基于遗传算法和贪心算法的网络舆情传播优化模型构建研究

杨文阳

当前众多的社交网络可以在用户之间共享和传播信息,为了有效识别社交网络舆情信息源的特征,网络舆情信息源在启动和支持舆情传播过程中发挥至关重要的作用。但调整网络舆情信息源具有一定的成本,因此,如果舆情信息传播不能优化配置会导致在调整过程中浪费大量的资源,甚至会导致网络舆情信息源性能的下降。本文以微信为例讨论了网络舆情信息源设置和优化的问题,并提出了解决该问题的模型。该模型结合了信息源模型和信息传播模型,该模型把信息源的个体特征作为其定位特征。该模型可以处理微信舆情传播优化所需的所有步骤:网络监控和数据收集、参数和识别以及信息源布局优化等。基于便利抽样对微信平台收集的数据集进行算法分析,验证了该模型采用遗传算法生成的解决方案可有效应用于网络舆情信息源的布局优化。 (共8页)
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