基于PSO-BP神经网络的政务微信影响力评价模型研究

作者：贺晓宇

来源：科技情报研究, 2022, 4(03): 60-72.

DOI：10.19809/j.cnki.kjqbyj.2022.03.007

• 政务微信
• 指标体系
• 粒子群
• BP神经网络

[目的/意义]政务微信作为依托社交新媒体的新型政府公共服务平台，对于推进政务信息公开，建设服务型政府和数字政府具有重要意义。通过深入分析和探讨政务微信影响力的评价标准，能够更好地帮助政务微信平台改善服务质量，增强影响力。[方法/过程]为进一步提高影响力评价的实用性与智能化水平，提出一种基于PSO-BP神经网络的评价方法，对政务微信影响力进行评价。首先，基于大众传播理论，围绕信息服务、用户行为、平台特征、影响能力4个维度，选取18个二级指标，构建了评价指标体系；其次，通过层次分析法确定各指标的权重向量，并应用灰色聚类理论计算聚类系数，进而确定聚类结果；最后，引入PSO算法，构建PSO-BP神经网络评价模型，对50个政务微信进行综合评价。[结果/结论]通过实例验证，该模型能够有效地对政务微信影响力进行评价，为政务微信影响力评价提供智能化应用，助推政务微信的发展和应用。