群体智能涌现在网络舆情预测中的应用

摘要

由于群体智能涌现过程和网络舆情发生过程具有的相似性，本论文提出将群体智能涌现应用于网络舆情预测系统的设计。
　　 网络舆情的及时发现有利于社会稳定。但是网络舆情的监测任务具有滞后性，使得在网络突发事件从爆发到被成功监测，然后被有效地控制和处理这期间，必然已经造成了不能挽回的损失和危害。因此本论文提出应该在网络突发事件爆发之前进行预测，即网络消息从发布到开始传播、或者在传播过程中，就应该被判断出是否会引发网络突发事件。
　　 群体智能涌现是在昆虫群体中发现的一种奇特现象，而群体智能涌现机理研究欲解决的问题是：“怎样的群体才能够表现出智能”。本论文结合相关参考文献以及作者对该问题的思考，总结了群体智能涌现的普遍特征，并对两大经典的群体智能算法进行了全新的诠释。
　　 智能个体的设计是智能群体设计的关键，而个体目标函数是智能个体设计的关键之一。本论文对从群体目标函数获取个体目标函数的方法进行了介绍，并将该方法运用到网络舆情系统中的虚拟群体的设计中，并对计算方法进行了改进--即在群体演化的过程完成个体目标函数的部分计算内容。
　　 最后，本论文设计并实现了基于群体智能涌现的网络舆情预测的原型系统，该系统根据网络博客作者的个性创建出仿真个体，构成仿真群体，并能够利用仿真群体的演化，对网络中可能引起真实网络用户群体重点关注的消息进行预测。