摘要

为了探究网络舆情的演化机理及传播机制,并考虑到舆情信息以及舆情个体态度的模糊性特点,提出一种基于模糊推理理论的网络舆情观点聚合的CA(Cellular Automaton)模型.定义关注度、态度群落、环境适应强度三种舆情个体属性.将个体属性模糊化,建立模糊推理规则库.把模糊属性反模糊输出的值作为元胞情感状态变化权重,在元胞自动机模型Moore邻域结构下演化并分析个体属性以及邻域环境对网络舆情观点聚合现象的影响.并仿真得到了两种不同模糊定界下的网络舆情观点聚合效果,这些"类聚"状态反映了舆情生命周期的阶段特点,为舆情应对和引导提供参考.