基于模糊综合评价理论的微博用户影响力评价方法研究
基于模糊综合评价法的用户行为可信度研究
基于模糊综合评价法的用户行为可信度研究作者：董良来源：《现代经济信息》 2018年第17期摘要：如今社交媒体已经完全融入人们的日常生活，因此对于社交媒体中用户可信度危机日益凸显。
本文基于模糊综合评价法对于微博用户可信任性的问题建立模型，通过在微博上爬取的所有原数据进行预处理，得到用户数据集。
并且选择性的提取微博用户的相关信息，本文提取了微博用户的活跃指数，影响指数，以及价值指数进行测算，然后利用模糊综合评价法的结构模型，本文通过对数据的权重系数数值进行确定，计算出用户的权威性因素。
之后，构建用户可信度模型，并且使用综合评价法进行检验。
实验结果显示，该模型对微博用户的可信度评测方面有较好的准确性。
关键词：模糊综合评价；微博用户；可信度中图分类号：F7 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)025-0320-01一、背景微博是一种集成开放式的社交服务平台。
近几年，微博凭借这种灵活快捷的传播方式深受人们喜爱。
而近几年，微博网红有成为了人们关注的重点。
微博网红通过一些精彩的视频或者文章受到了广大人民群众的喜爱。
那么，什么样的微博用户的可信度较高，如何定义微博用户的可信度就成了至关重要的问题。
二、用户可信度模型构建建立层次结构：本文使用的模糊综合评价法是一种综合性的评价方法，该方法的原理基于模糊数学理论。
模糊综合评价法可以对一个系统的多个因素进行评价，从而得出全面的评价结果。
对于微博用户的可信度影响因素的确认是一个庞大而复杂的系统工程，为了客观、准确、完整地评价节目各影响因素对于微博用户可信度效果的影响，因此我们有必要建立一个能够全方位、多角度反映影响因素的评价指标。
根据上文中对于各个传播影响因素的分析以及对专家意见的收集、整理，最终确定影响因素应该包括用户的活跃指数、用户的影响指数以及微博博文的价值指数。
三、模糊评估确定因素集：本文所使用的评价系统是一个该评价是多目标决策问题，本文选取上表中的三个因素集作为该组织的因素评价集：U = {U1,U2,U3} ={ 用户活跃指数用户影响指数信息价值指数}。
基于模糊聚类的综合评价方法研究
基于模糊聚类的综合评价方法研究一、理论基础1、综合评价方法综合评价方法是根据事物特征，将多个指标量化并加权，以评估事物在各方面的表现，并给出相应的综合评价结果。
综合评价方法有很多种，常用的有层次分析法、模糊综合评价法、TOPSIS方法等。
综合评价方法的核心是权重的确定，即不同指标对整体评价的重要性。
权重的确定方式有主观权重法和客观权重法。
主观权重法是由评价人员根据其经验和判断，决定不同指标在整体评价中的重要性程度。
客观权重法则是通过数学方法，通过数据分析和计算，确定不同指标的权重。
2、模糊聚类方法模糊聚类方法是一种基于模糊理论的聚类分析方法。
它能够有效的处理数据的不确定性和模糊性，对于没有明显分界线的数据，模糊聚类能够将其归为一类。
模糊聚类的核心是将数据集分为多个模糊类别，使得同一类别内的数据之间的相似度高于不同类别的相似度。
基于模糊聚类的综合评价方法，是将模糊聚类与综合评价相结合，以处理综合评价中的不确定性和主观性问题。
在基于模糊聚类的综合评价方法中，首先需要将多个指标转化为模糊指标，并进行聚类分析，得到模糊类别。
然后，对模糊类别进行模糊综合评价，得到各个模糊类别的综合评价结果。
最后，通过模糊综合评价方法，得到整体评价结果。
在基于模糊聚类的综合评价方法中，需要将多个指标转化为模糊指标。
一般的，对于每个指标可以定义一个评价函数或指标函数，用于将该指标的取值范围映射到一定的隶属度域。
假设有n个指标，第i个指标的评价函数为M_i(X_i)，其中X_i表示第i个指标的取值，M_i(X_i)表示X_i对应的隶属度。
假设X = (X_1,X_2,…,X_n)，则X_i的隶属度函数可以用下述公式表示：M_i(x) = (x - S_i) / (U_i - S_i)其中，S_i和U_i分别表示第i个指标对应的最小和最大取值范围。
这样，对于每个指标，都可以通过评价函数将其转化为隶属度，得到一个模糊集合。
然后，将所有的模糊集合送入模糊聚类算法中进行聚类分析，得到若干个模糊类别。
模糊综合评价方法研究
模糊综合评价方法研究1.引言近年来，随着社会的不断发展和进步，科学技术日新月异，人们生活水平不断提高，对各种事物的评价标准以及评价方法也在不断完善和更新。
而模糊综合评价方法正是其中的一种，在各行各业都有着广泛的应用。
2.模糊综合评价方法的概述模糊综合评价方法是指将模糊集理论、层次分析法、灰色系统理论等多种评价方法结合起来，通过对多个评价因素进行量化处理，得出最终评价结果的一种方法。
3.模糊综合评价方法的基本原理模糊综合评价方法主要基于模糊数学的理论，采用隶属度函数来描述评价结果的不确定性，使得评价结果更加接近实际情况。
同时，该方法还可以通过建立评价模型，对各种评价因素之间的交互关系进行评估，使得评价结果更加准确和科学。
4.模糊综合评价方法的应用领域模糊综合评价方法在各种领域均有着广泛的应用，如经济、环境、农业、教育等领域。
例如，在农业生产中，可以通过对作物生长环境、土壤质量、气候等多种因素进行评价，来确定最适宜的作物种植方式和施肥量。
在环境评价中，可以通过对空气质量、水质等因素进行评价，来制定相应的环境保护措施。
在教育评价中，可以通过对学生的学习成绩、考试表现、学习态度等因素进行评价，来制定更加合理和科学的教学计划。
5.模糊综合评价方法的优缺点优点：（1）可以综合考虑多种影响因素，得出更加全面和准确的评价结果；（2）可以通过建立评价模型，对各种影响因素之间的交互关系进行评估，使得评价结果更加准确和科学。
（3）可以考虑自然界和人类社会的不确定性因素，使得评价结果更加接近实际情况。
缺点：（1）模型设计和数据处理较为复杂，需要较高的技术和专业知识；（2）模型结果可能会受到评价因素选择、评价结果处理等多种因素的影响，需要更加谨慎和科学的处理才能得出准确的评价结果。
6.结论总之，模糊综合评价方法是一种比较科学和全面的评价方法，具有广泛的应用价值。
在今后的实践中，我们应结合具体的评价对象，针对性的选取适合的评价方法，将评价结果公正、准确的呈现出来，使其在各行各业中得到更加广泛和深入的应用。
模糊综合评价的方法
模糊综合评价的方法
模糊综合评价方法是一种用于处理不确定性和模糊性的评价方法，它基于模糊逻辑理论，将模糊集合理论应用于评价问题。
以下是一种常用的模糊综合评价方法：
1. 确定评价指标：首先确定评价对象的各个指标，这些指标可以是
qualitätskriterien（质量标准），wie Snalligkeit（快速性），Zuverlässigkeit （可靠性），剩余期限（余剩期限）等。
这些指标应该与评价对象的特性和要求相关。
2. 选择评价集：根据评价指标的取值范围和等级划分，选择合适的评价集，用于描述指标的表现。
3. 建立模糊评价矩阵：根据评价集和评价指标的要求，建立模糊评价矩阵。
4. 确定权重矩阵：确定各个评价指标的权重，可以采用专家调查、层次分析法等方法。
5. 计算隶属度矩阵：通过将评价指标的取值与评价集进行对比，计算出各个评价指标在不同评价集中的隶属度。
6. 计算模糊评价值：根据权重矩阵和隶属度矩阵，计算出各个评价指标的加权隶属度，并将其进行求和得到模糊评价值。
7. 判断评价等级：根据模糊评价值的大小，将评价对象划分为不同的评价等级，如优秀、良好、一般、较差等。
模糊综合评价方法能够考虑到评价指标之间的相互关系和不确定性因素，提高了评价的准确性和全面性。
但是在实际应用中，需要根据具体情况选择适当的方法和参数，以达到最优的评价结果。
模糊综合评价模型的研究及应用
模糊综合评价模型的研究及应用模糊综合评价模型是一种基于模糊数学理论的决策分析方法，它可以解决具有模糊性问题的综合评价和决策问题。
模糊综合评价模型主要通过建立模糊评价矩阵，利用模糊数学的运算规则计算出各个评价指标的权重和综合评价值，从而对评价对象进行排序和决策。
在模糊数学的基本理论中，包括模糊集合的定义、模糊关系的建立和运算等内容。
模糊集合是对现实事物或现象的模糊描述，可以用来表示评价指标的隶属度程度。
模糊关系是一种模糊数值之间的映射关系，它可以用来描述评价指标之间的相互关系。
模糊数学的运算规则包括模糊矩阵的加法、减法、乘法和除法等运算，在模糊综合评价模型中起到了关键作用。
在模糊综合评价方法的建模和计算中，常用的方法包括模糊层次分析法、模糊敏感性分析法和模糊综合评判法等。
模糊层次分析法是一种基于层次结构的模糊评价方法，它通过建立评价指标的层次结构，确定各个层次之间的关系，以及评价指标之间的相对权重。
模糊敏感性分析法是一种基于模糊关系的模糊评价方法，它通过计算评价指标之间的模糊关系矩阵，对各个评价指标进行排序和评价。
模糊综合评判法是一种基于模糊矩阵的模糊评价方法，它通过计算评价指标之间的模糊矩阵，确定各个指标的权重和综合评价值。
在模糊综合评价模型的改进和应用中，主要包括模糊综合评价方法的改进和拓展以及模糊综合评价模型在各个领域的应用。
模糊综合评价方法的改进和拓展包括模糊综合评价模型的模糊数学运算规则的改进和扩展、评价指标的模糊化处理方法的改进和扩展等。
模糊综合评价模型在各个领域的应用包括工业工程、管理科学、经济学、环境科学等领域。
在工业工程中，模糊综合评价模型可以用于产品质量评价、供应链绩效评价等；在管理科学中，模糊综合评价模型可以用于人力资源评价、员工绩效评价等；在经济学中，模糊综合评价模型可以用于产业竞争力评价、金融风险评价等；在环境科学中，模糊综合评价模型可以用于环境污染评价、生态系统评价等。
模糊综合评价在学术研究中的意义
模糊综合评价在学术研究中的意义一、模糊综合评价概述模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法，它通过将模糊数学的理论和方法应用于评价过程，对评价对象的各种因素进行综合评价，从而得出一个全面、客观、准确的评价结果。
模糊综合评价的方法具有广泛的适用性，可以应用于各种领域，如经济、管理、环境、安全等。
二、学术研究中的模糊综合评价应用在学术研究中，模糊综合评价具有重要的应用价值。
学术研究的目的是为了发现新知识、推进科学进步，而评价学术研究的质量和成果则是实现这一目标的重要手段。
通过运用模糊综合评价的方法，可以对学术研究的成果进行全面、客观、准确的评价，为科学决策提供依据。
1.学术论文的评价学术论文是学术研究成果的重要形式之一，对其进行评价是学术研究的重要环节。
通过运用模糊综合评价的方法，可以对学术论文的质量和影响力进行全面、客观、准确的评价。
在评价过程中，可以根据论文的研究内容、方法、结论、创新性、可读性等多个因素，建立评价指标体系，并运用模糊数学的方法对各个指标进行量化评价，从而得出一个全面、客观、准确的评价结果。
2.科研项目的评估科研项目是学术研究的重要载体，对其进行评估是推进科研工作的重要手段。
通过运用模糊综合评价的方法，可以对科研项目的科学性、创新性、可行性、实施效果等多个方面进行全面、客观、准确的评估。
在评估过程中，可以根据项目的研究目标、研究内容、研究方法、研究团队等多个因素，建立评估指标体系，并运用模糊数学的方法对各个指标进行量化评估，从而得出一个全面、客观、准确的评估结果。
三、模糊综合评价在学术研究中的意义1.提高评价的全面性和客观性模糊综合评价的方法可以综合考虑各种因素，包括定性和定量因素，避免了单一评价指标的片面性和主观性。
通过建立科学、合理的评价指标体系，并运用模糊数学的方法对各个指标进行量化评价，可以得出一个全面、客观、准确的评价结果，为科学决策提供依据。
2.促进学术研究的创新和发展通过运用模糊综合评价的方法，可以对学术研究的成果进行全面、客观、准确的评价，从而发现研究中的不足和缺陷，提出改进意见和建议。
基于多层次模糊综合方法的社交媒体营销价值评估研究——以人人网和新浪微博为例
以人 人 网和 新 浪微 博 为 例
何进 日 ， 白云旭 ２ ， 吕丹 ， 金 城
（ １ ． 湖南大学 工商管理学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ９ ； ２ ． 湖南大学 经济与 贸易学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ７ ９ ） 摘 要 ：根据卒 十 交媒体具备营销价值 的五个特性 ， 笔者建立 了社交媒体的营销价值评估指标体系 ， 进 而以新浪微博和人人
信息分享和开放式 对话沟通为方式 ，以个 人为 中心的
一
、
引 言
用户重合度和广阔的营销价值空间 ，其 营销价值 的来 源 吸引 了学者们和业 内人士 的关注 。赵艳 、尹江华认
为 Ｓ Ｎ Ｓ网站 民主化 、多元 化 和互动化 的传播 特征 促
社交媒体源 自英文 Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｍ ｅ ｄ ｉ ａ的翻译， 《 什么是 社会化媒体》 的作者安东尼将 社会媒体定义 为一种 给 予用 户极大参与空 间的新型在线媒体 ，具有 以下几个
网为例利用多层 次模糊综合方法对这两个 网站的营销价值进行了定量评估 ， 最后根据评估结果给 出了一些建议 。 关键词 ： 社交媒体； 营销价值； 多层次模糊综合方法
中 图分 类 号 ：Ｆ ７ ２ ４ ． ６ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ８ — ２ １ ０ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ０ ４ ０ — ０ ６
ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ Ｒｅ ｎ ｒ ｅ ｎ ａ ｎ ｄ Ｓ ｉ ｎ ａ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｂ ｌ ｏ ｇ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ａ ｓ ａ ｃ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ． Ａｔ ｌ ａ ｓ ｔ ， ｓ ｏ ｍｅ ａ ｄ ｖ ｉ ｃ ｅ ｉ ｓ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ
模糊综合评判方法
模糊综合评判方法
模糊综合评判方法是一种以模糊数学为基础的评价方法，主要用于处理评价指标不确定、难以量化的问题。
它将定性指标转化为模糊数，然后通过模糊数的运算，得出评价结果。
模糊综合评判方法的步骤如下：
1. 确定评价指标：根据评价对象的特点和目标，确定具体的评价指标集合。
2. 构建模糊数：将定性指标转化为模糊数，即使用隶属函数来描述指标的模糊程度和不确定性。
3. 设定权重：根据评价指标的重要性，设定各指标的权重。
4. 模糊综合评判：根据权重和模糊数的运算规则，对各指标进行综合评判，得出模糊的评价结果。
5. 解模糊化：将模糊结果转化为确定的评价值，可以采用求平均值、加权平均值等方式。
6. 评价结果的解释和分析：对于得到的评价结果进行解释和分析，提出合理的建议和决策。
模糊综合评判方法适用于多指标、多因素、模糊性较强的评价问题，能够更好地反映实际情况的复杂性和不确定性。
它在决策、投资、工程评估等领域得到广泛应用。
基于模糊综合评价的数据评价(全文)
基于模糊综合评价的数据评价关键字：学生；毕业论文；模糊综合评价0.引言大学本科毕业论文设计是教育重要的综合性实践环节，也是培养学生综合运用专业知识和技能、检验学生学习效果的重要手段。
毕业论文评价的科学性、合理性对学生的学习和教学质量的提高都具有积极作用，而传统的评价方法通过初步的定性分析确定评价结果或根据调查表的分值进行加权求和,带有很大的主观片面性，缺乏坚实的科学基础。
为幸免传统毕业论文评价方法的弊端，改进毕业论文成绩的评定，本文根据学生毕业论文成绩评价的特点，拟采纳模糊综合评价方法以期待获得更好的效果。
1.模糊综合理论模糊综合评价是指对多种模糊因素所影响的事物或现象进行总的评价。
模糊综合评价方法的基本思想是在确定评价因素、因子的评价等级标准和权值的基础上，运用模糊集合变换原理，以隶属度描述各因素及因子的模糊界线，构造模糊评判矩阵，通过多层复合运算，最终确定评价对象所属等级。
1.1模糊综合评价理论模糊数学将一般集合的特征函数值域{0，l}，扩展为模糊集合的隶属函数的值域[0，1]，马上二值逻辑扩展为模糊逻辑。
这样就能克服用传统评价方法评价模糊事物存在的缺陷。
模糊评价方法与步骤如下：(1)确定目标根据需要确定目标，对不同的对象选择指标。
(2)建立测评因素集根据评价目标，通过专家讨论或利用以往经验等方式，明确从哪些方面来反映这个目标。
因素集，其中表示因素。
=目标数。
(3)建立权重系数集每个因素对测量目标的重要性是不同的，因此可以通过专家讨论或其它方式给每个因素赋一个权数，越大表示第个因素对目标越重要。
从而得到权重集，它满足。
(4)建立评价集给每个因素建立评价集，其中，=评价数，表示等级，即确定每个测评因素可分为几个等级来区分。
(5)建立一个方案对个评价目标的模糊评价矩阵在每个测评者对所有被测评者都进行测评后，将测评结果进行统计，得到被测评者的因素测评矩阵，一个被测评者对应一个因素测评矩阵。
矩阵的行对应测评因素，即第行表示第个测量因素的测量情况；列对应测评结果，即第)列表示某测评因素的测评结果中认为等级为的测评者比例．比如表示在对第个评价因素的评价中，认为该因素的评价等级应该为的分别占。
模糊综合评价方法及其应用研究
模糊综合评价方法及其应用研究模糊综合评价方法是一种基于模糊数学和模糊逻辑理论的评价方法，它在多个领域都有广泛的应用。
特别是在需要综合考虑多个因素和条件的复杂系统中，模糊综合评价方法能够有效地处理不确定性、不完全性和主观性，为决策提供科学依据。
本文将介绍模糊综合评价方法的基本原理、应用范围和优点，并通过具体应用实例探讨其在不同领域的效果和优势。
模糊综合评价方法的基本原理是利用模糊数学和模糊逻辑理论，将不确定的、复杂的评价对象转化为可量化的数学模型。
该方法通过引入模糊矩阵、模糊运算等概念，将多个因素和条件的评价结果进行集成，得到一个综合的评价结果。
模糊综合评价方法具有处理不确定性、不完全性和主观性的能力，同时能够考虑多种因素和条件，为决策提供更为全面的支持。
在进行模糊综合评价之前，首先需要对评价对象进行关键词识别。
关键词识别是指从输入的文本中提取出与评价对象相关的关键词，并根据这些关键词确定文章的主题和类型。
关键词识别的方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是根据预先定义的规则和算法，从输入文本中提取出相关关键词；基于机器学习的方法则是利用机器学习算法，对输入文本进行训练和学习，自动识别出相关关键词。
在完成关键词识别后，接下来进行模糊综合评价。
模糊综合评价以识别出的关键词为基础，结合相关规则和算法，对文章进行综合评价。
具体步骤如下：建立评价指标体系：根据评价对象的特点和评价目标，建立相应的评价指标体系。
评价指标体系应包括多个层次和多个指标，用以全面反映评价对象的各个方面。
确定评价因素权重：针对每个评价指标，确定其对应的权重。
权重的确定可以采用层次分析法、熵值法等权重确定方法，也可以根据实际经验和专家意见进行赋值。
建立模糊关系矩阵：根据评价指标体系和权重，建立相应的模糊关系矩阵。
模糊关系矩阵中的元素表示不同指标之间的模糊关系，通常采用三角函数或其他函数进行计算。
进行模糊运算：将模糊关系矩阵与权重向量进行模糊运算，得到综合评价结果。
基于Swarm模型的微博用户影响力评价方法
2021572微博作为社会经济活动中常见的一种网络信息交互形式，因为其自身便利、快捷的传播机制而受到广泛的肯定和应用，微博中的大量活跃用户使得微博每天产生海量的数据。
这些数据包括微博用户发表的微博帖子、点赞、分享转发、评论等。
微博用户的这些错综复杂的关系形成了一个巨大的社交网络结构。
由于微博的这些自身特点和优势，逐渐成为专家和学者研究的重点。
在社交网络群体与互动方面的相关研究中，个体影响力评估一直是一个重要方向。
在社交网络中，用户基于社交目的或者自我价值实现的需要，发布和传播特定话题的信息并与他人互动，以获得和增强其在网上的话语影响力[1]，用户的影响力是用户在微博中特定领域重要性的综合体现。
目前关于微博用户影响力的研究，大体上从以下两个方面进行。
基于用户的静态属性来研究，Cha等[2]分别从入度、出度、提到以及转发指标入手，分别研究了各个指标对用户影响力的影响，并分析了这几个指标的效果。
Wang等[3]提出了一种在具有可调参数的复杂网络中节点重要性的新度量。
与其他几个中心度量相比，他们提出的度量比网络节点的度数、中间度和紧密度中心性更具有区别性。
Chen等[4]提出Personal Rank算法，该算法也可以用于计算微博用户的影响力，但在计算时还是需要依赖PageRank算法。
基于用户行为特征来研究，Kwak等[5]提出的基于Swarm模型的微博用户影响力评价方法王利，于磊，吴渝重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆400065摘要：微博作为一种重要的社交媒体，许多学者都对微博中用户的影响力进行研究，但大多数影响力的评价算法都是根据微博话题中用户的静态属性或微博话题发生后用户的行为特征对用户影响力进行评价。
从用户的转发、评论和点赞三种行为入手，结合突现计算模型，提出一种基于Swarm模型的用户影响力排序算法，SMRank算法可以在微博话题发生的过程中对用户每个时间段的影响力进行计算，给出了一种计算微博话题用户影响力的新方法。
基于模糊综合评判的网络舆论引导效果评估
基于模糊综合评判的网络舆论引导效果评估一、引言在当今社会，随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆论的影响力日益凸显。
舆论在一定程度上可以影响公众的观念和态度，对社会稳定和发展起着重要作用。
如何有效引导网络舆论成为了当下亟须解决的问题之一。
本文将基于模糊综合评判，对网络舆论引导的效果进行评估，以期为相关部门和机构提供有效的参考。
二、网络舆论引导的重要性1. 网络舆论影响力的增强随着互联网技术的飞速发展，网络舆论渠道不断多元化，传播速度和范围也愈发迅速。
社交媒体、微博博客等新兴媒体平台更是将舆论传播的速度和影响力提升到了前所未有的高度。
网络舆论引导的工作变得至关重要。
2. 网络舆论引导对社会稳定的影响网络舆论的发展不仅对企业和政府组织具有重要影响，对社会公共利益和社会稳定也有很大的影响。
对网络舆论的引导和管理成为保持社会稳定的重要手段。
3. 网络舆论引导的困难和挑战随着网络舆论传播的加速，传播的随意性也会大大增强，信息可能会因此失真或被误解。
这就给网络舆论引导带来了更大的挑战，一方面需要加大引导力度，另一方面也需要提高引导的精准度。
1. 模糊综合评判的基本原理模糊综合评判是指用模糊数学理论和模糊逻辑推理方法对多个量化指标进行综合评价的一种方法。
它可以对各种模糊的、不确定的信息进行有效的处理和综合评价，得出相对合理的结论。
在网络舆论引导效果的评估中，这种方法尤为重要，因为网络舆论涉及的信息和因素往往是模糊和不确定的。
2. 网络舆论引导效果评估的指标体系（1）舆论引导的精准度舆论引导的精准度是评估引导效果的一个重要指标，它反映了引导的准确度和有效性。
这个指标可以通过对关键词的命中率和引导的覆盖面积等多个指标进行综合评价。
舆论引导的稳定性是指引导效果是否能够长期维持，是否能够形成持续的引导效果。
这个指标可以通过对舆论传播的持续时间、持续关注度等指标进行评价。
某政府部门针对某一社会热点事件进行了网络舆论引导工作，我们可以通过收集相关数据，比如舆论引导前后社交媒体上相关主题的关注量变化、转发量变化、讨论热度变化等指标，然后通过模糊综合评判方法对这些指标进行综合评估，得出对舆论引导效果的评价结果。
基于模糊综合评判的网络舆论引导效果评估
基于模糊综合评判的网络舆论引导效果评估随着网络的普及，舆论引导的重要性也逐渐凸显。
舆论引导不仅是网络新闻传播的重要手段，也是政府和企业等组织进行公共关系的重要方式。
然而，在网络中，舆论引导的效果难以直观衡量和评估。
本文旨在基于模糊综合评判法对网络舆论引导的效果进行评估并提出具体建议。
一、舆论引导效果评价指标通过对舆情监控和统计分析，可以得出以下指标来评价舆论引导效果：情绪态度的转变、信息的准确度、谣言的传播程度、事件的影响力、社会效益的评价、公信力的提升、监督效果的良好、网民参与度。
二、模糊综合评判方法的应用模糊综合评判法是一种多指标决策方法，它将多个指标进行建模，以求得具有多目标的最优方案。
本文将采用模糊综合评判法，将舆论引导效果评价指标进行定量分析并计算其权重，进而得出对舆论引导效果的定量分析和评估。
1.建立指标体系（1）情绪态度的转变：情绪态度是指网民对事件发展过程中出现的种种事态所产生的主观态度及情绪体验。
情绪态度的转变是指在舆论引导下，网民对事件产生的不同情绪态度的转变。
转变程度可评判为“明显”、“较为明显”、“略微明显”、“不明显”、“反向转变”。
（2）信息准确度：信息准确度指参与网络舆情反应的相关信息是否真实可靠，具有信任度和可信度。
信息准确度的评价可采用以下表示方式——“信息完全准确”、“部分准确”、“不够准确”。
（3）谣言传播的程度:谣言传播的程度是指网络谣言传播的速度和程度，评估可采用以下表达方式——“谣言传播速度较慢”、“谣言传播速度适中”、“谣言传播速度较快”、“谣言传播程度超过热点事件”。
（4）事件影响力:事件影响力是指该事件在社会中的影响程度。
评估该指标可采用以下表达方式——“影响范围很小”、“影响范围被控制在一定范围”、“影响范围广泛，引发多方关注”。
（5）社会效益:社会效益是指舆论对社会的和谐、稳定和繁荣产生的积极作用。
该指标可采用以下表达方式——“社会效益特别好”、“社会效益较好”、“社会效益一般”、“社会效益不佳”。
基于模糊综合评判的网络舆论引导效果评估
基于模糊综合评判的网络舆论引导效果评估网络舆论引导是指通过各种网络媒体平台对公众的舆论表达进行引导和影响，以达到一定的宣传、宣传等目的。
在信息爆发和传播速度加快的当今社会，网络舆论引导的作用愈发凸显。
由于网络舆论具有虚拟性和匿名性，可能导致信息传播的不确定性和多样性。
为了科学评估网络舆论引导效果，可以运用模糊综合评判方法进行评估。
1. 模糊综合评判方法模糊综合评判方法是一种模糊数学理论结合多指标综合评价的方法。
它通过将评价指标的语言描述转化成数学值，然后运用模糊数学理论进行综合评价，得出客观的评价结果。
这种方法可以处理不确定性、模糊性、多样性等问题，因此适合用于网络舆论引导效果的评估。
2. 网络舆论引导效果评估指标网络舆论引导效果评估指标包括舆论传播覆盖面、舆论引导程度、舆论变化趋势等。
舆论传播覆盖面反映了网络舆论引导的影响范围；舆论引导程度反映了网络舆论引导的深度和广度；舆论变化趋势反映了网络舆论引导对公众观念和态度的影响程度。
这些指标可以通过网络数据分析、舆情监测等手段获取。
网络舆论引导效果评估流程包括指标获取、指标量化、指标权重确定、模糊综合评判、结果分析等步骤。
通过网络数据分析等手段获取网络舆论引导效果评估指标；然后，将语言描述的指标转化为数学值，进行指标量化；接下来，通过专家咨询、调查问卷等方法确定指标的权重；然后，运用模糊综合评判方法对指标进行综合评价，得出网络舆论引导效果的综合评价结果；对评价结果进行分析，得出评价结论。
2. 模糊综合评判方法能够综合考虑多个评价指标，客观地评价网络舆论引导效果。
网络舆论引导效果受多种因素影响，如舆论传播覆盖面、舆论引导程度、舆论变化趋势等，这些因素相互作用，需要进行综合评价。
模糊综合评判方法可以综合考虑多个评价指标，客观地评价网络舆论引导效果。
3. 模糊综合评判方法能够进行较为灵活的权重确定。
在网络舆论引导效果评估中，由于不同的评价指标对网络舆论引导效果的影响程度不同，需要进行权重确定。
基于HRank的微博用户影响力评价
基于HRank的微博用户影响力评价贾冲冲;王名扬;车鑫【摘要】针对微博社交网络平台中的用户影响力评价问题,提出了一种基于HRank 的评价算法.该算法将评价科学家科研绩效影响力的判定参数H指数引入进来,构造出能反映用户影响覆盖度的粉丝H指数和用户微博受追捧程度的微博被转发H指数,以分别表征用户的静态特征和在微博平台上的动态行为特征.在此基础上,结合粉丝H指数和微博被转发H指数构建出对用户影响力进行综合评价的HRank模型.粉丝数与用户影响力的相关性不是很强,同样数据集下相对PageRank,HRank用户影响力模型与新浪用户影响力官方排名更为接近,可有效实现对微博用户影响力的客观评判.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(035)004【总页数】4页(P1017-1020)【关键词】用户影响力;微博;PageRank;H指数【作者】贾冲冲;王名扬;车鑫【作者单位】东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040;东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040;东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨150040【正文语种】中文【中图分类】TP301.6Web2.0技术的发展带领大家走进了社交网络交互时代,新技术催生了微博并使之成为新的信息互动和传播的社会化媒体,网络与用户间的关系已由用户被动接受网络呈现的信息转变为用户主动参与的模式。
用户通过发布微博、参与讨论以及分享转载等行为使得互联网的形态更加主动和丰富。
随着微博用户群体的迅速增长,数据呈现出增长海量化、类型多样化、传播即时化等特征,信息技术在提供便利的同时也考验着人们对海量数据的分析和驾驭能力。
在微博平台经常会有这样一种现象,一些尚未得到足够关注的微博在被“大V”转发或评论之后,突然就成为了热点话题。
这些“大V”就是微博网络中的高传播影响力用户,他们拥有更多的关注度和话语权,很大程度上影响着消息的传播、话题的形成,甚至舆论的走势。
微博舆情信息传播效果评价指标体系构建研究——基于模糊数据包络分析法
Research on the Evaluation Index System Construction of the Effect of Micro-blog Public Opinion Information Dissemination 作者： 刘健;毕强;李瑞
作者机构： 吉林大学管理学院,吉林长春130022
出版物刊名： 情报理论与实践
页码： 31-38页
年卷期： 2016年 第12期
主题词： 数据包络分析 信息传播 评价指标 微博舆情
摘要：通过选择指标建立模糊数据包络分析模型,并采用后退法计算剔除投入变量或产出变量时各评估单元的相对效率向量,利用欧氏距离最终选择出20个指标作为微博信息舆情传播效果的评估依据。
结果表明微博舆情信息传播者、受传者、信息内容、传播渠道、传播环境属性等指标对微博舆情信息传播效果具有显著影响。
基于微博影响力的评价模型(最终版)
基于微博影响力的评价模型摘要本文研究的是微博用户和微博的影响力，以及最大好友圈和消息最佳发布问题。
对于问题一，首先，我们查阅相关文献，基于已给数据将用户粉丝数量，用户和粉丝的活跃度，粉丝的专注度作为我们评价微博用户影响力的指标。
根据这些指标，我们对题目所给表格中的数据进行统计，将得到的结果作为各个用户在各指标下得到的分数。
然后，我们建立了熵权模型，将这些数据进行标准化处理，对各个指标的权重进行了计算，分别得到了在不同人数的微博环境下各指标在评价用户影响力时所占权重。
最后，将各指标下分数与权重相乘，再将各个用户的所有指标分数求和得到最终用户影响力评分。
将其排序筛选后，得到影响力最大的十个大V编号。
对于问题二，首先，在问题一所建立模型的基础上，我们确立了将微博被转发次数和转发人的影响力作为我们评价微博影响力的指标。
然后，我们统计了各条微博在各指标下的数据。
其次，我们利用熵权模型将数据标准化处理，并求出了这两个指标在评价微博影响力时所占权重。
最后，我们将各微博各指标下分数与权重相乘，并将所有指标分数求和得到最终微博影响力评分。
将其排序筛选后，得到影响力最大的十条微博消息。
对于问题三，首先，我们根据题目对于好友圈的定义，将M={(i，j)}定义为关注情况矩阵，即第j用户关注第i用户的情况。
进而将多人相互关注的关系用函数关系式表达出来，将所有符合条件的用户编号写入矩阵E中。
然后，先通过对符合两两关注情况的用户进行筛选，再从筛选好的用户中逐步添加用户，判断是否为三人相互关注，四人相互关注，直至好友圈内不能再添加人为止。
此时的好友圈为最大好友圈。
最后，我们通过循环算法实现上述过程，得到了2000人微博环境下10人为最大好友圈，10000人微博环境下13人为最大好友圈，并求出了好友圈中所有用户的编号。
对于问题四，我们将其转化为优化问题，建立了0-1规划模型处理。
首先，将用户发布消息与微博用户之间相互关注的情形转化为0-1矩阵（0表示用户未发布消息或表示微博用户之间未相互关注，1则反之），分别表示为x和A。
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｜ ｆ ．１ ２ ４ ・
（ ２ ＿ １ ）
为了消除数据本 身对结果的影响， 使用离差标准化 法进行 了处理 ， 即： 将变量 的观察值减去变量 的最小值 ， 除以变量的极 差， 得 到标 准化后的结果， 并计算得 出权 重。 权重 比例为：日平 均信息数 量０ ． １ ７ ， 原创信息所 占比率０ ． １ ４ ， 新增粉丝数０ ． １ ７ ， 粉丝 微博平均关注数０ ． １ ９ ， 平均转发数０ ． １ ５ ， 平均评论数０ ． １ ８ 。 ２ ． ４算例
・
实验研 究
基于模 糊综合评价理论 的 微博用户影响力评价方法研究
王 睿 马 众 党宝珍 徐雪莹（ 北京 信息科技大 学， 北京 １ ０ ０ １ ９ ２ ）
摘 要： 本文在综合分析各大门 户微博和第三方微博数据提供商等微博影响力评价数据和研究成果的基础上， 研究中兼顾了 微博社会化媒 体及 自 身媒体的特性， 主要从微博 内容、 微博受众以及微博传播力三方面进行了 微博用户影响力的分析与探讨， 提出微博影响力评价 的改 进思路， 为微博营销提供参考指标。 关键词： 微博； 影响力； 模糊综合评价
笔者未发现 可供参考 的相关权 重数据 ， 故决定采 用客 根微博 。 采集 的数据包括 ： 发布信息 的数 目、 被关注人 数、 被转 文献后， 观的标准离差法 计算 。 其公式如下所示： 发 的次数、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ被评论的次 数。 从２ ０ １ ３ 年４ 月２ ５ 日到５ 月２ ４ 日， 对这 些 微 博进行 了持续 一个月的监测， 期间， 共 有微博２ ４ ７ ７ 条， 原创 微 博９ ４ ２ 条， 被关注人数３ ８ １ ９ ， 被转发及评论数 目分别为３ ８ １ ９ 条、
１ 引言
美 国的埃 文・ 威 廉姆斯 创办了Ｔ ｗ ｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ， 这 是最早、最著名
２ ． ３确 定评语 集
模糊综合评价 中对于评价 的主要指标都是定性的， 此次分
主要 指标均 为定量 的， 因此对 于传统 的微博 ， 其信息总量已超２ ０ ０ 亿条， 日均 独立Ｉ Ｐ 访问量 达￣ Ｕ ３ ５ ０ ０ 析微 博用户的影响力时， 的评 价方法做了改进。 第一 ， 设评语集为Ｖ ＝ ｛ Ｖ １ ， Ｖ ２ ， Ｖ ３ ， Ｖ ４ ） ， 其 中 万， 每天微 博信息发送总量超８ ０ ０ ０ 万条。 微 博在中国起步稍晚 ， 卜好 ， Ｖ ２ 一 较好 ， Ｖ ３ 一 ～般 ， Ｖ ４ 一 较 差。 第 二， 对 于每天监 测的数 ２ ０ ０ ９ 年８ 月中国的新浪 网正式推 出 “ 新浪微博 ”内测版 ， 成 为四 Ｖ 相应的分组区间分 别对应相应的评价 等级， 大 门户 网站中第一家提供 微博服务 的网站， 这是微博正式进入 据进行分组 归类 ， 之后依次类 推， ３ ０ 天 中文网络的标志。 ２ ０ １ １ 年１ ０ 月， 中国微博用户达 到２ ． ４ ９ ８ 亿人 ， 成 取元素最 多的区间作为最终 的评 价结果， 的监测数据就代表了三十个相应 的评价。 第三， 根据对新浪微 博 为世界微博人数 第一大国。
基于模 糊综合评 价理论体系 ， 分析 影响微博用户影 响力大 小的关键 因素 ， 构 建评价体 系， 得 出相应 结论 。 相 比已有 的影
响力评价研 究， 本文评价法 的优势 为： 以草 根用户为 目标， 结果
更贴近现实； 将所收集的数据按照对应的量级转化为评价的等
级， 是完全基于数据统 计进行 的客观分析； 使用 的数 据跨越一 段时间， 可进行阶段性的影响力分析。
微 博用 户影响力
［ 参考文献］
［ １ ］ 微数据 是新浪微 博推 出的官方数 据产品， 主要功能包括 ： 影响力分 析、 我的粉丝、 我的关注、 原创热帖等． ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｄ ａ ｔ ａ ． ｗ ｅ ｉ ｂ ｏ ． ｃ ｏ ｍ ／ ． ［ ２ ］ 王 昆， 宋海洲 ． 三种客观权重赋权法 的比较分析 ［ Ｊ ］ ． 技 术经济与管理
综合 评价指标 一级指标 微博 内容 ｕ １ 二级指标 目平均信息数 量 Ｕ ｌ ｌ 原创信 息所 占比率 Ｕ ｌ ２ 微博 受众 ｕ ２ 新增粉 丝数 Ｕ ２ １ 新增粉 丝微 博平均关注数 Ｕ ２ ２ 微 博传播力 ｕ ３ 平均转发数 Ｕ ３ ｌ 平均评论数 Ｕ ３ ２
２ 微博用户影响力的模糊综合评价
２ ． １数据获取
本 文选 定８ 个活跃 性较高 、 信 息重 点明确 、 交互 频繁 的草
“ 微数 据” 以及对 “ 微博风云榜 ” 的分析理解 ， 确定评语标准 。
２ ． ４确定研究因素的权重
确定权 重 的方法 包括主、 客观 赋权法两种， 在查 阅了相关
根据评语 ， 对三十天 的结果进行模 糊评价 打分， 并确定其
隶属 度得到结果 ， 根 据最大隶 属度原则， 依次得到八个账号最 终 的评 价结果 ； 为使结果更直观， 进行赋值： 好１ ０ ０ ， 较好８ ５ ， 一
般７ ５ ， 较差５ ５ ， 进行加权平均， 得到最后 的分数。
３ 总结
２ ． ２微博影响力的影响因素分析
在新浪 推 出的 “ 微 数据 ” 服务 ， 指 出微 博影 响力评判 的 标准 ， 包 括： １ ）活跃度 ： 原创 微博 、 转发次数、 评论次数、私信
数； ２ ） 传播力： 原创微 博被转发、 原创微 博被评论 的次 数和人
数； ３ ） 覆 盖度 ： 粉丝、 关注数量 。 本文在 综合分析各大 门户微 博和微 博第三方 数据 咨询 商 对 微 博影 响力评 价指 标研 究成 果 之后 ， 从微 博 内容 、 微 博受 众， 以及 微博 传播 力三方面 进行 微博 用户影 响力的分析与 探 讨。 微博 内容主要包 括微 博 日平均信息数 量、 原创信息所 占比 率； 微博受众 主要 包括 新增微 博粉 丝数、新增 粉丝微博平均关 注 数； 微 博传播力主要包括微 博的平均转发数、 平均评论数。 根 据上述内容 ， 确定此次评价 的指标框 架， 见表２ — １ ： 表２ — １ 微博 用户影响力评价指 标框 架表