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1.
为更好地体现群体性事件中闹事群体情绪感染的真实性和仿真过程中的不确定性,在分析已有的情绪感染的理论基础上,提出了"领头人物"层次化情绪诱导模型。研究了领头人物的诱导机制和对群体成员诱导规则。改进了主体间情绪交互算法,解决了无法体现循环效应中的反馈作用及情绪感染失真的问题,同时引入了从众、情绪衰减、情绪不适应度、游动等算子,并建立了闹事群体的情绪感染模型,实验证明该模型能真实地反映闹事群体的情绪表现,更好地体现群体性事件的发展规律。  相似文献   
2.
针对传统的潜在狄利克雷分析(LDA)模型在提取评论主题时存在着计算时间长、计算效率低的问题,提出基于MapReduce架构的并行LAD模型建立方法.在文本预处理的基础上,得到文档-主题分布和主题-特征词分布,分别计算主题相似度和特征词权重,结合k-均值聚类算法,实现评论主题提取的并行化.通过Hadoop并行计算平台进行实验,结果表明,该方法在处理大规模文本时能获得接近线性的加速比,对主题模型的建立效果也有提高.  相似文献   
3.
为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及动态调整粒子集规模等策略,实现了云遗传算法和PSO算法的协同,最后通过全局收敛性证明、时间复杂度和实验分析,验证了算法的有效性。  相似文献   
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