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基于SOAR模型的突发事件中网络舆情的预测与仿真方法

摘要

本发明公开了一种基于SOAR模型的突发事件中网络舆情的预测与仿真方法。本发明基于SOAR模型,将网民作为智能体Agent,将网络舆情中网民群体行为转变过程看作相应舆情问题空间中状态随时间的连续转换过程,结合网络舆情演变、政府应急管理相关理论,将网民群体划分为Me‑formers与In‑formers,将网络舆情发展阶段划分为产生、爆发、成熟、衰退,设计网民Agent的工作记忆、长期记忆、决策过程、学习机制,构建网民群体行为转换规则库,建立了基于SOAR模型的网民群体行为转换SOAR Agent模型,以网络舆情演变过程中的衰退阶段为例,实现了突发事件中网络舆情的预测与仿真,以此评估不同的政府应急措施对不同类别网民群体行为的影响。

著录项

  • 公开/公告号CN107239489A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-10-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN201710266970.X

  • 发明设计人 方天时;王阳春;

    申请日2017-04-21

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人王玮

  • 地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 03:28:47

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20170421

    实质审查的生效

  • 2017-10-10

    公开

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