近年来,公共突发事件频频发生,由此形成的网络舆情愈演愈烈,对网络集群行为的研究逐渐成为这几年的热点研究问题。纵观已有的研究可以发现,目前对网络集群行为的相关研究已经具有了一定的广度,但是研究深度相对欠缺。多数学者主要从分析网络集群现象入手,研究网络集群行为的成因,虽然有部分学者试图用计算模型来模拟网络集群行为的产生和演变过程,但是却缺乏从网民的认知、推理、决策、再到行为产生的角度出发的相关实证研究。对网络集群行为影响因素的研究多停留在理论层面,缺乏和实践相结合的研究。对于引导网络集群行为的研究目前较多集中于宏观的方案,缺乏针对现阶段网络集群行为的应对措施。本文基于“信念-愿望-意图”理论("Belief-Desire-Intention" Theory,BDI)和网络集群行为理论,建立了网民形成集群的BDI-Agent行为推理模型,用信念、愿望和意图这三个属性来表示网民的思维状态,通过描述和计算信念、愿望和意图及其相互关系,最终完成了对网民的集群行为决策的推理。本文把参与集群的网民细分为4类:“独立型-初始接受”、“独立型-初始拒绝”、“交互型-初始接受”和“交互型-初始拒绝”,考虑了不同类型的网民信念、愿望的差异,在此基础上,根据BDI-Agent集群行为推理模型设计仿真算法,结合上海外滩踩踏事件、天津塘沽爆炸事件、韩国部署萨德事件、校园贷事件,进行Agent集群行为的仿真实验,并和这四个真实舆情数据中网民的集群行为演变进行对比,验证了模型的可靠性;接着,本文分析了每一种集群行为影响因素和网民真实行为之间的相关性和相关程度,完成了对网络集群行为影响因素的验证;另外,本文还用多元方差分析研究了不同主题类型对网民集群行为的影响。最后,本文研究了不同政府调节措施对网民集群的调节作用,为突发事件应急响应决策提供参考。