网络舆论传播地数学模型
数学建模阻止小道消息传播规律

数学建模阻止小道消息传播规律在现代社会中,信息传播变得迅速而广泛,小道消息往往会以意想不到的速度传播开来。
而数学建模作为一种工具,可以帮助我们理解和预测小道消息传播的规律,从而采取相应的措施来阻止其传播。
本文将探讨数学建模在阻止小道消息传播规律方面的应用。
1. 小道消息传播的特点小道消息传播是一种快速蔓延的现象,具有以下特点:快速性:小道消息传播速度快,往往只需要短时间就能影响大量人群。
社交性:小道消息多通过社交网络、口头传播等途径传播,从而迅速影响亲朋好友。
情感性:小道消息通常涉及情感因素,容易引起共鸣,加速传播。
2. 数学建模在阻止传播中的应用数学建模可以帮助我们理解小道消息传播的规律,从而采取相应的措施来阻止其传播。
网络传播模型:数学可以帮助我们建立网络传播模型,分析消息在社交网络中的传播路径和速度。
通过研究信息的传播途径,可以有针对性地选择阻断点,减缓传播速度。
传播速率模型:借助数学建模,我们可以分析小道消息的传播速率,并根据消息的内容、情感倾向等因素,预测其传播程度。
在早期预测的基础上,及早制定应对策略,有助于遏制消息传播。
信息封锁策略:数学建模可以帮助我们研究信息封锁策略的有效性。
通过模拟不同封锁策略下的消息传播情况,找到最优的封锁策略,从而最大限度地减少信息传播。
3. 阻止传播的策略基于数学建模的分析,我们可以制定一些策略来阻止小道消息的传播:针对性封锁:根据传播模型,针对影响较大的节点进行信息封锁,以阻止消息的传播路径。
信息替代:提供准确、有价值的信息,以替代虚假的小道消息,从而降低虚假消息传播的效果。
舆论引导:通过积极的宣传和舆论引导,改变人们的情感倾向,减缓负面消息的传播速度。
快速响应:一旦发现虚假消息,要及时快速地发布真实信息,阻止虚假消息继续扩散。
4. 社会共识的重要性除了数学建模和相应策略,培养社会共识也是阻止小道消息传播的重要手段。
人们应当认识到虚假消息对社会的危害,主动抵制传播虚假信息的行为,形成共同抵制虚假消息的社会风尚。
数学模型在社会网络分析中的应用

数学模型在社会网络分析中的应用在当今数字化和信息化的时代,社会网络的规模和复杂性不断增长。
从社交媒体上的朋友关系到商业合作中的伙伴网络,从学术研究中的引用网络到城市交通中的路线网络,社会网络无处不在。
为了理解和洞察这些复杂网络的结构、功能和动态,数学模型发挥着至关重要的作用。
社会网络可以被看作是由节点(个体或实体)和连接节点的边(关系或交互)组成的图结构。
数学模型为我们提供了一种系统的方法来描述、量化和预测这些网络的特征和行为。
一种常见的数学模型是图论模型。
图论中的基本概念,如节点的度(与一个节点相连的边的数量)、路径(节点之间的连接序列)和连通性(网络中节点之间相互可达的程度),为我们理解社会网络的结构提供了基础。
例如,通过分析节点的度分布,我们可以发现网络中是否存在具有极高影响力的“中心节点”,或者网络是否具有均匀的连接性。
另一个重要的数学模型是随机图模型。
在这种模型中,节点之间的连接是基于一定的概率随机形成的。
通过调整概率参数,我们可以模拟出不同类型的网络结构,例如稀疏网络或密集网络。
随机图模型有助于我们理解社会网络形成的随机性和不确定性,以及预测网络在随机因素影响下的演化趋势。
在社会网络分析中,社区发现也是一个关键问题。
数学模型如模块度优化模型可以帮助我们识别网络中紧密连接的子群,即社区。
这些社区可能代表着具有共同兴趣、职业或社交圈子的人群。
通过发现社区,我们可以更好地理解网络的功能分区和信息传播模式。
数学模型还可以用于研究社会网络中的信息传播和扩散。
例如,基于传染病传播模型的思想,我们可以构建信息传播模型,来预测某种观点、谣言或创新在网络中的传播速度和范围。
这对于理解社会舆论的形成和演变、市场推广策略的制定以及公共卫生事件的防控都具有重要意义。
以社交平台上的热点话题传播为例。
假设一个热点话题在社交网络中开始传播,我们可以将每个用户看作一个节点,用户之间的关注关系或好友关系看作边。
通过建立数学模型,考虑用户的影响力、传播意愿以及信息的可信度等因素,我们能够预测这个话题在网络中的传播路径和最终的影响范围。
基于大数据分析的网络舆情传播模型研究与建模

基于大数据分析的网络舆情传播模型研究与建模随着互联网的发展,人们对于舆情传播的关注度也越来越高。
网络舆情传播模型研究与建模是一个旨在分析和理解大数据中的舆情信息,揭示其传播机制和规律的研究领域。
本文将从定义网络舆情、大数据分析的概念入手,探讨基于大数据分析的网络舆情传播模型的研究与建模。
首先,我们需要明确什么是网络舆情。
网络舆情是指通过互联网平台上的信息流传播的涉及社会、经济、政治、文化等各个领域、各个层面的舆论和情感表达。
网民通过各种社交媒体、论坛、博客等平台进行信息发布和分享,这些信息在网络上迅速传播,引发大量网友的参与和讨论,进而形成一种舆论场景。
大数据分析是指通过对大规模数据集进行采集、存储、处理和分析,从中发现隐藏的模式、关联和趋势,进而提供决策支持和洞察。
在网络舆情研究中,大数据分析扮演着至关重要的角色。
通过搜集、爬取、存储和处理互联网上的大量数据,如新闻、微博、微信、论坛等,我们可以得到丰富的舆情信息资源。
基于大数据分析的网络舆情传播模型的研究与建模是为了深入理解和预测舆情的传播特征和机制。
在传统的舆情研究中,学者们通常基于小样本和有限信息来进行分析,这样往往不能准确反映真实的情况。
而大数据分析所采用的海量数据和算法可以帮助我们更全面地认知舆情现象,揭示网络舆情的发生、演化和蔓延规律。
在研究网络舆情传播模型时,我们可以基于影响力传播理论,构建相应的模型。
影响力传播理论认为,网络舆情传播是由一系列的信息源和受众之间的相互作用所导致的。
信息源通过发布信息,受众通过接受和传播信息,从而形成一种信息传播的网络。
在这个网络中,每个个体都有不同的影响力大小,信息的传播路径也是多样的。
我们可以通过建立数学模型,对网络舆情的传播进行建模和分析。
一个常用的网络舆情传播模型是SIR模型,即易感者(susceptible)、感染者(infected)、恢复者(removed)模型。
在这个模型中,舆情的传播过程可以看作是一种病毒的传播过程。
一种考虑政府介入的SIR网络谣言传播模型构建及其仿真研究

晋图学刊 2023(3):12-21ShanxiLibraryJournal 收稿日期:2022-08-28 定稿日期:2023-05-25基金项目:2022年国家社会科学基金青年项目“‘双碳’目标下‘技术-经济-区域’信息融合的创新生态系统构建及其协同演化研究”(项目编号:22CTQ028)作者简介:吕 鲲(1988-),男,博士,特聘副研究员,研究方向为情报分析。
E mail:351941281@qq.com引文格式:吕鲲,金鸿飞.一种考虑政府介入的SIR网络谣言传播模型构建及其仿真研究[J].晋图学刊,2023(3):12-21.·青年论坛·一种考虑政府介入的SIR网络谣言传播模型构建及其仿真研究吕 鲲,金鸿飞(宁波大学商学院,浙江宁波315211)摘 要:当今,网络谣言的肆意传播对社会造成了较大的负面影响。
本文通过建立政府介入的SIR网络谣言传播模型,较为准确地描述舆情发展情况,为谣言的治理提供了理论依据。
本研究以经典SIR模型为基础,引入了政府介入因素,构建了一种改进的网络谣言传播模型,并使用MATLABR2016a对模型进行数值仿真,再进一步通过控制变量法,分析政府在舆情发展的不同时期对网络谣言传播的影响。
实验结果表明,政府的介入会对网络舆情的爆发时间、谣言规模等方面产生重要影响,能够较为准确地反映网络谣言传播趋势,为网络谣言的治理提供有价值的参考建议。
关键词:网络谣言;政府介入;SIR模型;模拟仿真中图分类号:G206 文献标识码:A 文章编号:1004-1680(2023)03-0012-100 引言在互联网高速发展的时代背景下,谣言的传播速度已经越来越快,涉及范围也越来越广。
2019年3月,网络上流传着一则谣言称,“央行将从4月1日起下调金融机构5%的存款准备金率”[1],同月还发生了“江苏盐城响水爆炸18名消防员牺牲”[2]网络谣言事件,此外还有2018年8月的“湖北黄陂车祸导致7名路人死亡”[3]网络谣言事件等。
网络舆情模型研究

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2011数学建模竞赛题目

A: 网络舆论的形成、发展与控制持有、接受、表达某种相同、相似的观点的人在社会人群中所占的比例超过一定的阀值,这时候这种观点就上升为舆论(opinions)。
舆论在特定的条件下,产生巨大的社会力量,能够左右社会大众和政府的行为。
如今,互联网作为一个开放自由的平台,已经成为了世界的“第四媒体”。
显然,网络舆论与传统舆论在形成、发展等方面有着诸多不同的特点,如何控制和引导网络舆论的形成与发展是当今社会的一个重要课题。
作为开放的网络平台,加上其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点,越来越多的人们愿意通过互联网来表达自己的个人想法。
现今,互联网已成为新闻集散地、观点集散地和民声集散地。
互联网上的信息内容庞杂多样,容纳了各种人群、各类思潮,对于社会上的一些敏感问题出现在网上而引起一些人的共鸣应是一种正常现象,但是由于各种复杂因素使这些敏感问题向热点演变,最后形成网络舆论并引起社会群众的违规和过激行动时,将影响到社会安定和其他政治问题,因此网络舆论的爆发将以“内容威胁”的形式对社会公共安全形成威胁,对网上的信息内容进行管理和控制将成为互联网进一步发展的必然趋势。
请在上述背景基础上,解决如下问题:(1)请在查找资料的基础上,给出网络舆论的基本概念和特性,分析影响网络舆论的各种因素;(2)运用你们所掌握数学知识,建立网络舆论形成的数学模型,使其能够对网络舆论的发展、变化趋势做出有效的判断,并能对网络舆论的态势做出客观的表述;(3)基于上述模型的基础上,请描述在网络舆论形成后,如何利用你们的模型来网络舆论的发展趋势。
B题:水资源短缺风险综合评价水资源,是指可供人类直接利用,能够不断更新的天然水体。
主要包括陆地上的地表水和地下水。
风险,是指某一特定危险情况发生的可能性和后果的组合。
水资源短缺风险,泛指在特定的时空环境条件下,由于来水和用水两方面存在不确定性,使区域水资源系统发生供水短缺的可能性以及由此产生的损失。
移动社交网络中的影响力传播模型研究

移动社交网络中的影响力传播模型研究随着移动互联网的快速发展,移动社交网络成为人们日常生活的重要组成部分。
在移动社交网络中,用户通过发布内容、与他人互动和分享信息来建立连接和交流。
这种交流模式不仅改变了人与人之间的社交方式,还对信息的传播产生了巨大影响。
因此,研究移动社交网络中的影响力传播模型具有重要的实际意义。
一、影响力传播模型概述影响力传播模型是对信息在网络中传播过程的数学建模和分析。
它描述了通过社交网络传播信息的方式和机制,揭示了信息从一个用户到达其他用户的路径和传播速度。
在移动社交网络中,影响力传播模型研究主要集中在两个方面:信息的传播路径和网络中信息传播的速度。
1. 信息的传播路径信息传播路径是指信息从一个用户(源节点)传播到其他用户(接收节点)的路径。
在移动社交网络中,信息传播路径主要由两个因素决定:网络拓扑结构和用户信息特征。
网络拓扑结构包括用户之间的连接关系和社交网络的整体结构。
用户信息特征包括用户的兴趣偏好、社交影响力和信息传播行为等。
通过研究网络拓扑结构和用户信息特征,可以揭示出信息在移动社交网络中的传播路径。
2. 信息传播速度信息传播速度是指信息从源节点到达接收节点所需要的时间。
它受到多个因素的影响,包括网络拓扑结构、用户行为和信息特征等。
研究信息传播速度可以帮助我们理解信息在移动社交网络中的传播机制,进而优化信息传播策略,提高信息的传播效果。
二、常见的影响力传播模型目前,学术界提出了多种影响力传播模型来研究移动社交网络中的信息传播。
以下是几种常见的模型。
1. 传统的独立级联模型传统的独立级联模型是信息传播研究的基础,它假设每个用户独立地决定是否转发信息。
该模型通过计算每个用户的影响力概率来预测信息传播的规模。
然而,独立级联模型没有考虑用户之间的相互影响,因此在移动社交网络中的适用性有限。
2. SIR模型SIR模型是传染病传播模型在影响力传播中的应用。
它将网络中的用户分为三个状态:易感染者(Susceptible)、感染者(Infected)和康复者(Recovered)。
信息科学中的扩散网络模型研究

信息科学中的扩散网络模型研究导言信息科学是一个广泛而复杂的领域,其中扩散网络模型是一个令人着迷的研究方向。
扩散网络模型可以帮助我们理解信息和影响在社会网络中如何传播和扩散。
本文将深入探讨扩散网络模型在信息科学中的研究。
一、扩散网络模型的定义和背景扩散网络模型是描述信息、传播和扩散过程的一种数学模型。
它通常基于图论,用节点和边来表示网络的结构。
每个节点代表一个实体,如个人、组织或产品,而边则表示它们之间的相互作用或连接关系。
扩散网络模型最早应用于描述病毒传播的过程,如疾病的传播模型。
随着互联网和社交媒体的兴起,人们开始将扩散网络模型应用于描述信息和影响在社会网络中的传播。
这些模型可以用于研究广告传播、新闻事件传播、社交网络中的信息传播等。
二、常见的扩散网络模型2.1 独立级联模型独立级联模型是最简单和最常见的扩散网络模型之一。
在这个模型中,每个节点以一定的概率将信息传递给它的邻居节点,然后这些邻居节点又以相同的概率传递给它们的邻居节点,以此类推。
这样的传播过程可以看作一系列的级联,即信息从一个节点传递到另一个节点。
2.2 传染病模型传染病模型是将传统疾病传播模型应用于社交网络中的信息传播。
它基于流行病学理论,将信息传播过程类比为病毒传播的过程。
在这个模型中,节点可以处于不同的状态,如易感、感染和康复。
通过研究节点之间的相互作用和交互,我们可以预测信息在社交网络中的传播趋势。
2.3 同化模型同化模型是描述信息传播中个体之间相互影响和同化的模型。
在这个模型中,节点之间的相互作用会导致它们的观点、态度或行为趋于一致。
这种同化过程可以用于研究社交网络中的舆论形成、意见领袖的崛起等。
三、扩散网络模型的研究方法扩散网络模型的研究通常涉及数学建模、计算和仿真三个方面。
数学建模通过建立起适当的数学模型来描述和分析扩散网络的行为。
计算方法则通过计算机算法和技术来模拟和分析扩散过程。
仿真方法则借助计算机模拟和实验来重现扩散网络模型的行为,并通过结果验证模型的准确性和可靠性。
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网络舆论传播问题一、摘要本文讨论了影响网络舆论的因素、网络舆论形成及对网络舆论的调控与引导问题。
问题一,由调查问卷(见附录一),将影响网络舆论的因素归类为主体、客体和外界,建立三层结构体系。
采用模糊层次分析(FAHP)与模糊综合评判相结合的方法对影响网络舆论的各个因素进行分析。
根据隶属度原则,构造模糊一致矩阵,根据其性质求解出影响网络舆论主要因素的相对重要程度依次为:舆情指向,管理力度,事件本身的舆论价值,互联网发展的普及程度,及其对总目标的权重依次为:0.245,0.2025,0.105,0.1425。
问题二,以“邓玉娇事件”为例,对网络舆论的形成进行分析。
根据网络舆论生成的“蝴蝶效应”机制,将该舆论的形成分为五个时期:产生期、成长期、爆发期、降温期、长尾期。
首先,根据跟帖量散点图用最小二乘法通过Matlab拟合出各个时期的函数模型并检验其拟合程度。
其次,通过对舆论形成的全过程建立的模型,判断其所处阶段,然后利用所建立的各个阶段的子模型作进一步的预测。
问题三,根据问题二中建立的模型,预测网络舆论的走势,判断网络舆论是否处于爆发期的潜伏阶段,并针对预测的结果,进行相应的及时调控和引导。
关键词:模糊层次分析模糊综合评判蝴蝶效应分段曲线拟合二、问题重述2.1问题背景持有、接受、表达某种相同、相似的观点的人在社会人群中所占的比例超过一定的阀值,此时的观点就上升为舆论。
并且在特定的条件下,舆论会产生巨大的社会力量,能够左右社会大众和政府的行为。
现如今,互联网又作为一个开放自由的平台,已经成为了世界的“第四媒体”。
显然,网络舆论与传统舆论在形成、发展等方面有着诸多不同的特点,如何控制和引导网络舆论的形成与发展是当今社会的一个重要课题。
作为开放的网络平台,加上其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点,越来越多的人们愿意通过互联网来表达自己的个人想法。
现今,互联网已成为新闻集散地、观点集散地和民声集散地。
互联网上的信息内容庞杂多样,容纳了各种人群、各类思潮,对于社会上的一些敏感问题出现在网上而引起一些人的共鸣应是一种正常现象,但是由于各种复杂因素使这些敏感问题向热点演变,最后形成网络舆论并引起社会群众的违规和过激行动时,将影响到社会安定和其他政治问题,因此网络舆论的爆发“内容威胁”的形式对社会公共安全形成威胁,对网上的信息内容进行管理和控制将成为互联网进一步发展的必然趋势。
2.2 问题的提出根据以上信息解决一下的问题:(1)查找相关的资料,并运用数学建模方法分析影响网络舆论的各种因素;(2)运用所掌握数学知识,建立网络舆论形成的数学模型,使其能够对网舆论的发展、变化趋势做出有效的判断,并能对网络舆论的态势做出客观的表述;(3)在上述模型的基础上,描述在网络舆论形成后利用所建型来控制和引舆论的发展趋势。
三、模型假设1、各层之间的因素不相互影响。
2、除考虑因素外其他因素对网络舆论的影响很小,可忽略不计。
3、在提取主成分的成分的过程,不考虑信息损失对模型结果的影响。
四、符号说明A :网络舆论;B:主准则层中的各个元素;iC:子准则层中的各个元素;i j:模糊一致矩阵各层元素的权重;ir:模糊一致矩阵的标度值;ijmax λ:判断矩阵A 的最大特征值; R :判断矩阵;i y :各个阶段的函数模型(1,2,3,4,5)i =; i x :各阶段的具体时间(1,2,3,4,5)i =; k N :数据的分点; ()k g x :所设的线性函数;,m n :散点;S :最小二乘估计量;五、问题分析和模型的建立5.1问题一影响网络舆论的因素很多,是一个复杂的多目标的决策问题。
根据调查表中的信息(见附录一),我们决定采用模糊层次分析法与模糊综合评判方法相结合对其进行分析。
首先用模糊层次分析法计算各指标的权重,然后是用模糊数学中的综合评价方法进行综合评价。
具体步骤如下:1)根据影响网络舆论的各个因素属性将其大体上分为三大类:网络舆论主体影响因素、网络舆论客体影响因素、网络舆论外部影响因素。
具体的分类如下图1所示:图1 影响网络舆论的评价体系2)进而得出两两因素比较的隶属度,并构造模糊一致矩阵的参照(如下表1所示)。
表1 0.1~0.9数量标度3) 然后层次单排序—根据模糊一致矩阵的性质,可求得各层元素的权重i ω。
11112nn a na ω=∈Ω∑i ik k =-+*r ,i n 为R 的阶数,α=(n -1)/2。
若ij r 按表1进行标度,而且满足1ij ji r r =-,则R 为模糊一致矩阵,不用再去检验矩阵的一致性。
4)最后利用模糊综合评价方法对其进行综合评价。
5.2问题二根据人民舆情检测室发布的2009年上半年网络舆情热点的持续时间、点击量、回帖数及政府的态度等相关信息可知各个网络舆论形成的过程大体相同。
因而我们决定对2009上半年舆论热点中热度最高的“湖北巴东县邓玉娇案”进行分析,具体找出其舆论形成的过程。
(一)我们将从人民网强国论坛上得到的数据点分成k 组12,,,k N N N L ,即1122***1111121211***2121222222***1122(,),(,),,(,)(,),(,),,(,)(,),(,),(,)k k N N N N k k k k kN kN x y x y x y x y x y x y x y x y x y L L L L LL其中12,,,k N N N L 为每组数据的个数.首先考虑线性拟合这种简单的情形,对k 组数据点分别应用最小二乘线性拟合,得到各组数据点所对应的近似线性函数,()()()1121111111222121()()()K kN N N k k k k N kN g x a b x x x x g x a b xxx x g x a b xxx x --=+≤<=+≤<=+≤<K K而在整个考虑的拟合区间上就得到了1k -条直线段,现在就这1k -条直线段所在各区间的左端点定义1()()i i i iN i iN g x g x +=,该函数就成为整个区间上的数据拟合函数.这就是分段最小二乘线性拟合问题.然而有些数据组并不是每段都呈线性关系,如数据(,)1,2,,i i x y i n =L ,根据其散点图却发现其前m 个点较接近直线,后n m -个点呈现非线性关系,则可分两段拟合.分别以一次多项式1Y 和n 次多项式2Y 进行拟合,即1Y kx b =+ (5.2.1) 为了说明具体的方法,不妨选2Y 的阶数为2,即22012Y a x a x a =++ (5.2.2)要保证在边界点(,)m m x y 连续光滑,所以存在两个约束条件:2012m m m kx b a x a x a +=++012m k a x a =+因此,式(5.2.1)和(5.2.2)的系数是相关的.解得220m b a a x =-,故式(5.2.1)为:210102(2)m m Y a x a x a x a =+-+令S 为最小二乘估计量,则2222012001211[(2)]()mnm i mi i i i i i m S a x a x a a x y a xa x a y ==+=++--+++-∑∑通过模型0iSa ∂=∂;0,1,2i =,可求得最小方差S 的012,,a a a 的值,从而确定出式(5.2.1)与(5.2.2)中的回归系数.最后,通过r =对回归方程进行显著性检验,式中11ni i y y n ==∑;210102(2)i m i m Y a x a x a x a =+-+;22012i i Y a x a x a =++.(二)根据在舆论初始条件不确定的情况下,进行的意见表达时形成的非线性不规则的混沌现象。
我们决定运用“蝴蝶效应”原则将其变化趋势分为五个阶段:产生期、成长期、爆发期、降温期、长尾期。
进而可以针对各个阶段建立出网络舆论形成的子数学模型,并描绘出事件总体走势曲线进行预测。
六、模型的求解6.1 问题一6.11 用模糊层次分析法求解评价指标的权重。
根据图1层次结构模型,并参照对各因素主观的定性分析,对各指标进行两两比较其相对重要性,并构造模型的模糊一致矩阵(如表2)所示,用Matlab 求出各层元素的权重(相关程序见附录二),然后进行单排序表2影响网络因素评价体系各准则之间的模糊一致矩阵及其权重值由表2可以知道,准则层各指标之间的相对权重分别是:0.2000,0.3500,0.4500。
以下用同样的方法计算各子准则层指标之间的相对权重,见表3表5。
B的模糊一致矩阵及其求解结果表3 准则1B的模糊一致矩阵及其求解结果表 4准则2表5 准则36.12 用模糊综合评价方法对影响网络舆论的各因素进行评判。
模糊层次分析法可以定量地计算出影响网络舆论因素中各个指标的相对重要程度,但不能定量地计算各个子因素在总的因素影响程度的大小。
为此,采用模糊评价的方法来进行求解。
(一)对影响网络舆论的因素进行单层次评价1) 我们通过观察附表中各因素所涵盖的具体评价要求给定以下对影响网络舆论程度的评价结果V ={影响程度非常大、影响程度比较大、影响程度一般、影响程度不太大、没有影响}。
2) 确定1i C 与V 之间的关系矩阵。
由搜索资料得到的结果(见附表二)确定{}110.22100.38800.26900.10600.0160C ={}120.43200.04100.32800.05300.1460C ={}130.32700.14900.13600.05500.1460C =其中的含义是(以11C 为例):在这个统计的资料中有22.1%的网民对网络舆论起非常大的推动作用,38.8%网民对网络舆论起较大的推动作用,26.9%的网民影响作用一般,10.6%的网民的影响较弱,剩下的1.6%的网民几乎没有影响。
从而可以得到1i C 与V 之间的关系矩阵1R :11112130.22100.38800.26900.10600.01600.43200.04100.32800.05300.14600.32700.14900.13600.05500.3330C C C ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭R ==3)前面已经用模糊层次分析法计算出1i C 层各个子准则层得权重1W ,然后可以通过111=B W R º计算得到1B 的单层次综合评价,其中“º”是模糊合成运算符号。
10.43200.38330.22100.38800.26900.10600.01600.38330.45000.43200.04100.32800.05300.14600.32800.16670.32700.14900.13600.05500.33300.10600.1667TT B ⎛⎫⎪⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎪⎝⎭º将1B 归一化可得{}10.30510.27070.23160.07490.1177B =。