网络舆论传播的数学模型讲解
社交媒体上信息扩散模型与网络舆情传播规律
社交媒体上信息扩散模型与网络舆情传播规律信息在社交媒体上的传播是一个复杂而又重要的现象。
社交媒体上的信息扩散模型和网络舆情传播规律对于了解信息传播的机制和社会变化具有重要意义。
本文将从信息扩散的模型以及网络舆情传播的规律两个方面进行探讨。
首先，信息扩散模型是研究信息在网络中传播过程的数学模型。
研究表明，信息的传播具有“病毒式”传播的特点，即通过人与人之间的相互传播来实现快速传播。
其中，最经典的信息传播模型是传染病模型中的SIR模型。
在SIR模型中，人群被分为易感人群(S)，感染人群(I)和康复人群(R)三类。
传染病模型的基本假设是信息的传播即染病的传播，易感人群在接触到感染人群后具有一定的患病风险，感染人群有一定的患病率，并且康复后具有一定的免疫力。
这种SIR模型可以很好地描述信息的快速传播以及信息传播的规模效应。
然而，在社交媒体中，信息的传播过程往往不是单纯的病毒式传播，还受到网络拓扑结构、个体特征以及社会关系等多种因素的影响。
其次，网络舆情传播的规律是指网络中舆情信息的传播特点和发展趋势。
网络舆情传播的规律受到社交媒体平台的算法和用户行为的影响。
社交媒体平台通过算法调控信息的传播路径和人群的曝光程度，进而影响信息的传播效果。
而用户在选择分享信息时往往受到社会认同、信息内容以及个人兴趣等因素的影响。
网络舆情传播的规律还包括信息传播的速度和范围等方面。
研究表明，网络舆情传播的速度较快，一条信息可以在短时间内迅速传播到大范围内。
除此之外，舆论场的形成、信息的扩散路径、信息的失真和谣言传播等现象也是网络舆情传播中的重要规律。
然而，社交媒体上的信息扩散模型和网络舆情传播规律也存在一些问题和挑战。
首先，社交媒体上的信息往往存在信息过载的问题，人们需要从海量的信息中获取有效的信息。
此外，社交媒体上的信息传播也存在着信息失真的问题，包括虚假信息、谣言等。
对于社会管理和舆情监控来说，如何识别和应对这些失真信息至关重要。
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。
网络环境下新冠肺炎疫情传播建模与分析
网络环境下新冠肺炎疫情传播建模与分析新冠肺炎疫情的爆发引起了全球的关注，各国掀起了一场前所未有的抗疫战。
疫情的传播途径复杂，如何应对并控制疫情成为了科学家、政府和公众关注的重点。
在网络环境下，利用数学模型和数据模拟技术，进行疫情传播建模和分析，可以帮助我们更好地理解疫情传播规律，制定有效的控制措施。
一、疫情传播数学模型疫情传播数学模型是利用数学方法研究疾病传播规律的一种方法，可以通过模拟疾病的传播过程，预测疫情的发展趋势。
常见的疫情传播数学模型包括SIR模型和SEIR模型。
SIR模型是最早应用于传染病研究的模型，将人群分为易感者、感染者和恢复者三类，并假设易感者会被感染者感染，感染者会导致易感者变成感染者，感染者会恢复并且具有免疫力。
通过建立微分方程解析SIR模型，可以得到疾病的传播速度和传播规律。
而SEIR模型则在SIR模型的基础上加入了潜伏期，将人群分为易感者、潜伏者、感染者和恢复者四类，潜伏者是指已经被感染但不具有传染性的人。
通过建立微分方程解析SEIR模型，可以更准确地预测疾病的传播规律和传播速度。
二、疫情数据分析在网络环境下，利用大数据和数据挖掘技术进行疫情数据分析，可以更加客观、准确地反映疫情的发展情况，帮助政府和公众做好疫情防控工作。
以中国为例，中国政府在抗击疫情中利用大数据和数据挖掘技术，开展了防疫物资供应和交通管控等工作。
其中，利用支付宝等移动支付平台和大数据技术实现了防疫物资的生产、物流和销售的全链条监测，保障了防疫物资的精准供应。
利用高德地图等大数据分析技术实现了交通流量的实时监测和管控，为精准的疫情防控提供了数据支持。
三、网络舆情分析网络舆情分析利用网络舆情监测和分析技术，收集和分析网络上公众对疫情的态度和情感，为政府和公众决策提供参考。
在新冠肺炎疫情爆发期间，中国的网络舆情分析机构利用大数据分析技术，对网络上的疫情言论进行实时监测和分析。
通过分析微博、微信、贴吧、论坛等网络平台上的留言、评论和文章，得出了公众对疫情的情感、态度和情况的实时变化情况。
网络背景下的谣言传播模型精编资料
网络背景下的谣言传播模型网络背景下的谣言传播模型摘要谣言的传播在现实生活中是一个很普遍的现象，随着网络和信息媒介时代的到来，谣言的产生更加具有主观性和攻击性，谣言的传播速度更是以指数函数的形式在我们的生活空间中弥漫。
谣言总是给人们的生活带来干扰和误导，因此对谣言的传播机制及控制恶意谣言的传播的研究更加有学术和人文意义。
本文基于传统的传染病模型，以微分方程作为理论依据，结合马氏链模型和MATLAB编程，最终刻画出谣言的传播机制和新媒体时代谣言传播的特点。
谣言传播模型虽与传染病模型类似，但谣言传播模型由于它的随机性和可变性更加错综复杂，本篇论文采取分步建立模型的方式，共建立了4个模型，分别为：SI模型，SIS模型和两种SIR模型。
通过对所做假设的准确分析和适当修改，最终得出结论：模型四可以较为合理的模拟谣言在网络时代的背景条件下的传播机制，并给出了“免疫者”和“传播者”的人数比例随“传染率”a 的变化趋势图。
我们从网络中搜查了数据，对网络中所提供的数据进行了筛选，去除异常数据,对残缺数据进行适当补充,并从中随机抽取了3组数据（每组8个采样）对理论结果进行了数据模拟，结果显示，理论结果与数据模拟结果吻合。
通过对所建数学模型的分析，我们发现：从源头上解决谣言传播问题基本是不太可能的，所以遏制恶意谣言的传播的有效方法还是得从传播的过程中解决这个棘手的问题。
主要有以下三个建议，第一，提高大众的认知度是有必要的，这有助于“传染率”a的大大降低；第二，政府和媒体应起到中流砥柱的作用，政府应对恶意谣言有及准确的关注，并以良好的公信力及时澄清事实，而媒体应有自己的职业道德，不要因为经济利益而盲目地炒作不良信息，造成社会不良风气的形成；第三，社会的每一个层面都应有自己的防火墙，建立属于自己的谣言防御机制，抑制谣言的扩散。
关键词：谣言传播网络时代传染病模型微分方程几点建议一：问题重述1.1 问题背景众所周知，每一则谣言都与环境危机，社会动荡，信任缺失有关，这些因素往往使人产生恐慌心理，同时也只有谣言才是治愈人们恐慌的良药。
社交网络中舆论扩散模型与算法优化
社交网络中舆论扩散模型与算法优化随着社交网络的迅速发展与普及，舆论扩散成为了一个备受关注的热点话题。
社交网络的特性使得舆论的传播速度和范围大大增加，因此理解舆论扩散的模型和优化相应的算法变得非常重要。
本文将介绍社交网络中舆论扩散的模型，并探讨相应的算法优化方法。
在社交网络中，舆论扩散模型是研究舆论如何从一个节点传播到其他节点的数学模型。
其中，最经典和常用的模型是独立级联模型（Independent Cascade Model）和线性阈值模型（Linear Threshold Model）。
独立级联模型假设每个节点以一定的概率将舆论传播给其邻居节点，而线性阈值模型则认为每个节点在他邻居节点中具有一个影响力权重，并且当邻居节点中超过一定数量的节点接受了舆论时，该节点也会接受舆论。
这两个模型在研究舆论扩散中具有广泛的应用并已得到验证。
基于这两个模型，研究者们开始关注如何优化算法以最大化舆论扩散的效果。
其中一种常见的优化方法是确定最具影响力的节点，从而使得舆论能够快速传播。
这被称为影响力最大化问题。
目前已经提出了许多算法来解决这个问题，例如贪心算法、 PageRank 算法和基于启发式方法的算法等。
贪心算法是一种简单但有效的算法，它从初始种子节点开始，每次选择能够将舆论扩散到最多节点的节点进行添加，直到达到预定的目标。
虽然贪心算法具有高效的特点，但是由于其局部最优性质，可能不能找到全局最优解。
PageRank 算法是通过对网络中节点的重要性进行排序来选择种子节点的一种方法。
它基于节点之间的连接关系，将每个节点的重要性通过迭代计算得到。
由于节点的排名可以反映其影响力，因此可以根据排名高的节点来选择影响力较大的节点。
除了贪心算法和 PageRank 算法之外，还有一些基于启发式方法的算法。
启发式方法是通过模拟真实世界中的信息传播过程来选择种子节点。
例如，一种常用的方法是使用病毒传播模型，其中种子节点相当于病毒初始感染的节点。
数学模型解析社交网络与信息传播
数学模型解析社交网络与信息传播社交网络与信息传播是当今社会中的热门话题之一，它们对于人们的日常生活和社会的发展都起着重要的作用。
针对这一现象，数学模型成为了解析社交网络与信息传播的有效工具之一。
本文将通过数学模型的解析来探讨社交网络与信息传播的相关问题。
1. 社交网络的建模社交网络是指一个由人与人之间相互连接而形成的网络结构。
在对社交网络进行建模时，可以采用图论中的图模型来表示。
图模型由节点和边组成，节点代表个体，边代表个体之间的联系。
社交网络中的节点可以表示人或组织，边可以表示人与人之间的关系或者信息传递的路径。
2. 信息传播的建模信息传播是社交网络中的重要活动，可以通过数学模型来解析其传播过程。
基于传染病传播模型，可以将信息传播看作是一种“病毒”在社交网络中的传播。
数学模型可以描述病毒的传播速度、传播路径和影响范围等。
例如，流行病模型中的SIR模型可以用来描述信息在社交网络中的传播过程。
其中，S表示易感者、I表示感染者、R表示康复者。
通过建立数学方程，可以模拟信息在社交网络中的传播过程，预测感染者的数量和传播路径。
3. 影响因素的参数化在社交网络与信息传播的数学模型中，需要将一些影响因素参数化，以便更好地描述现实情况。
例如，社交网络中节点的度可以表示节点的影响力或者信息传播的潜力，节点的类型可以表示不同的行为特征等。
通过对参数的设定和调整，可以研究不同因素对社交网络和信息传播的影响，进而提出相应的策略和措施。
4. 预测与优化利用数学模型解析社交网络与信息传播的过程，可以进行一系列的预测与优化。
例如，可以预测信息传播的速度和规模，帮助政府和组织制定合适的传播策略；也可以通过优化社交网络结构，提高信息传播的效率和传播覆盖率。
数学模型还可以用来研究社交网络中的意见领袖和社群发现等问题，从而更好地理解和应对社交网络中的信息传播现象。
综上所述，数学模型是解析社交网络与信息传播的有效工具。
通过建立数学模型，我们可以深入了解社交网络的结构和信息传播的规律，预测和优化信息传播的效果，为社会的发展和个体的决策提供科学依据。
数学建模谣言传播
数学建模谣言的传播假设1第1个人还是会参加第2次的谣言传播。
即第1个人和相信谣言的人会不断传播谣言假设2相信此谣言的人每人在单位时间内传播的平均人数正比于当时尚未听说此谣言的人数这个比恒定不变假设3传播的时候也会传给传播谣和听过谣言的人设第i个单位时间开始时相信谣言总人数xyz(i)没听过人数mt(i)受传播人数中没听过的人数占总人数比例（共有n+1个人，出去自己就有n个人）t(i)=mt(i)/n;受传播人数如果k为定植scb(i)=k*mt(i)*xyz(i);受传播人数中没听过谣言的人数(考虑到传播的时候也会传给传播谣和听过谣言的人)sch_mt(i)=scb(i)*t(i);其中相信的有scb_mt_xx(i)=sch_mt(i)*p*a/100+sch_mt(i)*(1-p)*b/100;其中不相信的有scb_mt_bxx(i)=sch_mt(i)-scb_xx(i);第i＋1时刻单位时间开始时相信谣言总人数xyz(i+1)=xyz(i)+scb_mt_xx(i);没听过人数mt(i+1)=mt(i)-sch_mt(i);受传播人数中没听过的人数占总人数比例t(i+1)=mt(i+1)/n;受传播人数如果k为定植scb(i+1)=k*mt(i+1)*xyz(i+1);受传播人数中没听过谣言的人数(考虑到传播的时候也会传给传播谣和听过谣言的人)sch_mt(i+1)=scb(i+1)*t(i+1);其中相信的有scb_mt_xx(i+1)=sch_mt(i+1)*p*a/100+sch_mt(i+1)*(1-p)*b/100; 其中不相信的有scb_mt_bxx(i+1)=sch_mt(i+1)-scb_xx(i+1);可以看到各种数构成了一个循环，这样就可以无限迭代下去根据由1单位时刻相信谣言总人数xyz(1)=1没听过人数mt(1)=n然后迭代下去。
如果假设1中第1个人不参与，只有其他相信的人参与。
基于信息传播模型SIR传染病模型的社交网络舆情传播动力学模型研究
基于信息传播模型SIR传染病模型的社交网络舆情传播动力学模型研究一、概述随着信息技术的飞速发展，社交网络已成为人们获取信息、表达观点的重要平台。
在社交网络中，舆情信息的传播速度之快、范围之广，使得其对社会舆论的影响力日益增强。
对社交网络舆情传播机制的研究显得尤为重要。
本文基于信息传播模型SIR传染病模型，对社交网络舆情传播动力学进行深入研究，旨在揭示舆情传播的基本规律，为舆情引导和控制提供理论依据。
SIR传染病模型是描述传染病传播过程的一种经典数学模型，它将人群分为易感者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）三类，并通过建立微分方程来描述各类人群数量的变化。
该模型在传染病防控领域具有广泛应用，为政府制定防控策略提供了有力支持。
本文将SIR模型引入社交网络舆情传播研究，通过对舆情信息的传播过程进行数学建模，分析舆情传播的动力学特征。
研究内容包括舆情传播的影响因素、传播路径以及传播速度等，旨在揭示舆情传播的内在机制。
通过本研究，我们期望能够更深入地理解社交网络舆情传播的动力学过程，为舆情引导和控制提供更为有效的策略。
同时，本研究也将为信息传播学、社会学等相关领域的研究提供新的思路和方法。
1. 社交网络舆情传播的背景与意义随着信息技术的迅猛发展和移动互联网的普及，社交网络已经成为人们获取信息、表达观点、交流情感的重要平台。
在这个高度信息化的时代，社交网络舆情传播的速度和影响力日益凸显，对社会稳定、政治决策、经济发展等方面产生了深远影响。
深入研究社交网络舆情传播的动力学模型，对于有效预测舆情走势、制定科学合理的舆情应对策略具有重要意义。
社交网络舆情传播的研究背景源于网络空间的复杂性和动态性。
在社交网络中，用户之间通过发布、转发、评论等方式进行信息交流和情感传递，形成了复杂的网络结构和传播路径。
同时，网络空间的匿名性、即时性等特点使得舆情传播具有更强的不确定性和难以预测性。
数学建模方法在社交网络信息传播中的应用研究
数学建模方法在社交网络信息传播中的应用研究随着互联网快速发展，人们的日常生活不再局限于传统媒体，而是更多地借助于新兴媒体平台。
社交网络平台作为其中的一种，拥有着便捷、快速的信息传播优势，成为人们获取信息的主要渠道之一。
然而，社交网络信息面临着大量的垃圾信息、虚假信息等问题，会对人们的判断和决策产生影响。
因此，如何在社交网络中准确地识别并传播有价值的信息，已成为人们关注的焦点。
本文将探讨数学建模方法在社交网络信息传播中的应用研究。
一、社交网络传播特点社交网络作为当下流行的信息传播方式，具有以下几个特点：1、信息传播速度快。
在社交网络中，信息的传播速度远高于传统媒体。
一个瞬间，一条信息可以传播到数以万计的人，这种高效率将产生极大的影响。
2、信息传播广泛。
社交网络可以将信息传递到全球任何地方的人们手中。
大大拓展了人们对信息的接触面，极大增加了传播效果。
3、信息量庞大。
信息可随意上传下载，每天传输的数据量已达到惊人的级别，让人不得不惊叹互联网时代的数据能力。
4、信息真实性难辨别。
社交网络传播的信息是否真实成为了一个悬念。
网络虚假信息和谣言屡屡出现，如何正确传播真实信息，成为一个巨大的挑战。
二、数学建模方法在社交网络信息传播中的应用针对社交网络信息传播的特点，如何准确识别有价值的信息并传播成为了一个很大的难题。
这时，数学建模方法的应用将是一种不错的选择。
1、信息筛选与预处理在社交网络中，数据量很大，涉及的信息种类也很多，很难确定哪些信息是具有价值的。
这就需要利用数学方法来清洗筛选信息，过滤噪声信息，提取有价值的信息。
例如，通过TF-IDF算法来评估信息的权重，在计算信息相似度的时候，可以筛选出高价值的信息。
2、信息分类与聚类社交网络传播的信息是多种多样的，要想让大家快速、准确地理解信息，要考虑将信息进行分类和聚类，构建一定的信息体系，方便读者查找和阅读。
这就需要使用聚类算法，将相似信息归为一类，方便读者快速获取想要的信息。
数学模型解决社交媒体舆情分析问题
数学模型解决社交媒体舆情分析问题社交媒体在现代社会中扮演着重要的角色，人们通过社交媒体平台表达和交流自己的观点和情感。
然而，社交媒体舆情的产生和传播也带来了一系列问题，如假信息的传播、舆论导向的操控等。
为了更好地了解和解决这些问题，数学模型被引入到社交媒体舆情分析中，提供了一种准确和高效的解决方案。
一、社交媒体舆情分析的挑战社交媒体舆情分析是指通过对社交媒体数据进行分析来了解公众对特定事件或话题的态度和情感倾向。
然而，社交媒体数据呈现出大量、多样、高维的特点，给舆情分析带来了许多挑战。
其中一些挑战包括：1. 数据量庞大：社交媒体每天产生的数据量巨大，包括用户发布的文本、图片、视频等多种形式，对数据的处理和分析提出了要求；2. 结构复杂：社交媒体数据具有很强的噪声和杂乱性，需要从中提取有用的信息；3. 实时性要求：社交媒体舆情的传播速度非常快，需要及时发现和分析舆情，给出相应的应对措施。
二、数学模型在社交媒体舆情分析中的应用数学模型作为一种数学工具，被广泛应用于社交媒体舆情分析中，可以帮助我们更好地理解和解决社交媒体舆情问题。
以下是数学模型在社交媒体舆情分析中的几个主要应用：1. 文本情感分析模型文本情感分析是对社交媒体文本进行情感倾向的判断和分析。
数学模型可以通过构建情感词典、训练情感分类器等方式来实现情感分析。
例如，可以通过识别文本中出现的情感词，并利用情感词与文本的关联性分析判断文本情感。
这样的数学模型可以帮助我们了解社交媒体用户对特定事件或话题的态度和情感倾向。
2. 网络结构分析模型社交媒体中的用户与用户之间以及用户与内容之间的连接关系可以构成一个网络结构。
数学模型可以通过分析这个网络结构来揭示用户之间的影响力、舆论传播路径等信息。
例如，可以利用图论中的节点中心性等指标来评估用户的影响力，进而找出关键影响者和舆论传播路径。
3. 包含时间因素的模型社交媒体舆情具有明显的时间特性，舆情的传播和演变都受到时间因素的影响。
网络舆情传播动力学模型研究
网络舆情传播动力学模型研究随着互联网的普及和社交媒体的兴起，信息传播的速度和范围都得到了极大的提升。
这也给舆情传播带来了前所未有的挑战和机遇。
为了更好地理解和预测网络舆情传播的规律，研究学者们开始关注网络舆情传播动力学模型。
本文将对网络舆情传播动力学模型进行研究，以期加深对其内涵和应用的理解。
网络舆情传播动力学模型是一种通过对网络舆情传播过程的建模和模拟，来揭示其中规律和机制的研究方法。
该模型将网络舆情传播看作是一种信息在网络中的扩散过程，以节点和边为基本单位，考察不同节点之间的相互联系和信息传播路径，旨在揭示网络舆情传播的动力学机制和影响因素，为舆情管理和舆论引导提供科学依据。
在研究网络舆情传播动力学模型时，需要考虑多个因素。
首先，网络拓扑结构是其中的重要一环。
网络舆情传播过程中，人们通过关注、转发和评论等行为构成了复杂的社交网络结构。
这些社交网络的拓扑结构对舆情的传播速度和范围产生着重要影响。
因此，研究者需要对网络拓扑结构进行建模，并分析节点之间的关系，以了解信息在网络中的传播路径和影响范围。
其次，传播动力学模型需要考虑信息传播的传播规则。
不同的舆情事件具有不同的传播规则，研究者需要通过分析和挖掘大量的舆情数据，找出其中的共性和规律。
例如，某些热点事件可能会呈现出爆发式传播，而某些事件可能会表现出持续性传播。
研究者可以通过建立数学模型，对信息传播的速率、扩散规模和时间等进行定量分析，以揭示信息在网络中的传播特点。
此外，网络舆情传播动力学模型还需要考虑个体行为和群体行为之间的相互作用。
个体行为是指用户在网络上进行的关注、转发和评论等行为，这些行为直接影响着信息的传播效果和传播路径。
而群体行为则是指多个个体行为之间的相互关系和合作，研究者可以通过构建博弈模型或竞争模型，对信息传播中的合作和竞争关系进行研究。
最后，网络舆情传播动力学模型研究的目的是为舆情管理和舆论引导提供科学依据。
通过对舆情传播机制的研究，我们可以更好地了解信息在网络中的传播规律和影响因素，有针对性地采取措施，促进积极的舆情传播，化解负面舆情影响。
舆情传播模型研究与实现
舆情传播模型研究与实现在当今信息爆炸的时代，舆情传播已经成为了人们关注的热点之一。
在各种社交媒体、论坛等信息平台上，每时每刻都有大量的信息在流传。
如何将这些信息有效地传播出去，影响更多的人，成为了传媒工作者和社交媒体从业者们需要重视的问题之一。
本文将从舆情传播模型的角度出发，深入探讨如何实现一个高效的舆情传播模型。
一、舆情传播模型的概念舆情传播模型，顾名思义，是一种描述舆情传播过程的模型。
它可以从信息源、信息传播途径、信息接收者等多个方面来描述舆情传播的全过程，具有一定的理论指导和实用性。
二、舆情传播模型的分类根据传播途径的不同，舆情传播模型可以分为“一对一”模型和“一对多”模型。
一对一模型常见于私人邮件、即时聊天等私人通信方式中。
而一对多模型则适用于公共信息平台、社交媒体、新闻等公开传播方式中。
另外，根据信息传播的特点，舆情传播模型还可以分为线性模型、传染模型、网络模型等不同类型。
三、基于社交媒体的舆情传播模型社交媒体成为了当今信息传播的主要方式之一。
如何基于社交媒体构建一个高效的舆情传播模型，是一个需要研究的问题。
在社交媒体中，信息源通常是一个个具有影响力的账号，他们通过发布信息、评论、点赞等方式影响着粉丝们的观点。
而影响范围则通常是通过平台上的关注者、转发者等逐渐扩大的。
在社交媒体中，使用传染模型来描述舆情传播是比较合适的。
传染模型可以将信息的传播过程看做是一种类似于病毒传染的过程，通过一次传染，影响越来越多的人。
在社交媒体中，有一些账号具有特殊的影响力，称为“种子用户”。
当这些种子用户发布一条信息时，他们的粉丝会看到这条信息，如果他们转发、评论或点赞了这条信息，那么这条信息的影响范围就会逐渐扩大。
通过不断地传染，一条信息最终可能会影响到平台上绝大部分用户。
在这个过程中，种子用户的影响力是起着至关重要的作用的，他们的影响力越大，他们发布的信息就有更大的概率传播出去。
四、实现一个高效的舆情传播模型要实现一个高效的舆情传播模型，首先需要明确传播的目的和传播的对象。
网络舆情分析与传播模型研究
网络舆情分析与传播模型研究随着互联网的普及和社交媒体的兴起，网络舆情成为了人们获取信息和表达观点的重要渠道。
网络舆情分析与传播模型研究旨在通过对网络舆情内容、传播途径和影响因素的分析，深入理解和预测舆情发展趋势，为决策者提供科学依据，以更好地应对舆情事件。
本文将探讨网络舆情的定义、特点和影响，并介绍目前常用的网络舆情分析与传播模型。
首先，网络舆情是指网络上关于某一特定事件或话题的舆论倾向和情感表达。
与传统媒体相比，网络舆情更加快速、广泛和互动。
用户可以通过社交媒体平台、博客和论坛等渠道自由表达观点，形成庞大的舆论场。
网络舆情具有时效性强、传播速度快和参与度高的特点，对社会和个人都有重要影响。
网络舆情的分析与传播模型主要是通过大数据技术和文本挖掘方法来实现的。
一方面，分析者可以收集大量的网络舆情数据，如微博热搜榜、新闻评论、话题讨论等。
这些数据包含了用户的观点、情绪和行为，并可以通过计算机算法进行挖掘和分析。
另一方面，传播模型则可以对网络舆情的传播路径和影响因素进行建模。
常用的模型包括信息传播模型、网络结构模型和情感分析模型等。
信息传播模型是研究网络舆情传播的基础模型之一，通常使用SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered）来描述信息在网络中的传播过程。
该模型将网络用户划分为易感人群（Susceptible）、感染人群（Infected）和恢复人群（Recovered），模拟事件在网络中的传播和扩散过程。
通过模型参数的调整，可以预测舆情的传播范围和传播速度，为舆情事件的治理提供科学建议。
网络结构模型是研究网络社区和互联网拓扑结构对舆情传播的影响的重要模型。
研究发现，网络的拓扑结构对信息的传播速度和规模有显著影响。
例如，研究表明，在小世界网络结构下，信息传播的效率更高，而在无标度网络结构下，信息传播范围更广。
因此，通过分析网络的拓扑结构，可以预测舆情的传播规模和路径，并采取针对性的干预措施。
社会网络中传播效应的数学模型分析
社会网络中传播效应的数学模型分析在互联网时代，社交媒体已经成为了人们重要的活动平台。
从过去的QQ、MSN，到今天的微信、微博、抖音等，这些社交媒体平台已经成为了社交的重要场所。
在这些社交媒体上，信息可以快速地传播，形成所谓的“病毒式传播”。
此时，研究社会网络中信息传播的效应，建立相应的数学模型，为我们理解和预测信息在社会网络中的传播趋势提供了理论基础。
一、社交媒体中信息传播的路径社交媒体中信息传布的路径可以分为两种类型：直接传播和间接传播。
直接传播是指直接给目标群体传递信息，这种传播方式一般的情况下，信息可以直接传达给目标群众。
间接传播是指信息先通过某些群体与其它群体之间相互传播，最后又到达目标群体的传播方式。
这种传播方式通常是跨越了不同的群体后，最终才实现了信息的传递目标。
这两种传播路径通常并不是相互独立的，而是共同作用的，通常会相互影响形成某种格局之后才最终实现信息的传输。
二、社交媒体中信息传播的数学模型社交媒体中信息传播的数学模型主要包括阈值模型、SIS模型和SIR模型三种模型。
1、阈值模型阈值模型是在社交媒体中应用最为广泛的一种模型。
该模型通过设置一个阈值来确定是否会将某种信息传递给群体中的个体。
当一个用户能够接收到的信息数量超过了其个人的阈值时，那么这个用户就会被认为可以接受这个信息。
因此，这个模型的研究重点就是如何实现群体中大部分人都能够接受这个信息。
2、SIS模型SIS模型的目标是用来确定在不同人口密度或不同传染率的情况下，社交媒体上病毒式传播的过程。
SIS模型认为，在社交媒体中，信息可以传达到每个用户，并且每个用户联络的用户可能会受到影响。
根据SIS模型研究，信息从一个用户传到另一个用户会受到传播速率和传说阈值的限制，控制了病毒式传播的速度，而这个速度又可以被统计来估计社交媒体的传统程度。
3、SIR模型SIR模型适用于在社交媒体上进行的信息传输。
在这个模型中，信息是由传输者的受众或观众决定的，而且，信息在传输过程中并不一定会对每个接收者产生相同的影响。
八下数学传播问题知识点
八下数学传播问题知识点数学是一门基础学科，它在我们生活中无处不在。
数学的知识点非常广泛，其中之一是传播问题。
传播问题是指信息、疾病、观念等在人群中的传播过程。
通过研究传播问题，我们可以了解信息的传播规律，从而更好地管理和控制传播现象。
以下是八年级数学中关于传播问题的主要知识点：1. 传播模型：传播问题通常使用数学模型来描述和分析。
常见的传播模型有SIR模型（Susceptible-Infected-Removed）、SIS模型（Susceptible-Infected-Susceptible）、SI模型（Susceptible-Infected）等。
这些模型通过设定一些参数和方程，来描述人群中易感者、感染者和移除者之间的相互转化关系。
2.传播速率：传播问题中的一个重要概念是传播速率。
传播速率指的是单位时间内感染者的增加数量。
传播速率可以通过研究已知数据和建立数学模型来估计，从而更好地预测传播的趋势和规律。
3.传播距离：传播距离是指信息或疾病在人群中传播的物理距离。
传播距离可以通过研究人群的交流网络、空间分布和移动规律等因素来确定。
了解传播距离对于制定有效的传播策略和控制传播的范围十分重要。
4.传播路径：传播路径是指信息或疾病在人群中传播的具体路径。
传播路径的研究可以帮助我们分析传播的原因和形式，进而找到制约传播的关键点，从而采取相应的措施遏制传播。
5.传播概率：传播问题中的传播概率指的是一个个体将信息或疾病传给另一个个体的可能性。
传播概率可以受到多种因素的影响，如个体的行为模式、环境条件、感染性等。
了解传播概率可以帮助我们预测传播的速度和路径，以及制定有效的干预措施。
6.传播规律：通过研究传播问题，我们可以发现一些普遍的传播规律。
例如，传播问题中常常存在“指数增长”的现象，即传播的速度会趋向于指数级增长。
此外，传播问题还会出现“传播阈值”的概念，即只有当感染者超过一定数量时，传播才会形成规模效应，否则传播会很快停止。
数学建模(网络谣言传播模型)
网络谣言识别与控制问题的数学模型摘要:对谣言比较系统科学的研究始于二战时期，作为一种典型的社会现象，谣言在现代社会中不仅没有消失，而且其传播手段、传播途径等都发生了很大的变化，特别是在现在网络发展的黄金期，谣言的传播过程变得复杂，对于网络谣言的识别与控制成为公安舆情部门关注的问题。
针对问题一，由于谣言散布和病毒传播、扩散很相似，借鉴传染病传播模型,对应将人群分为听过谣言、未听过谣言两大类，根据具体的假设建立评价网络谣言级别的评价指标体系。
针对问题二，由Allport & Postman给出的决定谣言的公式：谣言=事件重要性×事件模糊性，也就是说，谣言产生和事件的重要性和模糊性成正比，事件越重要而且越模糊，谣言的产生几率和作用效应越大，重要性和模糊性其中一个要素趋向零，谣言不会产生，所以披露真相，破除模糊性，才可能消解谣言，现用可信度替代模糊性、用谣言的受众人群代替事件的重要信，简化问题，据此来建立谣言评价的数学模型。
针对问题三，根据对问题一、二的处理，给出合理的建议。
关键词：谣言传播受众人群事件可信度谣言危害一问题重述在突发事件、乃至各种危机中，谣言的作用不可低估。
现代环境下，利用灵活无序的网络传播，谣言传播变的速度更快、作用力更强。
如果对一个一般谣言大动干戈，显然得不偿失；而对于一个可能造成严重后果的谣言处置失当，就有可能造成严重后果。
因此，对谣言传播机理、鉴别进行研究非常重要。
要求：1. 建立评价网络谣言级别的评价指标体系，（例如受众范围、感兴趣程度、传播方式、后果影响等），最好能给出可以量化的公式，公式中涉及的指标是能够搜集的。
2. 建立谣言评价的数学模型，包括谣言的鉴定（例如可以某种方式建立谣言的置信范围例如[0,1]，当按照某公式评价某消息的时候能有一个阈值，即当消息低于某数值的时候可以认定不属于谣言，超过某数值的时候就属于谣言）、谣言危害的估计（以便有关部门采取相应措施，例如置之不理、召开新闻发布会、查处谣言制造者等）。
数学在网络舆情分析中的应用
数学在网络舆情分析中的应用随着互联网的迅猛发展，网络舆情分析逐渐成为了舆情监测和预警的重要手段。
而在网络舆情分析的过程中，数学作为一门精确的学科，发挥着重要的作用。
本文将探讨数学在网络舆情分析中的应用。
一、数据采集与处理网络舆情分析的第一步是数据采集与处理。
在海量的网络数据中，如何快速准确地获取有价值的信息，成为了一个关键问题。
这就需要利用数学中的数据挖掘技术。
数据挖掘技术可以通过对数据的分析和处理，挖掘出其中的规律和模式。
例如，利用数据挖掘技术可以从海量的网络数据中提取出关键词、主题、情感等信息，为后续的舆情分析提供有力的支持。
二、情感分析情感分析是网络舆情分析中的重要环节。
通过对网络文本中的情感进行分析，可以了解舆情的态势和趋势。
而情感分析的核心是对文本的情感极性进行判断，即判断文本是正面的、负面的还是中性的。
而在情感分析中，数学中的分类算法可以发挥重要作用。
分类算法可以根据已有的标注数据，通过训练模型，对新的文本进行情感分类。
例如，朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等都可以用于情感分析中，提高情感分类的准确性和效率。
三、网络关系分析网络关系分析是网络舆情分析中的另一个重要环节。
通过对网络中的节点和边进行分析，可以了解网络中的关系和结构。
而在网络关系分析中，图论是一个重要的数学工具。
图论可以通过构建网络图，分析节点之间的连接关系、节点的重要性等。
例如，通过分析网络中的关键节点，可以了解到网络中的核心人物和核心事件，进而对舆情进行深入分析。
四、预测与预警预测与预警是网络舆情分析中的最终目标。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来的舆情走势，提前做好应对措施。
而在预测与预警中，数学中的时间序列分析和回归分析等方法可以发挥重要作用。
时间序列分析可以通过对历史数据的趋势、周期和季节性进行分析，预测未来的舆情走势。
回归分析可以通过对多个变量之间的关系进行建模，预测未来的舆情变化。
综上所述，数学在网络舆情分析中发挥着重要的作用。
网络舆论传播的数学模型讲解
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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 ，即1122***1111121211***2121222222***1122(,),(,),,(,)(,),(,),,(,)(,),(,),(,)k kN 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其中12,,,k N N N 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 =，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。
表3 准则B的模糊一致矩阵及其求解结果1表 4准则B的模糊一致矩阵及其求解结果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 =。