法与易感-感染-易感(SIS:SusceptibleInfectedSusceptibleModel)模型的群体社交网络舆情演化仿真方法.在群体社交网络中采用PageRank算法获取关键节点,利用聚类算法对关键节点中的数据聚类进行处理,在此基础上构建SIS模型,并通过其完成群体社交网络的舆情演化仿真.实验结果表明,该方法可准确地获得舆情传播次数、搜索指数、达到舆情峰值所用时间等参数,演化仿真精度高.
作者：路苗 门可 马永红 张海瑞 冯彦成Author：LUMiao MENKe MAYonghong ZHANGHairui FENGYancheng
作者单位：西安医学院公共卫生学院,西安710021
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(1)
分类号：TP399G20
关键词：聚类算法 SIS模型 关键节点识别 PageRank算法 网络舆情演化
机标分类号：TP301.6G206.3TN929.53
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：陕西省教育厅基金资助项目基于SIS模型的群体社交网络舆情演化仿真[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(1)路苗 门可 马永红 张海瑞 冯彦成针对群体社交网络舆情演化时,目前方法获取关键节点中的数据较为困难,导致无法准确获得舆情传播次数、搜索指数、达到舆情峰值所用时间等参数,存在演化精度低的问题,提出基于聚类算法与易感-感染-易感(SIS:SusceptibleIn...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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