优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征
【目的/意义】社交网络舆情传播的爆发性和扩散性强,社会影响力大,应引起各界的关注。基于网络用户心理特征这一新颖的视角来研究网络舆情传播的问题,对防控网络舆情的传播具有一定的理论意义和应用价值。【方法/过程】优化SIS模型,建立以用户心理特征为主的社交网络舆情传播的数学模型,在对该模型分析的基础上,提出防控网络舆情传播的方法,并进行仿真验证。【结果/结论】仿真结果表明,降低用户的沉浸体验水平,增大用户的情感距离,加强用户的信息风险感知程度,能够有效地防控社交网络舆情的传播活动。...
Gespeichert in:
Veröffentlicht in: | 情报科学 2017, Vol.35 (3), p.53-56 |
---|---|
1. Verfasser: | |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
container_end_page | 56 |
---|---|
container_issue | 3 |
container_start_page | 53 |
container_title | 情报科学 |
container_volume | 35 |
creator | 林芹 郭东强 |
description | 【目的/意义】社交网络舆情传播的爆发性和扩散性强,社会影响力大,应引起各界的关注。基于网络用户心理特征这一新颖的视角来研究网络舆情传播的问题,对防控网络舆情的传播具有一定的理论意义和应用价值。【方法/过程】优化SIS模型,建立以用户心理特征为主的社交网络舆情传播的数学模型,在对该模型分析的基础上,提出防控网络舆情传播的方法,并进行仿真验证。【结果/结论】仿真结果表明,降低用户的沉浸体验水平,增大用户的情感距离,加强用户的信息风险感知程度,能够有效地防控社交网络舆情的传播活动。 |
format | Article |
fullrecord | <record><control><sourceid>chongqing</sourceid><recordid>TN_cdi_chongqing_primary_671473126</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><cqvip_id>671473126</cqvip_id><sourcerecordid>671473126</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-chongqing_primary_6714731263</originalsourceid><addsrcrecordid>eNpjYeA0NDAw1zU3MzbhYOAtLs5MMjAwMzWzMDOw5GTwe7JnxtOeacGewc9WLHw6r_v5rJbnS_Y92bXk-d6Jz3fPedHR9qy59cmeBc8mrX2-YMrzldseNUwBoqfzdz3Z1fd8yopnHduf7m9-PqHteefOp_saeRhY0xJzilN5oTQ3g5Kba4izh25yRn5eemFmXnp8QVFmbmJRZbyZuaGJubGhkZkxUYoAFHlWxA</addsrcrecordid><sourcetype>Publisher</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征</title><source>国家哲学社会科学学术期刊数据库 (National Social Sciences Database)</source><creator>林芹 郭东强</creator><creatorcontrib>林芹 郭东强</creatorcontrib><description>【目的/意义】社交网络舆情传播的爆发性和扩散性强,社会影响力大,应引起各界的关注。基于网络用户心理特征这一新颖的视角来研究网络舆情传播的问题,对防控网络舆情的传播具有一定的理论意义和应用价值。【方法/过程】优化SIS模型,建立以用户心理特征为主的社交网络舆情传播的数学模型,在对该模型分析的基础上,提出防控网络舆情传播的方法,并进行仿真验证。【结果/结论】仿真结果表明,降低用户的沉浸体验水平,增大用户的情感距离,加强用户的信息风险感知程度,能够有效地防控社交网络舆情的传播活动。</description><identifier>ISSN: 1007-7634</identifier><language>chi</language><subject>SIS模型 ; 仿真 ; 用户心理特征 ; 网络舆情传播</subject><ispartof>情报科学, 2017, Vol.35 (3), p.53-56</ispartof><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Uhttp://image.cqvip.com/vip1000/qk/90051A/90051A.jpg</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,4024</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>林芹 郭东强</creatorcontrib><title>优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征</title><title>情报科学</title><addtitle>Information Science</addtitle><description>【目的/意义】社交网络舆情传播的爆发性和扩散性强,社会影响力大,应引起各界的关注。基于网络用户心理特征这一新颖的视角来研究网络舆情传播的问题,对防控网络舆情的传播具有一定的理论意义和应用价值。【方法/过程】优化SIS模型,建立以用户心理特征为主的社交网络舆情传播的数学模型,在对该模型分析的基础上,提出防控网络舆情传播的方法,并进行仿真验证。【结果/结论】仿真结果表明,降低用户的沉浸体验水平,增大用户的情感距离,加强用户的信息风险感知程度,能够有效地防控社交网络舆情的传播活动。</description><subject>SIS模型</subject><subject>仿真</subject><subject>用户心理特征</subject><subject>网络舆情传播</subject><issn>1007-7634</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2017</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNpjYeA0NDAw1zU3MzbhYOAtLs5MMjAwMzWzMDOw5GTwe7JnxtOeacGewc9WLHw6r_v5rJbnS_Y92bXk-d6Jz3fPedHR9qy59cmeBc8mrX2-YMrzldseNUwBoqfzdz3Z1fd8yopnHduf7m9-PqHteefOp_saeRhY0xJzilN5oTQ3g5Kba4izh25yRn5eemFmXnp8QVFmbmJRZbyZuaGJubGhkZkxUYoAFHlWxA</recordid><startdate>2017</startdate><enddate>2017</enddate><creator>林芹 郭东强</creator><scope>2RA</scope><scope>92L</scope><scope>CQIGP</scope><scope>~WA</scope></search><sort><creationdate>2017</creationdate><title>优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征</title><author>林芹 郭东强</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-chongqing_primary_6714731263</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>chi</language><creationdate>2017</creationdate><topic>SIS模型</topic><topic>仿真</topic><topic>用户心理特征</topic><topic>网络舆情传播</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>林芹 郭东强</creatorcontrib><collection>中文科技期刊数据库</collection><collection>中文科技期刊数据库-CALIS站点</collection><collection>中文科技期刊数据库-7.0平台</collection><collection>中文科技期刊数据库- 镜像站点</collection><jtitle>情报科学</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>林芹 郭东强</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征</atitle><jtitle>情报科学</jtitle><addtitle>Information Science</addtitle><date>2017</date><risdate>2017</risdate><volume>35</volume><issue>3</issue><spage>53</spage><epage>56</epage><pages>53-56</pages><issn>1007-7634</issn><abstract>【目的/意义】社交网络舆情传播的爆发性和扩散性强,社会影响力大,应引起各界的关注。基于网络用户心理特征这一新颖的视角来研究网络舆情传播的问题,对防控网络舆情的传播具有一定的理论意义和应用价值。【方法/过程】优化SIS模型,建立以用户心理特征为主的社交网络舆情传播的数学模型,在对该模型分析的基础上,提出防控网络舆情传播的方法,并进行仿真验证。【结果/结论】仿真结果表明,降低用户的沉浸体验水平,增大用户的情感距离,加强用户的信息风险感知程度,能够有效地防控社交网络舆情的传播活动。</abstract></addata></record> |
fulltext | fulltext |
identifier | ISSN: 1007-7634 |
ispartof | 情报科学, 2017, Vol.35 (3), p.53-56 |
issn | 1007-7634 |
language | chi |
recordid | cdi_chongqing_primary_671473126 |
source | 国家哲学社会科学学术期刊数据库 (National Social Sciences Database) |
subjects | SIS模型 仿真 用户心理特征 网络舆情传播 |
title | 优化SIS模型的社交网络舆情传播研究——基于用户心理特征 |
url | https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-04T18%3A04%3A29IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-chongqing&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=%E4%BC%98%E5%8C%96SIS%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%88%86%E6%83%85%E4%BC%A0%E6%92%AD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E2%80%94%E2%80%94%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%94%A8%E6%88%B7%E5%BF%83%E7%90%86%E7%89%B9%E5%BE%81&rft.jtitle=%E6%83%85%E6%8A%A5%E7%A7%91%E5%AD%A6&rft.au=%E6%9E%97%E8%8A%B9%20%E9%83%AD%E4%B8%9C%E5%BC%BA&rft.date=2017&rft.volume=35&rft.issue=3&rft.spage=53&rft.epage=56&rft.pages=53-56&rft.issn=1007-7634&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cchongqing%3E671473126%3C/chongqing%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rft_cqvip_id=671473126&rfr_iscdi=true |