《表1 梯形模糊数相似度测试结果》

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《基于观点模糊相似度的微博舆情演化研究》

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注：*表示该项数值存在不合理之处

上述算法虽然具有较好的模糊测度表现力，但是将其直接应用于舆情观点相似度的计算却仍存在着一些不足。舆情观点具有包容性与交叉性特征，当俩个网民的观点具有这一特征的时候，俩者观点的相似度通常是较高的。而Chen的模糊测度方法在计算时，对梯形形状差异与重心差异采取乘积计算，这扩大了观点间的差异性。例如当网民观点如图2、图3所示时，可以看出图中网民的观点具有包容性和交叉性特征，利用公式（2）计算相似度结果分别为0.8565与0.8325。为了解决这一问题，本文对公式（8）进行改进得到公式（12）。使用改进后的公式进行计算可以得到相似度结果分别为0.916与0.92。一定程度上缓解了在舆情观点领域使用Chen的模糊测度方法所出现的不足。为了进一步验证改进后的公式的有效性，本文使用文献【15】的数据进行测试，测试结果如表1所示。从测试结果可以看出改进后的方法能较好的反应模糊观点间的相似度。