因特网舆情传播的协同元胞自动机模型

【摘要】：现有的因特网舆情传播研究或者从话题文本增长—消亡过程的数学统计或智能学习出发,或者采用元胞自动机或隐马尔可夫模型(HMM)分析主题倾向度的演化过程。但这些研究均缺乏有关舆情主体属性对因特网舆情传播影响的分析。基于因特网舆情空间的系统协同性,首先计算元胞状态协同转移概率,同时将整体协同转移概率与中心元胞之九邻居局域状态概率比较,确定中心元胞状态是否转换。经过若干次时间序列的迭代计算,获得舆情整体传播趋向"+"或"-"的程度(磁化率)。通过观察磁化率—时间变化曲线,能清楚地了解舆情传播的演化。在此基础上,提出一个扩展的协同元胞自动机模型及算法。仿真结果表明环境适应度参变量表达了网络舆情主体从众心理,其变化影响磁化率向多数人意见靠拢;而偏好参变量使网络舆情整体快速向"偏好"方向传播。该模型比较接近现实社会网络的舆情传播方式。