【摘 要】
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传统的舆情应急响应方法存在偏好度低的问题,极易造成网络用户对舆情信息产生负面情感。引进SOAR模型,结合模型的认知框架,对网络舆情应急响应方法展开设计与研究,通过模型的认知框架,进行人类思维的模拟,以此种方式,映射网络舆情下网民群体行为。结合网民群体行为映射结果,对网民倾向性进行预测,将网络群体的感知层面记忆与规则信息进行对接,计算网民倾向性最优解,以此为依据,制定网络舆情应急响应决策。此外,通过对比实验证明,设计的响应方法在实施后,产生负面情感的网民用户更少,可实现对网络舆情作出正确的情感指示。
【机 构】
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濮阳职业技术学院数学与信息工程学院
【基金项目】
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河南省2021年科技发展计划——软科学研究“5G科技环境下高职院校网络舆情安全研究”(项目编号:212400410207)。
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传统的舆情应急响应方法存在偏好度低的问题,极易造成网络用户对舆情信息产生负面情感。引进SOAR模型,结合模型的认知框架,对网络舆情应急响应方法展开设计与研究,通过模型的认知框架,进行人类思维的模拟,以此种方式,映射网络舆情下网民群体行为。结合网民群体行为映射结果,对网民倾向性进行预测,将网络群体的感知层面记忆与规则信息进行对接,计算网民倾向性最优解,以此为依据,制定网络舆情应急响应决策。此外,通过对比实验证明,设计的响应方法在实施后,产生负面情感的网民用户更少,可实现对网络舆情作出正确的情感指示。
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