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J-GLOBAL ID：201802243137879700   整理番号：18A0655906

世論の大データに向けたインターネットの情緒進化のメカニズムと傾向予測研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Evolution Mechanism and Trend Prediction of Netizens for Public Opinion Big Data

著者 (5件)： Lan Yuexin (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000) ,  Xia Yixue (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000) ,  Liu Bingyue (天津交通職業学院 天津 300132) ,  Gao Yang (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000) ,  Li Zeng (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000)
資料名： Qingbao Zazhi  (Qingbao Zazhi)
巻： 36  号： 11  ページ： 134-140  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3718A  ISSN： 1002-1965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： [目的/意義]大データ環境下で、異なるネットワークの情緒は世論の伝播過程において相互に影響し、一部の「集団分極」現象が発生し、どのようにネットワークの情緒発展メカニズムを把握し、その進化傾向を正確に把握するかは、大データ環境下での世論管理の重要な内容である。【方法】大規模データ環境におけるネットワークの感情特性と分類を定性的に分析して,モデルの平衡点と安定性条件を計算することによって,ネットワークの感情的競争のシナリオを研究し,そして,回帰分析を通してネットワークの感情発展傾向予測の問題を研究した。【結論】理論的モデリングとシミュレーション分析を通して,異なるタイプの情緒ネットワークの数の変化法則を得て,ネットワーク世論におけるネットワーク傾向の予測方法を得た。最後に、ネットワークの情緒発展メカニズムモデルの高次元の拡張問題、同時期の世論事件がネットワークの感情に対する衝撃問題及びネットワーク世論情報内容とネットワークの手などのネットワークの情緒に対する影響問題などの一連の研究の問題を提出した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  モデリング ,  予測技法 ,  モデル ,  *インターネット ,  *予測 ,  高次元 ,  回帰分析 ,  安定条件 ,  衝撃 ,  ネットワーク ,  *前向きコホート研究 ,  *世論
準シソーラス用語： 平衡点 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 世論 ,  インターネット ,  情緒 ,  進化 ,  メカニズム ,  傾向 ,  予測 ,  研究