觀點融合視角下改進(jìn)SIR的輿情信息傳播模型與仿真研究

摘要： 為解決因推薦算法影響導(dǎo)致社交信息平臺上用戶接收信息面單一、容易產(chǎn)生回聲室效應(yīng)及群體極化的問題,通過結(jié)合觀點融合模型和回聲室效應(yīng)理論,提出1種融合HK(hegselmann-krause,HK)模型和SIR(susceptible infected recovered model,SIR)模型的輿情信息傳播模型,并在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行仿真。研究結(jié)果表明:當(dāng)用戶接收信息面過窄,相似的... （共7頁）