基于灰色预测的微博网络信息传播模型  

Transmission Model of Micro-Blog Network Information Based on Gray Prediction

作　　者：王杨[1,2] 吴家菁[1] 黄亚坤[1] 陈付龙[1] 赵传信[1] 

机构地区：[1]安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽芜湖241000 [2]中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230027

出　　处：《安徽师范大学学报（自然科学版）》2014年第2期129-133,共5页Journal of Anhui Normal University(Natural Science)

基　　金：教育部人文社科青年基金项目(11YJC880119)

摘　　要：微博网络信息传播具有动态、复杂、无规律性,因此难以进行信息传播的预测与控制.由于灰色理论在解决少数据、贫信息、不确定性问题具有一定的优势,本文提出了一种基于灰色神经网络的微博网络信息传播模型.模型将传播过程中动态、不确定因素作为扩展BP神经网络的输入参数,进行训练并预测信息传播的结果规律.仿真结果表明微博网络中信息传播在一般情况下具有初期传播平稳、中期传播迅速、后期逐渐缓慢形成稳定的传播规律.该模型对于微博网络上信息传播预测及控制具有一定的应用价值.Miero-bolg is hard to predict and control the information transmission which is dynamic, complex and disorder. Because the characters of gray theory can solve the problem with little data, poor information and indeterminacy, dynamic and indeterminable factors when in the process of transmission can be the inputting parameters for extensional BP neural network; then, it can train and predict the results of transmission. The simulations consider that information of micro-blog transmits stable firstly; and then, its transmission is rapid and becomes the stable community slowly lastly. The model has value on predicting and controlling in information transmission of micro-biog.

关 键 词：微博网络 灰色神经网络 传播机制 控制 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]