论文自媒体消息传播模型分析是关于对写作模型论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文模具模型论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
“SIRE”数学模型是建立在经典SIR传染病模型的基础上,通过增加一类“外来用户”来实现对微博用户传播信息过程的模拟与预测,以探究当前处于的自媒体时代的消息传播模式,并据此来改进自媒体消息传播管理与控制系统,在可控制的范围内引导自媒体消息传播向健康的方向发展,从而推动社会的一些列和谐发展与进步.根据所建立的改进后的SIRE模型,将微博转发数量随时间变化的关系,将所获得的转发信息通过数据拟合,在理想条件下,建立微博消息与发布时间的数学函数.
问题的提出
与传统媒体有所不同的是,自媒体时代通过网络能够在短时间之内将消息通过一定的方式方法迅速扩散出去,那么一条消息在自媒体平台通过互联网是如何通过一个出口进入若干个入口进行消息的摄取与继续传播,在传播的过程中所涉及到的内在固定的传播规律是否可以进行总结与思考,这些都是本文需要解决的问题.
问题的分析
定义符号说明：t——时刻；S——易感染者/易感染用户；I--感染者/感染用户；R--康复者/免疫用户；E——免疫用户；β——比例系数/概率；α——比例系数/概率；γ—外来用户转发该微博的概率；ω——外来用户占实时的感染用户的比例.
模型建立：在SIR传染病模型中,假设环境中人口总数为N（t）,将总人口分为以下三类：易感染者S,其数量记为S（t）,表示t时刻未感染疾病但有可能被传染疾病的人数；感染者I,其数量记为I（t）,表示t时刻已被感染成为病人而且具有传染力的人数；康复者R,其数量记为R（t）,表示t时刻不再传播病毒的康复者的人数.SIR模型的假设有：（1）不考虑人口的出生率和死亡率,此环境中总人口数为不变的常数,即N（t）等于K.⑵当易感染者与感染者接触时,就有可能被感染.假设从t时刻起,单位时间内一个感染者能传染的易感者数目与此环境内易感者总数S（t）成正比,比例系数为p,从而在单位时间内新增感染人数为βS（t）I（t）.（3）在t时刻,单位时间内从感染者中康复的人数与感染者数量成正比,比例系数为α,单位时间内康复者的数量为αI（t：）.则SIR模型可以由以下的方程组来描述：
观察微博信息传播特性,我们发现微博信息传播与传染病传播具有相似性.微博信息传播与传染病传播类比关系由于SIR模型中假设此环境中人口的总数是不发生变化的,并且只是存在3种状态.但是微博信息传播具有开放性,外来用户可以在没有关注转发微博用户的时候,自主地阅读和转发此微博.所以对SIR模型进行改进并应用到微博信息传播研究中.在微博网络中,微博信息传播的主要途径是通过微博用户之间的转发.一个微博用户发布的消息会被其粉丝看到,并可能转发该微博信息.当用户转发微博之后,用户不会再次转发自己已经转发过的微博信息成为“免疫用户”.由于微博信息传播的开放性,微博用户可能在没有关注转发用户的情况之下阅读且转发该微博而成为“外来用户”.因此在经典的传染病传播的SIR模型的基础之上引入外来用户,提出满足微博信息传播特性的微博信息传播预测模型,并定义为SIRE（Susceptible-Infectious—Recovered-External）模型.在SIRE模型中,将微博用户定义为以下4类：感染用户（Infected）、易感染用户（S）、免疫用户（R）和外来用户（E）.微博用户的状态转变规则如下：
1）假设微博用户A发布或者转发某条微博信息,则微博用户A的状态为感染用户（I）,且微博用户A的直接粉丝的状态为易感染用户（S）.
2）假设微博用户B为微博用户A的直接粉丝,则用户B转发该微博信息的概率是β,即微博用户从易感染用户成为感染用户的概率是β.
3）假设用户B转发信息成为感染用户之后,不会再次转发该微博信息的概率为α,即微博用户从感染用户（I）成为免疫用户（R）的概率是α.
4）假设微博用户C没有关注发布该微博信息的用户和任何转发该微博的用户,则用户C的状态为外来用户（E）.用户C自主阅读该微博并转发的概率为γ,即微博用户从外来用户（R）成为感染用户（I）的概率是γ.
当给定某条微博,在t时刻,在SIRE模型中,易感染用户记为S,其数量记为S（t）,表示t時刻易感染用户且可能转发该微博的人数；感染用户记为I,其数量记为I（t）,表示已转发该微博的用户而且具有传播力的人数；免疫用户R,其数量记为R（t）,表示t时刻不再转发传播该微博的人数.SIRE模型的假设有：
（1）当某微博用户发布或者转发某条微博信息时,该用户的直接粉丝即易感染用户就有可能转发该微博.假设从t时刻起,单位时间内一个感染用户能传播的易感染用户数为S（t）,转发传播的概率为β,从而在单位时间内新增感染用户数为βS（tā）I（t）.（2）在t时刻,单位时间内从感染用户成为免疫用户的概率是α,单位时间内增加的免疫用户的数量为αI（t）.⑶在t时刻,单位时间内外来用户转发该微博的概率为γ,单位时间内由外来用户转变为感染用户的数量为γE（t）.外来用户占实时的感染用户的比例ω,则单位时间内增加的外来用户为ωI（t）.（4）由于微博用户的粉丝数不同,原创博主对应的易感染用户远大于转发的微博用户对应的易感染用户,因此假设博主的易感染用户数S1（t）,转发用户的易感染用户数均为S2（t）.且S2（t）随时间逐渐下降,下降系数为θ.
总结:本论文为您写模型毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
参考文献：
1、 我国新闻媒体国际传播能力评估体系 摘 要：我国新闻媒体国际传播能力的建构已经提到国家战略层面，对这一传播能力的评估，成了学术研究亟待解决的课题。建立一套科学可行的评估指标体系，一。
2、 大华语视野下泰国华文媒体文化传播形式和社会功能 在我们推动中华文化深入走向世界时，必须具备一个基本认识：汉语和中华文化的国际化有赖于境外传播环境的支持，而中华文化基础较好的地区则成为其中最大的。
3、 文化强国战略下视听新媒体文化传播能力建设 【摘要】党的文化强国战略的提出掀起了社会主义文化建设新高潮，对中国特色社会主义事业新局面的开创、中华民族伟大复兴的实现有着深远的影响。对于新闻媒。
4、 媒体携手传播友好合作正能量 5月11日—13日，由中国—东盟中心、中国外文局、江苏省人民政府新闻办公室共同主办的首届中国—东盟媒体合作论坛在无锡成功举行。论坛期间，中国—东。
5、 骆越文化新媒体视觉传播和文化传承 [摘 要] 骆越文化是广西宝贵的民族文化，由于其文化传播方式单一有限，不能得到很好的传播与发扬。文章在骆越文化历史研究的基础上，对它的传播方式与。
6、 新常态下大学校园文化传播模型、困境和出路 【摘要】随着全世界对教育重视程度的提高，全国范围内的大学纷纷开始进行校园改革。但在改革过程中，面临着重大的挑战。在新常态的背景下，如何解决大学校。