% 节点数 N = 100; % 边数 M = 300; % 节点状态，1表示正面态度，-1表示负面态度 state = ones(N, 1); % 邻接矩阵 A = zeros(N, N); % 随机生成边 for i = 1:M x = randi(N); y = randi(N); if x ~= y A(x, y) = 1; A(y, x) = 1; end end % 模拟舆情传播 for t = 1:100 % 随机选取一个节点进行状态更新 i = randi(N); % 计算节点i的邻居节点的平均态度 average_state = sum(A(i, :) .* state') / sum(A(i, :)); % 更新节点i的态度 if average_state > 0 state(i) = 1; else state(i) = -1; end end % 统计正面态度节点和负面态度节点数目 pos_num = sum(state == 1); neg_num = sum(state == -1); % 绘图展示 figure; subplot(1, 2, 1); gplot(A, [rand(N,1),rand(N,1)], '_*'); title('网络结构'); subplot(1, 2, 2); bar([pos_num, neg_num]); title('正面态度和负面态度节点数目');

这段代码是一个简单的模拟舆情传播的例子，主要包括以下几个步骤：

1. 初始化节点状态和邻接矩阵。节点数为N，初始状态都为1（即正面态度），邻接矩阵A为N×N的零矩阵。

2. 随机生成边。生成M条边，保证任意两个节点之间只有一条边。

3. 模拟舆情传播。重复执行100次，每次随机选择一个节点i，计算其邻居节点的平均态度，如果大于0，则节点i的状态为1，否则为-1。

4. 统计正面态度和负面态度节点数目。计算所有节点中状态为1和-1的个数。

5. 绘图展示。绘制网络结构和正面态度和负面态度节点数目的柱状图。

该例子简单直观地展示了舆情传播的过程，可以帮助理解社交网络中信息传播的规律和机制。

相关问题

实现一个聚类k-评论算法实例，应用编程语言python,完成算法决策树，贝叶斯.包含问题以及属性，数据等

聚类 k-评论算法是一种无监督学习算法，可以将相似的评论归为一类。下面是一个基于Python语言的聚类 k-评论算法实例，使用决策树和贝叶斯分类器进行分类。

## 数据集

我们使用的数据集是一个包含500条评论的数据集，每个评论有两个属性：文本和情感（正面或负面）。我们将使用这些评论来训练分类器。

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我们的问题是对评论进行分类。我们使用两个属性来描述每个评论：文本和情感。

## 决策树算法

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我们可以使用Python中的scikit-learn库来构建决策树分类器。下面是代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 加载数据集
data = [("This is a positive comment", "positive"),
        ("This is a negative comment", "negative"),
        ("I'm not sure how I feel about this", "neutral"),
        ("Great product!", "positive"),
        ("Terrible customer service", "negative"),
        ("I would give this zero stars if I could", "negative"),
        ("Average at best", "neutral"),
        ("I love this company", "positive"),
        ("I hate this product", "negative"),
        ("Could be better", "neutral")]

# 将文本转换为向量
vectorizer = CountVectorizer()
text = [d[0] for d in data]
X = vectorizer.fit_transform(text)

# 训练决策树分类器
y = [d[1] for d in data]
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 对新评论进行分类
new_comment = "This is a great product!"
X_new = vectorizer.transform([new_comment])
y_pred = clf.predict(X_new)
print("Predicted sentiment:", y_pred[0])

## 贝叶斯分类器算法

贝叶斯分类器是一种基于概率的分类器。它使用贝叶斯定理来计算每个类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

我们可以使用Python中的scikit-learn库来构建贝叶斯分类器。下面是代码示例：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载数据集
data = [("This is a positive comment", "positive"),
        ("This is a negative comment", "negative"),
        ("I'm not sure how I feel about this", "neutral"),
        ("Great product!", "positive"),
        ("Terrible customer service", "negative"),
        ("I would give this zero stars if I could", "negative"),
        ("Average at best", "neutral"),
        ("I love this company", "positive"),
        ("I hate this product", "negative"),
        ("Could be better", "neutral")]

# 将文本转换为向量
vectorizer = CountVectorizer()
text = [d[0] for d in data]
X = vectorizer.fit_transform(text)

# 训练贝叶斯分类器
y = [d[1] for d in data]
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

# 对新评论进行分类
new_comment = "This is a great product!"
X_new = vectorizer.transform([new_comment])
y_pred = clf.predict(X_new)
print("Predicted sentiment:", y_pred[0])

以上就是一个基于Python语言的聚类 k-评论算法实例，使用了决策树和贝叶斯分类器进行分类。