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摘要
【目的/意义】研究泊松网络的拓扑结构与舆情演化的内生性关系，将连接的关系强度作为控制因素考察对二者的影响，有助于更好理解舆情演化的内在机制。【方法/过程】在观点动力学Deffuant模型的基础上进行改进，通过引入关系强度并构建微观层面的数学模型，探讨在演化过程中舆情与网络结构的相互影响。采用ABM研究范式，在基于Java的Repast平台构建加权泊松网络，跟踪不同参数组合下的仿真实验结果并分析演化过程。【结果/结论】有界信任范围对观点簇数量的形成起到决定性作用，由关系强度和观点值触发的网络结构之动态变化不会对舆情演化的最终结果造成颠覆性影响，仅仅改变其演化的速度和节奏。【创新/局限】从关系强度视角构建了动态泊松网络，并在此基础上观察舆情演化的结果。对个体和舆情网络刻画的不够充分，可以融入个体异质性（心理、记忆等方面）、意见领袖、社团结构等因素，提升与现实网络的拟合度。
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