【摘 要】
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【目的】通过网络舆情传播中网民个体的"从众效应"和"阈值效应"的传递特点分析,对舆情传递的链路结构进行预测。【方法】采集真实网络舆情传递在线数据,利用舆情传递个体的节
【机 构】
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南京邮电大学管理学院,南京航空航天大学经济与管理学院,布鲁克大学管理学院,
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【目的】通过网络舆情传播中网民个体的"从众效应"和"阈值效应"的传递特点分析,对舆情传递的链路结构进行预测。【方法】采集真实网络舆情传递在线数据,利用舆情传递个体的节点属性及舆情传递网络结构的已知信息,使用链路预测方法,分别针对网络舆情无标度(BA)网络模拟数据和真实舆情传递网络数据,预测已有节点间即将产生的舆情传递连接。【结果】通过网络数据仿真和BBS真实数据链路预测分析发现,在众多的链路预测相似性指标中,局部路径指标(LP)算法得出的链路预测结论正确率最高,说明LP算法适合此类舆情传递网络的链路预测分析。【局限】仅限于对已有链路预测相似性指标的应用,没有对传统链路预测相似性指标进行相应的改进。【结论】从数据角度提供一个有效的预测舆情发展趋势的分析方法,以期为网络舆情控制提供相关理论支持。
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