吉林大学学报(理学版) ›› 2026, Vol. 64 ›› Issue (4): 816-0822.
王轶1, 秦艳萌2, 刘铭3, 贾鹤1
Wang Yi1, Qin Yanmeng2, Liu Ming3, Jia He1
摘要: 针对文化舆情在网络传播中如何准确定量揭示并建模其网络结构特征与情感演化规律的问题, 提出一种基于复杂网络和情感计算融合的文化舆情动态演化模型. 该模型以抖音平台数据为核心, 通过构建多维加权关系矩阵实现舆情传播网络的定量化表达, 设计情感加权社群聚类算法识别情感共鸣, 获取网络中情绪极性与传播结构的融合特征, 并引入结合注意力机制的门控循环单元网络进行演化的时序预测模型, 实现对情绪波动和传播趋势的动态建模. 实验结果表明, 该模型有效刻画了吉林文化舆情在网络空间中的传播结构和情感分布特征, 其拟合精度和预测结果均优于传统HK(Hegselmann-Krause)意见动力学模型与SIR(susceptible, infected, recovered
)传播模型, 验证了该模型具有较强的泛化能力, 可为文化的数字化传播规律分析提供有效的理论支撑.
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