【摘 要】
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针对现有的突发事件网络舆情系统动力学研究主观性强、缺乏干预措施讨论的问题,提出一种嵌入神经网络的系统动力学模型。基于改进的SEIR模型,分析和归类网络舆情传播中的主体
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61540032)
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针对现有的突发事件网络舆情系统动力学研究主观性强、缺乏干预措施讨论的问题,提出一种嵌入神经网络的系统动力学模型。基于改进的SEIR模型,分析和归类网络舆情传播中的主体及其他相关影响因素,建立网络舆情传播的系统动力学模型,同时将长短期记忆(LSTM)神经网络预测模块嵌入所建立的系统动力学模型中,并结合系统动力学模型模拟舆情演化并分析不同干预方式对舆情演化的影响。案例分析结果表明,所建立的系统动力学模型在模型构建上比其他动力学模型具有更强的合理性,在不同舆情传播阶段应采取不同的干预方式,且神经网络可以提前对突
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