基于互信判断的隐性知识共享主体博弈策略研究

针对隐性知识的特征和隐性知识主体共享和交流中决策的特点,分析影响共享绩效的主客观因素,建立隐性知识共享增值模型.同时根据隐性知识共享的过程和结果,将隐性知识共享划分为结果导向和行为导向两个类型,依据隐性知识主体的特征求出不同类型的共享决策博弈方案,揭示了隐性知识转移和共享过程中决策差异的缘由,同时也指出相对于结果导向型,行为导向型的隐性知识共享更容易出现免费搭车现象,损害共享主体的积极性和主动性,从而破坏长期共享的互信判断基础.     

基于时序共词网络的社交平台话题检测与演化研究

社交平台是网民传达观点和情感的重要途径,分析社交平台话题分布及演化过程能够揭示舆情热点及传播发展过程,对引导公众舆论具有重要的参考作用。本研究利用网络社团演化的方法检测社交平台话题并分析其演化过程。首先,对用户发布的文本内容进行时间切片,构建时序共词网络并提取各时间切片的主干网络,利用Leiden算法检测社团来表示话题。其次,提出基于社团正向和反向转移概率及社团规模的话题演化事件检测方法,识别话题演化中的持续、增长、收缩、合并、分裂、新生以及消亡等事件。以新浪微博平台新冠肺炎疫情相关微博为例,在话题检测中发现,主干网络相较于原始网络能够检测到更多话题,话题内容区分粒度更细。在话题演化分析中,发现了公众情绪由消极转积极、防控和医疗工作专业化、国际疫情蔓延态势及疫情对经济的影响逐步扩大等演化路径。     

基于领域本体实现全网信息的智能搜索方法研究

为了克服基于关键词匹配的传统搜索引擎不能有效处理复杂语义的问题,提出了一种基于领域本体实现面向整个网络空间的信息智能搜索方法.首先研究了支持网络信息搜索的领域本体结构和表示方法;重点研究了基于领域本体对用户的检索关键词进行语义处理技术,并且设计了一个算法提高语义推理效率;探究了自动调用搜索引擎,按照语义处理后的检索表达式完成全网信息搜索的方法.实验证明,本方法在略有提高查准率的同时,显著提高了网络信息搜索的查全率.     

基于认知失调的动态网络下用户观点演化研究

[目的/意义]本文基于认知失调构建了观点演化模型，有助于研究群体观点的演化趋势。这是从心理学角度为舆情治理提供了一个新思路，也是从以人为本的角度出发，拓展了舆情监管的理论研究。[方法/过程]首先通过分析个体对认知失调的缓解措施，总结分析出网络拓扑的动态机制；然后根据差异化的个体网络结构划分了各自的亲密度，再根据亲密度衡量对其他个体观点的接受度，构建了新的观点演化规则；最后通过调节参数来设置不同的心理环境进行仿真实验，模拟不同情况下的观点演化结果。[结果/结论]实验结果表明，在认知失调的环境中，群体意见的聚合效果更加显著；认知失调环境中个体的社交阈值越大，即对矛盾观点的容忍度越强，这越有利于社会共识的达成；面对群体中不同数量的顽固个体，若监管部门需达成不同的舆论引导效果，应采取差异化的治理措施。     

基于GMM-HMM的话题生命周期状态识别及趋势预测方法

[目的/意义]本研究对正处于演化过程中的话题进行状态识别及趋势预测，为相关部门了解话题现状，对话题进行有效监管提供科学依据。[方法/过程]首先，考虑网民情感，结合话题的新颖度和关注度，构建话题生命周期状态观测指标；其次，基于隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的原理，提出话题生命周期状态识别及趋势预测方法；最后，选用微博话题构建数据集，设计对比实验，验证方法的有效性。[结果/结论]基于GMM-HMM的话题状态识别及趋势预测方法的F1值和准确率均高于87%,MAPE低于3.5%,相较于GaussianHMM和BP神经网络具有较大优势。