基于耦合动力学的社交媒体观点演化仿真方法及装置

本申请涉及社交网络应用技术领域，特别涉及一种基于耦合动力学的社交媒体观点演化仿真方法及装置，其中，方法包括：基于社交网络公开信息，提取事件话题交互网络数据，统计用户历史交互行为，据此确定信息传播网络和内在关联网络，二者组成多层关联网络；确定转发的传播状态和文本观点基线，用于计算社交网络数据集中用户的传播状态与观点值；将传播状态和观点值输入到耦合动力学仿真模型，迭代计算至观点值收敛，以得到用户的最终传播状态和观点值，并生成转发态势分布和用户观点分布。由此，解决了相关技术中，观点演化模型采用单层传播结构，未对传播与内在关联结构耦合建模，从而产生误差，影响舆情监测预警及舆情引导策略构建等问题。