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內容簡介: |
内容简介
本书将动力学理论引入舆情传播领域,构建不同环境下的舆情传播动力学模型,包括单信息传播SFI模型、交叉信息同步传播CT-SFI动力学模型、延迟信息传播DT-SFI动力学模型、考虑主动因素的单信息传播P-SFI动力学模型、考虑意见领袖的单信息传播OL-SFI动力学模型、衍生信息传播D-SFI动力学模型、基于阅读量的多信息传播SRI动力学模型、基于讨论量的信息传播SDI动力学模型、基于阅读量和讨论量的多信息传播SRDI动力学模型。本书采集中国新浪微博社交网络平台数据,对真实案例进行参数估计和敏感性分析,本书提出的模型可以实现舆情早期预测功能并获取舆情关键要素,可提供有效的舆情控制与引导策略。
目 录
1 概述 1
1.1 网络信息传播平台 1内容简介
本书将动力学理论引入舆情传播领域,构建不同环境下的舆情传播动力学模型,包括单信息传播SFI模型、交叉信息同步传播CT-SFI动力学模型、延迟信息传播DT-SFI动力学模型、考虑主动因素的单信息传播P-SFI动力学模型、考虑意见领袖的单信息传播OL-SFI动力学模型、衍生信息传播D-SFI动力学模型、基于阅读量的多信息传播SRI动力学模型、基于讨论量的信息传播SDI动力学模型、基于阅读量和讨论量的多信息传播SRDI动力学模型。本书采集中国新浪微博社交网络平台数据,对真实案例进行参数估计和敏感性分析,本书提出的模型可以实现舆情早期预测功能并获取舆情关键要素,可提供有效的舆情控制与引导策略。
目 录
1 概述 1
1.1 网络信息传播平台 1
1.2 网络信息传播模式 7
1.3 国内外研究现状及发展趋势 17
2 单信息传播SFI动力学模型 42
2.1 SFI动力学模型 42
2.2 基于转发的单信息传播指数 46
2.3 数值拟合 50
2.4 参数敏感性分析 60
2.5 信息传播预测 68
3 交叉信息同步传播CT-SFT动力学模型 75
3.1 CT-SFT动力学模型 75
3.2 基于转发的交叉同步信息传播指数 90
3.3 数值拟合 95
3.4 参数敏感性分析 105
4 延迟交叉信息传播DT-SFI动力学模型 114
4.1 DT-SFI动力学模型 114
4.2 基于转发的延迟交叉信息传播指数 130
4.3 数值拟合 133
4.4 参数敏感性分析 142
5 意见领袖参与的单信息传播OL-SFI动力学模型 157
5.1 OL-SFI动力学模型 157
5.2 基于转发意见领袖参与的单信息传播指数 165
5.3 数值拟合 167
5.4 参数敏感性分析 177
6 多信息传播M-SRI动力学模型 186
6.1 M-SRI动力学模型 186
6.2 基于阅读的多信息传播指数 189
6.3 数值拟合 193
6.4 参数敏感性分析 198
6.5 信息传播预测 205
7 多信息传播M-SFI动力学模型 212
7.1 M-SFI动力学模型 212
7.2 基于转发的多信息传播指数 216
7.3 数值拟合 220
7.4 参数敏感性分析 225
7.5 信息传播预测 234
8 多信息传播M-SRFI动力学模型 240
8.1 M-SRFI动力学模型 240
8.2 基于阅读和转发的多信息传播指数 245
8.3 数值拟合 248
8.4 参数敏感性分析 255
8.5 信息传播预测 269
参考文献 278
作者简介
殷复莲,中国传媒大学信息与通信工程学院教授,博士生导师,从事传媒、舆情等交叉学科领域大数据分析与挖掘的教学与科研工作。主持国家自然科学基金、国家新闻出版广电总局、北京市教委、国家互联网信息办公室网络社会工作局等科研项目20余项,发表SCI、EI等检索论文60余篇,荣获国家发明专利10余项。荣获2017年北京市科学技术奖三等奖,广播影视科技创新奖突出贡献奖、一等奖,中国电影电视技术学会科学进步奖一等奖,二等奖等多项科技奖励;相关论文荣获中国新闻技术工作者联合会、国家新闻出版广电总局电影专业委等优秀论文奖等近10项。
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關於作者: |
殷复莲,中国传媒大学信息与通信工程学院教授,博士生导师,从事传媒、舆情等交叉学科领域大数据分析与挖掘的教学与科研工作。主持国家自然科学基金、国家新闻出版广电总局、北京市教委、国家互联网信息办公室网络社会工作局等科研项目20余项,发表SCI、EI等检索论文60余篇,荣获国家发明专利10余项。荣获2017年北京市科学技术奖三等奖,广播影视科技创新奖突出贡献奖、一等奖,中国电影电视技术学会科学进步奖一等奖,二等奖等多项科技奖励;相关论文荣获中国新闻技术工作者联合会、国家新闻出版广电总局电影专业委等优秀论文奖等近10项。
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