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题名网络舆情传播与演变背景下的微博信息转发预测分析
被引量：14
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作者
郭淼
焦垣生
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机构
西安交通大学人文学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2016年第5期46-51,37,共7页
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基金
国家社会科学基金重点项目"文艺创作坚持以人民为中心的创作导向问题研究:理论
实践与经验"(编号:ZD12A20079)阶段性研究成果之一
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文摘
[目的/意义]针对新时期微博平台的舆情传播特点,研究复杂社交网络下的微博用户转发行为的预测模型。[方法/过程]研究了网络中个体状态在改进SEIR网络模型的数学表达以及评价个体传播能力的改进PageRank算法,利用数值仿真对改进SEIR模型进行了验证。并利用该文提出的模型对6.20南京宝马肇事案的新浪微博数据进行了分析。[结果/结论]改进SEIR模型相比于传统SEIR模型更好地预测了复杂社交网络的网络舆情传播,同时改进PageRank算法能够很好地评价用户的传播能力,结合贝叶斯网络能够较好预测微博转发路径与转发次数。
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关键词
复杂社交网络仓室模型
PAGERANK算法
舆情传播
微博
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Keywords
complex social network compartment model
PageRank algorithm
public opinion dissemination
Micro Blog
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名SNA模型在银行零售信贷风控中的研究
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作者
万平
娄峰
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机构
中国社会科学院大学
中原银行股份有限公司风险管理部
中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
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出处
《技术经济与管理研究》
北大核心
2021年第9期69-74,共6页
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文摘
文章在商业银行借记卡资金交易大数据的基础上构建了银行零售客户的金融核心复杂社交关系网络模型。通过社交网络模型既能可视化分析风险客户的复杂社会关系,也进一步开发出具有复杂社交网络指标的量化风险预测模型来与传统的行为评分模型进行交叉验证。并将模型应用在贷前审批的风险识别、贷后交易行为的风险预警以及集中性客群风险的前置评估管理等真实场景,在深入研究社交网络模型应用的同时,有效提升了商业银行大数据风险控制的能力。
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关键词
零售客户
社交网络模型
大数据
风险管理
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Keywords
Retail customers
SNA model
Big data
Risk management
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
F832
[经济管理—金融学]
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