基于SOAR模型的突发事件中网络舆情的预测与仿真方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201710266970.X
IPC分类号：G06F17/30;G06Q50/00;G06K9/62
申请日期：
2017-04-21
申请人：
南京理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于SOAR模型的突发事件中网络舆情的预测与仿真方法
申请号	CN201710266970.X	申请日期	2017-04-21
法律状态	驳回	申报国家	暂无
公开/公告日	2017-10-10	公开/公告号	CN107239489A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	南京理工大学	申请人地址	江苏省南京市孝陵卫200号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京理工大学	当前权利人	南京理工大学
发明人	方天时;王阳春
代理机构	南京理工大学专利中心	代理人	王玮

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。

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