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直播电商场景下消费者群体情绪演化机理研究——基于sir模型

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直播电商场景下消费者群体情绪演化机理研究——基于SIR模型

作者：谢本谱河南工业大学

学位级别：硕士

截止到2021年底,直播用户规模已达5.60亿人,占全国网民整体的61.95%,且营业额已突破1.2万亿,直播电商已成为消费者购物新渠道和品牌商销售产品的新途径。直播间汇聚在线虚拟社区,直播间消费者群体的正负面情绪倾向会在直播间场景因素、... 详细信息

截止到2021年底,直播用户规模已达5.60亿人,占全国网民整体的61.95%,且营业额已突破1.2万亿,直播电商已成为消费者购物新渠道和品牌商销售产品的新途径。直播间汇聚在线虚拟社区,直播间消费者群体的正负面情绪倾向会在直播间场景因素、消费者因素以及品牌商管理干预因素的影响下发生转变,不仅会推动正负面群体情绪加速演化,使得直播间产生消费者情绪演化的“羊群效应”,还会影响品牌商的口碑及形象。因此,本文探究影响直播间消费者群体情绪演化的因素和群体情绪演化规律,并为商家干预策略提供指导建议具有明显的实践意义。针对直播间消费者群体情绪演化问题,本文首先基于sir模型构建了仅考虑直播间整体氛围的和消费者情绪感知能力影响因素的A模型,将整体情绪氛围细分为不同的正负群体情绪人数比例和用情绪感知因子来衡量情绪感知能力,从而探究小型直播间中群体情绪演化机制;其次,构建了考虑消费者影响力因素的B模型,并将消费者影响力细分为高中低影响力,并根据不同影响力消费者情绪感染率和恢复率来探究中型直播间中消费者群体情绪演化;最后,在A、B模型的基础上构建同时兼顾品牌商管理干预因素的C模型,此模型将管理干预因素细分为品牌商管理干预时间和资源投入量,从而得出大中型直播间消费者群体情绪演化机制,并使用MATLAB对上述三个模型分别进行仿真。研究表明:(1)直播间携正负面情绪的消费者数量比例可显著影响群体情绪演化过程,情感强度高的群体情绪更具有传染性;(2)消费者对直播间整体情绪氛围的情绪感知程度越高,其受到直播间极端情绪的影响也越小;(3)在直播间群体情绪演化的初始阶段,为品牌商进行干预的最佳时间,且品牌商资源投入对群体情绪演化的效果呈边际效用递减规律;(4)影响力高的直播间消费者对群体情绪信息演化造成的影响大,反之,造成的影响小;影响力高的消费者对群体情绪的影响越大,传播周期越小;中等影响力的消费者因其基数大,所以对群体情绪演化产生的整体影响力要高于影响力高的消费者。

关键词：群体情绪演化 sir模型情绪信息感染直播电商消费者影响力

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基于sir模型在传染病动力学中的应用研究

基于SIR模型在传染病动力学中的应用研究

作者：王瑾山东大学

学位级别：硕士

不论是从全球范围还是从国家范围内讲,传染病都是危害人类健康的主要疾病,给人民生命财产安全造成了严重的影响。开展对传染病的研究,将有助于了解其传播规律,研判其流行趋势,分析流行原因,并对其预防和控制寻求最优策略。针对新发传染... 详细信息

不论是从全球范围还是从国家范围内讲,传染病都是危害人类健康的主要疾病,给人民生命财产安全造成了严重的影响。开展对传染病的研究,将有助于了解其传播规律,研判其流行趋势,分析流行原因,并对其预防和控制寻求最优策略。针对新发传染病的特点,本文设定移出率不应为固定常数,在传统sir模型的基础上进行改进,将移出率γ设定为γ(I,R)=γR/(I+R),建立了改进sir模型,并求得模型的精确解析解,得到了传播条件、感染高峰时间、感染峰值、易感者、感染者以及移出者数量的最终值和拐点的表达式;通过参数分析发现及时采取措施是遏制传染病流行和达到较小损失的办法;并利用2020年初武汉市、湖北省、山东省以及河南省新冠疫情确诊者数据,拟合验证了模型的有效性,且发现只需要通过早期较少的数据就可以较为准确地长期预测确诊者的数量变化,说明本模型能够较为准确地刻画新发传染病的特性,也进一步说明传染病可以在爆发早期被预测。其次以常规传染病为视角,深入研究了修正sir模型的动力学特性,对传播性质:传播条件、感染高峰时间、感染峰值、易感者、感染者以及移出者的最终值进行参数分析,发现常规传染病最终会全部感染,但可以通过减缓感染高峰到来时间的方式降低感染峰值,达到社会和医疗资源的均衡分配。综上,本文对新发传染病以及常规传染病建立微分方程动力学模型,揭示流行规律,寻求预防和控制的最优策略,将为后期传染病防控提供理论依据和思路。

关键词：传染病动力学 sir模型精确解析解

基于具有周期解的sir模型的分形市场研究 ——以中国证券市场为例

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基于具有周期解的SIR模型的分形市场研究 ...

作者：李馨冉兰州大学

学位级别：硕士

本文主要的创新之处是将行为金融学理论与分形市场理论相结合并用于中国证券市场的研究.首先,在分形市场理论的框架下,本文利用Hurst指数计算中国证券市场近5年的平均周期,利用移动Hurst指数判断市场反转点并提供市场择时策略.然后,在... 详细信息

本文主要的创新之处是将行为金融学理论与分形市场理论相结合并用于中国证券市场的研究.首先,在分形市场理论的框架下,本文利用Hurst指数计算中国证券市场近5年的平均周期,利用移动Hurst指数判断市场反转点并提供市场择时策略.然后,在行为金融学理论的框架下,本文基于具有周期解的sir模型对市场的股本流动建模,并且该模型恰好可以与计算出的市场平均周期有机结合.最后,本文采用贝叶斯正则化神经网络估计模型的参数且估计结果在合理范围之内.本文得出结论:中国证券市场上的投资行为存在周期性的传染,这种周期性的传染导致了市场平均周期的存在;同时,市场平均周期的存在也导致了投资行为的周期性的传染.近5年的中国证券市场的平均周期为400个交易日左右.本文建立的股本流动模型可以用于研究中国证券市场.

关键词： Hurst指数 sir模型平均周期贝叶斯正则化神经网络

基于sir模型对流行病的模拟及元胞自动机模型的灵敏度分析

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基于SIR模型对流行病的模拟及元胞自动机模型的灵敏度分析

作者：常美霞华中师范大学

学位级别：硕士

在COVID-19大流行的今天,深入理解疾病的传播规律对于我们了解疫情的发展具有很大的帮助。论文首先介绍了近年来国内外对疾病传播的相关研究,进一步介绍了在本文中用到的相关理论知识,包括复杂网络理论知识和流行病传播模型的相关介绍... 详细信息

在COVID-19大流行的今天,深入理解疾病的传播规律对于我们了解疫情的发展具有很大的帮助。论文首先介绍了近年来国内外对疾病传播的相关研究,进一步介绍了在本文中用到的相关理论知识,包括复杂网络理论知识和流行病传播模型的相关介绍等内容。其次,论文运用sir模型对部分国家的COVID-19实证数据及不同网络模型中疾病的模拟进行研究分析。通过统的sir模型对实证数据的拟合,结果表明:中国、美国、印度、韩国前期的数据拟合效果较好,日本、意大利拟合优度较低;在使用改进后的时变参数sir模型对日本、意大利数据拟合时,结果较好;中国、美国、印度、意大利前期疫情爆发属于疾病自由发展阶段,不受人为干预,更符合模型的前提条件。通过模拟sir疾病传播模型在不同网络模型中的传播,讨论主要参数对疾病传播时间、患病率的影响性大小,结果表明:不同网络中传染率、移除率对疾病传播时间、患病率的影响是有差别的:i)在一定参数下,Erd?s-Rényi（ER）随机网络、Watts-Strogatz（WS）小世界网络中传染率对疾病传播时间的影响较大;Barabasi-Albert（BA）无标度网络中移除率对传播时间的影响较大。ii)在一定参数下,ER随机网络、WS小世界网络、BA无标度网络中均为传染率对患病率的影响较大。最后,论文基于元胞自动机模型,通过数值分析对主要参数与疾病传播的灵敏度进行分析。分别对传染率（β）、移除率（γ）、新增患者率（μ）与患病率的弹性系数、相关性系数、显著性水平进行了研究,最终根据研究结论对三个参数与患病率的影响性进行了排序,弹性系数分析结果表明:在低新增患者率下,参数对患病率的影响性排序为:γ＞β＞μ;在高新增患者率下,参数影响性排序为:γ＞μ＞β。相关性分析结果表明:三个参数与患病率的相关性排序为:γ＞β＞μ。通过不同灵敏指标的分析,最终得出,移除率对患病率的影响性较大。

关键词： COVID-19 sir模型灵敏度分析弹性系数相关系数

随机sir模型及其在美国新冠肺炎疫情中的应用

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随机SIR模型及其在美国新冠肺炎疫情中的应用

作者：王榕巍山东大学

学位级别：硕士

新冠肺炎疫情爆发已经超过两年,但是全球疫情形式依旧不容乐观。多国疫情出现多次的爆发和反弹,给社会运行、经济发展和民众生活带来严重影响,在全球范围内给人类社会造成巨大冲击。以美国为例,截至2022年3月4日,美国累计确诊病例78428... 详细信息

新冠肺炎疫情爆发已经超过两年,但是全球疫情形式依旧不容乐观。多国疫情出现多次的爆发和反弹,给社会运行、经济发展和民众生活带来严重影响,在全球范围内给人类社会造成巨大冲击。以美国为例,截至2022年3月4日,美国累计确诊病例78428884例,累计死亡病例947625例。如此惨痛的代价却未能改变美国防疫乱象的局面,美国新冠肺炎疫情仍在不断发展和扩散。因此,认识和研究疫情发展规律,对于全球疫情防控来说非常必要。本文选择确定性sir模型和sir随机微分方程模型作为研究新冠肺炎疫情的工具。在理论介绍部分,回顾了 sir模型的提出和发展,介绍了模型需要的随机过程和随机微分方程的理论基础,并着重介绍了确定性sir模型和sir随机微分方程模型的定义、特点以及参数估计方法。在实证部分,本文将丁香园每日公布的从2021年7月1日至2022年2月26日美国疫情数据分为两个阶段作为研究对象,分别对其建立确定性sir模型和sir随机微分方程模型,帮助相关人员了解美国新冠肺炎疫情的传播规律和发展趋势,从而制定有效的防疫政策,努力将疫情的影响降低到最小。在对确定性sir模型进行参数估计时,先根据移出强度γ的定义对其进行估算,然后固定γ对感染强度β和初始易感人数S0进行估计,再固定S0对β和γ进行估计。在sir随机微分方程进行参数估计时,使用高斯-牛顿算法结合最小二乘法对β和γ进行参数的迭代和更新。之后将模型拟合值与真实值进行对比,两个模型都有较好的拟合效果。接下来对模型和参数进行了分析,两个阶段的基础再生数分别为3.6和7.6,这与两阶段美国民众活动背景及相应阶段不同病毒变异株的特点相一致。最后,还讨论了不同的防疫措施对于模型中的关键参数β和γ的影响,进而讨论了这些措施对于疫情发展的不同影响,并得到了加强口罩强制令的实施、对感染者隔离情况严格管控、提高疫苗接种率等才能尽快控制疫情的结论。

关键词： sir模型新冠肺炎疫情参数估计

基于sir模型对新冠肺炎疫情基本再生数的研究

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基于SIR模型对新冠肺炎疫情基本再生数的研究

作者：薛依琳延边大学

学位级别：硕士

传染病问题从古至今一直是威胁人类生存的重大问题。自2019年末新型冠状病毒肺炎疫情首先在中国湖北省爆发,三年来病毒肆虐全球各地,造成了难以估计的损失,是人类共同面对的浩劫。我国一直以来积极采取各项医疗防控措施,为世界人民做出... 详细信息

传染病问题从古至今一直是威胁人类生存的重大问题。自2019年末新型冠状病毒肺炎疫情首先在中国湖北省爆发,三年来病毒肆虐全球各地,造成了难以估计的损失,是人类共同面对的浩劫。我国一直以来积极采取各项医疗防控措施,为世界人民做出表率。因此,研究新型冠状病毒肺炎的传播机制、传播途径、感染周期、潜伏期等各种问题都是至关重要的,通过对病毒的研究能够让人们增加了解与认知,以便于采取各项防控措施,打赢这场抗疫之战。本文基于sir经典仓室模型,选取湖北和长春两地数据,对新型冠状病毒肺炎疫情展开研究。首先介绍了当前我们所面临的疫情现状,对此引入sir模型并对其相关的理论基础与数学知识进行简要说明;接下来利用湖北与长春两地疫情相关数据进行实证分析,采用最小二乘法对传染率系数β和移出率系数γ进行参数估计,计算出衡量疾病情况的重要指标基本再生数R,并利用R分析了采取不同的防控措施对病毒传播情况的影响。

关键词：新型冠状病毒 sir模型最小二乘法基本再生数

基于节点影响因子和贡献因子的复杂网络重要节点识别

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复杂系统与复杂性科学 2024年

作者：孙文静余路粉潘文林蓝春江云南民族大学数学与计算机科学学院

针对高聚集网络，提出一种新的识别复杂网络重要节点的方法KEC，该方法既考虑了节点及邻居节点的局部信息即影响因子又考虑了邻居节点对节点影响力的贡献度，提出了贡献因子。在八个真实网络中，利用sir模型和蓄意攻击实验分析KEC与六... 详细信息

针对高聚集网络，提出一种新的识别复杂网络重要节点的方法KEC，该方法既考虑了节点及邻居节点的局部信息即影响因子又考虑了邻居节点对节点影响力的贡献度，提出了贡献因子。在八个真实网络中，利用sir模型和蓄意攻击实验分析KEC与六个常用中心性在网络中的表现，最后利用Kendall-tau相关系数分析KEC与六个常用中心性计算节点值的相关性。结果表明KEC能有效识别有影响力的节点集和提高网络的抗毁性，同时在八个真实网络中KEC与六个常用中心性的Kendall-tau相关性几乎均为正相关，说明KEC在识别复杂网络重要节点是可行的。

关键词：复杂网络重要节点识别局部信息贡献因子 sir模型抗毁性

基于时变参数-sir模型的COVID-19疫情评估和预测

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电子科技大学学报 2020年第3期49卷 357-361页

作者：喻孜张贵清刘庆珍吕忠全南京林业大学理学院南京210037 天津科技大学理学院天津滨海新区300457 中国医学科学院血液病医院天津和平区300020

该文基于COVID-19疫情发展到2020年2月1日所呈现的特点,对sir模型进行了修正,使用易感再生数、当日感染率和潜伏感染率来求解病毒演化动力学方程,研究了感染人数的变化趋势,并分析了政府防控措施对趋势变化产生的影响。结果表明,从2020... 详细信息

该文基于COVID-19疫情发展到2020年2月1日所呈现的特点,对sir模型进行了修正,使用易感再生数、当日感染率和潜伏感染率来求解病毒演化动力学方程,研究了感染人数的变化趋势,并分析了政府防控措施对趋势变化产生的影响。结果表明,从2020年1月24日后,政府的防控措施有效降低了病毒蔓延趋势。与1月24日之前呈现的趋势相比,截至2020年2月1日,实际感染人数较原趋势预估人数下降了超1/2。易感再生数、当日再生数和潜伏再生数都大幅度降低。基于目前的趋势,对易感再生数、当日感染率、潜伏感染率随时间的变化进行了分析,利用时变参数对疫情发展进行了预测。结果表明在2020年2月9日左右,疫情发展会达到高峰,随后确诊人数将出现下降。

关键词： COVID-19 疫情评估预测 sir模型

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考虑禁言机制的谣言传播模型

计算机工程 2024年

作者：钱榕李鑫刘晓豫张克君郭竞桧叶仲昆北京电子科技学院网络空间安全系西安电子科技大学计算机科学与技术学院

在当今信息爆炸的时代，谣言传播的速度和范围越来越广泛。社交媒体和互联网的普及使得谣言可以在短时间内迅速传播，给个人、组织和社会带来负面影响。因此，研究谣言传播的意义更加凸显。目前已有大量文献研究社交网络上的谣言传播，... 详细信息

在当今信息爆炸的时代，谣言传播的速度和范围越来越广泛。社交媒体和互联网的普及使得谣言可以在短时间内迅速传播，给个人、组织和社会带来负面影响。因此，研究谣言传播的意义更加凸显。目前已有大量文献研究社交网络上的谣言传播，但考虑禁言机制对谣言传播与辟谣模型作用的研究还很少。禁言对维护社交网络的秩序与安全具有现实意义。鉴于此在经典的sir(susceptible-infected-recovered)谣言传播模型的基础上，提出了一种考虑禁言机制的谣言传播与辟谣模型，通过竞争性创新扩散角度建立其数学方程。此外，通过对该模型进行实验仿真，研究了禁言周期、记忆时长和遗忘率等因素对谣言传播的影响。根据实验结果，抑制策略在大多数情况下对谣言传播起到了有效的控制作用。然而，增大禁言周期可能并不是最佳的方案选择。另一方面较低的遗忘率、较长的记忆时间和提高公信力对谣言传播的控制也十分重要。

关键词：社交网络谣言传播禁言机制 sir模型创新扩散