基于ISM和离散Hopfield神经网络的社群经济影响因素研究

基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。