摘要： 為解決因推薦算法影響導致社交信息平臺上用戶接收信息面單一、容易產(chǎn)生回聲室效應及群體極化的問題,通過結(jié)合觀點融合模型和回聲室效應理論,提出1種融合HK(hegselmann-krause,HK)模型和SIR(susceptible infected recovered model,SIR)模型的輿情信息傳播模型,并在無標度網(wǎng)絡上進行仿真。研究結(jié)果表明:當用戶接收信息面過窄,相似的... （共7頁）