网络舆情演进规律中的PETRI建模分析

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ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｏｆｌｅａｒｎｉｎｇｒｏｆｍｅａｃｈｏｈｅｔｒ，ｔｈｅｎｃｏｎｉｒｆｍｅｄｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｎｅｓｓｏｆｍｏｄｅｌｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．ＴｈｉｓｍｏｄｅｌＣｎａｅｂｓｕｍｍｅｄｕｐｂｙｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎｇｕｉｄａｎｃｅｒｅｌａｔｅｄｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｎｄａｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｇｕｉｄａｎｃｅａｎｄｃｏｎｒｏｔｌ，ｐｒｏｖｉｄｅｎｔｉｅｌｌｉｇｅｎｔｓｕｐｐｏ￣ｆｏｒｒｅｌａｔｅｄｎｄｉｕｓｔｒｉｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰＥＴＲＩｍｏｄｅｌｎｇ；ｐｉｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎｒｅｇｕｌａｉｔｒｙ；ｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｓｒｅｔａｍｃｏｎｒｏｔｌ；ｎｅｗｏｔｒｋｃｌｕｓｔｅｒｓ；ｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｓｔｒｅｍａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｃｏｎｒｏｔｌｍｏｄｅｌ
（ＣｈｉｎｅｓｅＰｅｏｐｌｅ ’ ＳＰｕｂｌｉｃＳｅｃｕｒｉｔｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅＰＥＴＲＩｎｅｔａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｎｄａｅｖｏｌｕｔｉｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｅｖｅｎｔｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｆａｃｔｏｒｓ，ｎａａｌｙｚｉｎｇａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｒｅｇｕｌａｒｉｔｙＩｎｔｅｒｎｅｔｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎ，ａｎｄｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎａｓａｆｏｒｍｌｏｆｗ
ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｖａｒｉａｂｌｅｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｃｌｕｓｔｅｒｎｄｅｏｓａｎｄｓｔｕｄｙｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｒｕｌｅｓｏｆｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｃｌｕｓｔｅｒｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｓｓｏｃｉａｔｅｄｎｅｗｏｔｒｋｂａｓｅｄｍｏｂｉｌｅ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄｒｅｇｕｌａｔｏｒｙｎｅｗｏｔｒｋｃｌｕｓｔｅｒａｎｄｏｈｅｔｒｏｐｎｉｉｏｎｂｅｗｅｔｅｎｎｏｄｅｓ
ＰＥＴＲＩＭｏｄｅｌｉｎｇＡｎａｌｙｓｉｓｉｎｔｈｅＮｅｔｗｏｒｋＰｕｂｌｉｃＯｐｉｎｉｏｎＥｖｏｌｖｅｍｅｎｔＲｅｇｕｌａｒｉｔｙ
ＤＵＪｉｎ，ＣＨＥＮＧｕａｎｇ－Байду номын сангаасＸｕａｎ
讨，将舆情作为一种流的形式进行剖析，提出“ 舆情流” 概念及其控制模型，在此基础上，动态引入网络集群节点
间的关联度变量，研究基于关联网络的集群组织间舆情流动的一般规律，提出可以调控网络集群与其他舆论节点间联系的“ 舆情关联度过程模型” ，并从新闻学和心理学现象研究中相互借鉴验证，进而证实模型提出与建立的合理性．该模型可以通过舆情演进归纳指导相关系统设计与舆情导控，为相关行业提供智能支持．关键词：ＰＥＴＲＩ建模；舆情演进规律；舆情流控制；网络集群；舆情流关联过程控制模型
ｗｉｈ “ ｔｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎａｓｓｃｉｏａｔｅｄｗｉｔｈｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌ ” ．Ｖｅｒｉｉｆｃａｔｉｏｎｆｒｏｍｓｔｕｄｙｏｆｊｏｕｒｎａｌｉｓｍｎｄａｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙａｔ
ｎａａｌｙｚｅｓ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄｈｅｔｃｏｎｃｅｐｔｏｆｐｕｂｌｉｃｏｐｎｉｉｏｎｌｆｏｗｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｅ１．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｉｔｄｙｎａｍｉｃｎｔｉｒｏｄｕｃｅｄｈｅｔ
计算机系统应用
ｈｔｔｐ：ｌｌｗｗｗ．ｃ－Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
２Ｏｌ３年第２２卷第１期
网络舆情演进规律中的ＰＥＴＲＩ建模分析①
杜锦，陈光宣
（中国人民公安大学，北京１０００３８）
摘
要：通过引入ＰＥＴＲＩ网分析方法，针对网络舆情事件演进的各种因素，首先对网络舆情演进规律进行分析探

Petri网的建模与分析

Petri网的建模与分析作者：毛子剑来源：《无线互联科技》2021年第23期摘要：Petri网具有一种系统的数学建模能力，广泛地应用于具有同步、并发、冲突的离散事件系统的建模，可以用来描述较为复杂的业务过程。

随着业务过程管理的复杂程度不断增加，使得业务过程建模的难度也逐渐提高，是当前业务过程建模中需要解决的主要问题。

首先，文章介绍了Petri网的基本概念及其形式化描述，其次描述了在业务过程建模中常用的4种工作流模型的基本结构并结合Petri网构成了工作流Petri网的基本模型，以此完成对业务过程的建模。

最后，运用Petri网对索赔处理过程进行建模，并对其可达状态进行分析，进而提高业务过程管理质量。

关键词：Petri网;业务过程;工作流;过程管理;可达状态0 引言Petri网一种是离散事件系统建模的通用分析工具，在系统建模领域有着广泛的应用[1]，且具有严格的形式化定义、丰富的表达能力和直观的图像化描述等特点[2]。

Petri网适用于描述异步并发系统的网状模型，既能描述系统的结构，又可以模拟系统的运行状态。

它没有任何形式的全局控制，是一个异步系统，即按照事件间的依赖关系建立业务过程模型。

随着业务过程管理水平的不断提高，业务过程的复杂化程度也不断增加，一般的业务流程建模不具备异步并发的特点，而Petri网作为一种建模工具，不仅可以较好地描述业务过程的动态性特征，而且可以模拟过程模型的运行状态。

Petri网的基本组成元素包括库所、变迁、托肯以及流关系等，在Petri网的图形化描述中，库所、变迁和托肯分别使用圆圈、矩形块和小黑点表示，使用有向弧连接库所和变迁，从而共同构成一个基本的Petri网模型。

其中，有向弧只能由库所指向变迁或者由变迁指向库所，不存在流关系由库所指向库所或者由变迁指向变迁，即变迁之间使用库所连接。

库所表示建模过程的可能状态，变迁表示建模过程的事件活动，库所中的托肯表示资源，托肯个数则表示资源个数。

社会网络舆情分析模型构建

社会网络舆情分析模型构建随着互联网的飞速发展，社交媒体已成为信息传播的重要渠道之一，同时也是社会网络舆情形成和传播的重要平台。

社会网络舆情分析是指通过对社交媒体上的网络话题、信息等内容的监测、分析和研究，来获取对特定事物或事件产生影响的人群的态度、情感、知识和行为特征等信息的过程。

在如今快速变化的社会背景下，越来越多的机构和企业希望通过社会网络舆情分析来了解市场情况、调整产品策略和改进服务质量，因此构建有效的社会网络舆情分析模型显得尤为重要。

一、社会网络舆情分析模型的基本构成社会网络舆情分析模型通常包括以下几个组成要素：1. 数据采集社会网络媒体环境非常复杂，信息产生的速度非常快。

因此，数据采集是社会网络舆情分析模型中最为关键的步骤。

数据采集包括获取需要分析的信息数据，如推特、微博、脸书等社交媒体上的文本、图片和视频等。

2. 数据预处理为了提高社会网络舆情分析的效率和精度，数据预处理在模型构建中也显得尤为重要。

数据预处理的主要任务是对采集到的原始数据进行清洗、处理和过滤，以去除一些无用信息，如垃圾邮件、广告和重复数据等，同时对数据进行简单的文本处理和特征提取。

3. 数据分析社会网络舆情分析的核心任务在于对采集到的数据进行分析。

根据数据的不同特点和使用要求，社会网络舆情分析可以采用文本分析、情感分析、关系分析、事件分析等不同的手段，来获取不同层面的信息。

通过数据分析，可以了解特定主题、事件或产品在社交媒体中的受欢迎程度、用户群体的情感态度和反应、用户行为等信息。

4. 数据挖掘数据挖掘是社会网络舆情分析中的一项关键技术。

数据挖掘技术可以发掘数据之间的相关性和隐含规律，例如，社交网络用户的口碑传播、人际关系、用户兴趣等，为用户提供更深入的信息和更多的参考。

同时，数据挖掘也可以帮助用户优化社会网络舆情分析模型，提高分析和挖掘效率。

二、社会网络舆情分析模型的分类在模型构建中，可以根据不同目的和使用方法，将社会网络舆情分析模型分为如下几类：1. 主题分析模型主题分析模型是社会网络舆情分析模型的一种，它以从社交媒体文本中提取句子或词语作为主要研究对象，并根据指定的主题，对社交媒体上的信息进行分类分析。

基于Petri网的分析方法简述

基于Petri网的分析方法简述摘要：对数学和图形进行描述和分析的工具很多，但能用良好的数学性质把一些复杂的现象（例如，同步、并发、分布、冲突、资源共享等）描述的直观、生动形象的工具很少，而Petri网就具有这些优点。

在分布式系统、信息系统、离散事件系统等领域，都可以利用Petri网对离散事件动态系统建模、规范分析和设计，而且非常好。

Petri网有很多分析方法，文章就作简要概述。

关键词：Petri网；Petri网语言；可达性；不变量；死锁Petri网是一种计算模型，也是一种数学模型，最先是由德国的C.A.Petri教授提出来的，之后，得到了深入的研究，对于异步并发系统的描述和模拟，能用非常友好的图形表示出来。

友好的图形表示只是Petri网得到广泛应用的一个原因，更主要的原因是它的分析方法非常完备，而且这些方法对于分析和模拟系统的行为非常有效。

下面就简述一下其丰富的分析方法。

1Petri网语言Petri网语言，是用来解决一个网系统中由于变迁而引发的序列问题。

这种通过变迁引发的序列，可以控制事件发生的顺序，从而对资源进行合理的配置和有效地调度。

最初Petri网语言的目的是利用这种变迁引发的序列来分析系统的行为，并通过其语言来进行计算和模拟，对于系统的设计能有效地进行控制和改进。

随着Petri网语言的发展，它在理论和应用方面都得到很好的应用，成为了Petri网的重要组成部分。

2可达树Petri网是否可达如何判定，可以在一个网系统中设置一个标识，根据这个标识是否能够从初始标识可达来判定Petri网的可达性。

Petri网的很多问题都是通过可达性问题来进行分析的。

判定Petri网的可达性很难，但其可达性问题是可以判定的。

如何去判定？有很多方法，基其中之一是基于可达树或可覆盖树。

如果Petri网有界，那么可达树的节点就有限，其网系统的可达性就能够分析的非常准确。

如果Petri网无界，可达树的节点就无限，所以这样的可达树就没办法构造出来。

基于模糊Petri网的网络风险评估模型_高翔_祝跃飞_刘胜利_费金龙_刘龙

Risk assessment model based on fuzzy Petri nets
GAO Xiang, ZHU Yue-fei, LIU Sheng-li, FEI Jin-long, LIU Long
(State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China)
CF (h) CF (h, e) max(0, CF (e))
(1)
图 3 第 2 类模糊产生式的 FPN 模型
定义 3 设 A 是论域U 上的一个集合，其特征函数表示为 A(x) : U [0,1] 。对 x U , A( x) [0,1] 是一个其元素 x 属于 A 的程度的一个函数，称为隶属函数。由此上述命题的可信度 wi 和规则置信度 j 都可以由隶属函数来刻画，其取值范围为 [0,1] 。定义 4 风险等级评价矩阵 Q ，设评估矩阵为 Q (10,8, 6, 4, 2) ，其中，10 表示风险等级为“高” ； 3.3
wg1 min( w1 , w2 ,, wn ) wg 2 max( w1 1 , w2 2 ,, wn n )
权重系数计算
(2) (3)
8 表示风险等级为 “较高” ； 6 表示风险等级为 “中” ； 4 表示风险等级为 “较低” ； 2 代表风险等级为 “低” 。 3.2 模糊产生式规则的 FPN 表示
命题的有限集合； IN : P T 为变迁输入矩阵， IN { ij } ， ij {0,1} ，当 pi 是 t j 的输入时， ij 1 ，当 pi 不是 t j 的输入时， ij 0 ； OUT : T P 为变迁输出矩阵，OUT { ij } ， ij {0,1} ，当 pi 是 t j 的输出时， ij 1 ，当 pi 不是 t j 的输出时， ij 0 ；

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