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申请/专利权人：聊城大学
摘要：本发明涉及舆情信息处理技术领域，尤其涉及一种基于观点动力学的社交网络观点共识建模方法。本发明方法首先创建随机网络，并使用网络划分算法将社交网络划分为若干个子网，并确定每个子网的领袖集合和支持者集合；使用Floyd算法计算同一子网中任意两个个体之间的最短路径；计算同一子网中任意两个个体之间的信任级别；计算每个个体分配给其他个体的权重；计算每个领袖和支持者的演变观点；创建最小调整模型CR_min。本发明将个体分为领袖和支持者，根据两种个体不同的沟通机制，建立基于观点动力学视角的观点动态演化模型，同时调整领袖的初始观点和领袖之间的权重，最小化调整值，大大缩短了共识达成的时间，提高了共识达成的效率。
主权项：1.一种基于观点动力学的社交网络观点共识建模方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、随机生成具有n个个体和连接概率p的ER随机网络GV,E，V＝{v1,v2,……vn}是个体的集合，vi表示第i个个体，i＝1，2，…，n；E是V的一组有序边；对于生成的网络中的每条边eij，随机生成边权重sij，sij∈[0,1]；然后，在区间[0，1]内随机生成n个个体的初始观点oi0；步骤2、使用网络划分算法将社交网络GV,E划分为q个子网GlVl,El，l＝1,2,…,q，并确定每个子网的领袖集合和支持者集合步骤3、使用Floyd算法计算同一子网中任意两个个体之间的最短路径；步骤4、计算同一子网中任意两个个体之间的信任级别；步骤5、计算每个个体分配给其他个体的权重；步骤6、计算每个领袖和支持者的演变观点；步骤7、应用步骤1中领袖的初始观点和步骤5所得领袖之间的权重，创建最小调整模型CR_min，使用CR_min模型可获得调整值AM。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 聊城大学 基于观点动力学的社交网络观点共识建模方法
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