● 摘要
本文旨在利用蚁群算法研究网络热点事件的传播过程。蚁群算法自20世纪90年代初问世以来,在解决实际问题中不断地得到改进和优化,在加快收敛速度的同时也扩大了搜索范围,已经逐渐发展成为一种高效的模拟进化优化算法。网络热点事件近些年来层出不穷,不仅在虚拟网络中形成了强大的舆论氛围,而且影响着现实社会,已经引起了国家政府部门的关注;在Web2.0时代,网络信息的传播呈现多元化、复杂化的特点,信息源去中心化,传播路径破碎化,具有不可预知和不可控制性,对于网络舆论监控提出了严重的挑战。本文提出了一种基于蚁群算法的网络热点事件传播模型,并用实验验证了其可行性,为热点事件的研究提出了一种新的思路和方法,对于网络热点事件传播的理论研究和实际应用具有重要的作用。本文的主要研究内容如下: 重点研究了蚁群算法的基本原理,并利用旅行商问题对蚁群算法的实现过程进行了分析;针对基本蚁群算法的缺点,研究了五种改进的蚁群算法,为热点事件传播模型的设计提供了理论基础和方法指导作用。 2. 对网络热点事件的产生原因和传播特征进行了分析,对网络热点事件在空间和时间上的传播阶段进行了研究;在空间传播过程中,利用复杂网络基本理论将热点事件传播过程看成层次型正反馈式传播;在时间传播过程中,将热点事件划分为潜伏期、爆发期、蔓延期、反复期、缓解期、长尾期等六个阶段。3. 对比分析了蚁群觅食过程与网络热点事件传播过程的相似性,将蚁群算法引入网络热点事件传播过程中,设计了一个基于蚁群算法的网络热点事件传播模型,并对该模型进行了仿真实验,证明了该模型的可行性,同时也指出了模型的不足之处。
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