网络社区有影响力话题度量识别方法研究

识别网络社区有影响力焦点话题是监测与引导网络舆情的基础。依据演化理论,构建网络社区话题演化分析模型,将话题贴及其回复关系视为话题贴吸收他人言论营养、聚集能量发挥作用的过程。主要通过筛选话题影响力测度指标,计算话题的营养值,将营养值转换为能量值,籍此发现有影响力的焦点话题,以形成网络社区有影响力话题度量识别方法,并采用实验法验证本文方法的有效性和合理性。     

传统报刊微博网络影响力形成机制

在互联网的信息洪流中,用户评论、推荐和网民意见在影响读者是否愿意"消费"报刊信息的决定性因素中是非常重要的。传统报刊在网络影响力上的表现,往往和读者购买、订阅实体报刊的行为有正相关关系。如果善于营造网络影响力、做好网络互动沟通,传统报刊能通过对网络影响力的持续跟踪和研究获取更多的市场战略性洞察。     

面向话题衍生性的微博网络舆情传播模型研究

微博网络中信息的"裂变式"传播模式对已有舆情传播模型提出挑战。为有效地揭示出微博用户关注关系所形成的复杂网络中舆情传播演化的机理,以有向无标度网络为载体提出舆情传播的SIRS模型,该模型综合考虑微博的传播特性以及舆情话题的衍生性等因素,并对模型进行仿真分析,其结果可以验证模型的有效性。     

政府微博传播影响力研究

具有及时性、交互性、便捷性的微博为政府部门公开信息、了解民意舆情提供了新的渠道,党政机构和官员微博覆盖了从中央到地方多个行政层次以及众多职能部门,政府部门与官员＂织围脖＂已然成为一种趋势。本文重点分析政府微博传播影响力,并结合我国政府微博的发展现状思考促进其良性发展的有效策略。     

微博个体信息传播影响力评价指标分析

微博已经成为网络舆情产生的重要平台,其中具有强信息传播影响力的个体对网络舆情发展走势有着关键性影响。以3种类型微博个体2013年8月的微博数据作为研究对象,对5种传播影响力评价指标进行分析,发现同一评价指标的有效性具有一定适用范围,并受到微博个体类型的影响。建议在构建新的评价指标或模型时,应充分考虑待评价个体的类型的影响,以有助于提高评价结果的精准性。     

借微博“传播力”重塑传统媒体“影响力”

微博虽“微”,却有着非同寻常的影响力。正确认识微博的传播特征,能够有助于我们准确把握微博传播的优劣,借其正效应、避其负效应,更好地助推传统媒体影响力的打造。     

微博谣言传播网络研究

[目的 /意义]研究微博谣言传播的共同特征及其发展规律,可以为相关机构提供决策依据,对微博谣言的治理与干预程序化、常态化有重要意义。[方法 /过程]采用社会网络分析法,构建微博谣言传播网络,结合该方法的相关指标与微博的特征,从连通性、凝聚性、距离等维度对传播网络展开分析。[结果 /结论 ]以年薪十二万加税谣言为例,通过数据采集与结果分析发现:同一主题下微博谣言传播路径会因一部分同时参与了多条微博转发的用户而相连接;单条谣言传播网络的结构具有一定的共性特征,可归纳为单点爆发式、多点触发式以及多点连爆式。在具体的舆情策略制定上,不应采取简单的一刀切,而是要对不同结构的微博谣言传播网络采取差异化的应对措施,进而实现微博谣言的精准治理。     

微话题传播存在的问题及其对策分析

微博话题存在着社区分散、互动性不强,可能会引发群体极化、信息不对称、传播方式不可控等问题。为了能够使微话题健康、有序地传播,促进社会和谐,可以从增强互动、培育群体理性思维、建立广泛的网络监督队伍、打造友好体验等方面对微话题的传播进行引导。     

微博用户的影响力指数模型

以新浪微博为研究对象,提出微博用户的用户影响力指数模型。首先将得到的用户被关注度取代当前存在虚假的用户粉丝数,通过较为合理的用户被关注度计算得到微博用户的用户活跃度与微博影响力,最后将用户活跃度与微博影响力作为用户影响力的影响因子合成微博用户的用户影响力。模型考察用户与用户微博两个角度的多个活动因子。实验结果表明,用户影响力指数模型在降低微博僵尸粉影响的同时,能够较合理地体现微博用户的实际影响力。     

微博传播对我国网络舆论的影响研究

在信息技术飞速发展背景下,人们获取信息的渠道越来越多样化,不再局限于广播、报纸等传统形式,互联网将世界各地编织在了一块巨大的“网”中,人们可以足不出户便知天下事。微博是互联网技术的高新产物,以其开放性、社交性、灵活性等特点,逐渐成为信息传播的主要方式,也成为引导社会舆论的重要途径。微博传播所形成的网络舆论既有正面影响,也有负面影响,造成的社会影响力极大,需要做好舆论引导作用。基于此,本文就微博传播对我国网络舆论的影响开展探究。     

基于复杂网络理论的微博信息传播实证分析

为研究信息在微博中的传播特征,对新浪微博数据进行实证分析。利用复杂网络理论方法,对构建的微博信息传播网络,进行基于度、路径统计指标的分析,发现该网络具有集群性、小世界、高度中心化等特征。这些特征表明,信息在微博网络中的传播效率比其他在线社会网络更高;网络中介数中心点对信息传播效率的贡献显著,但网络并不脆弱;节点在信息传播中的作用差异很大,易于形成意见领袖。按行业属性对网络进行群落划分后,发现各群落在微博中表现出的信息传播特性与在现实社会中相似。     

微博内向型传导热点发现与预测算法研究

[目的/意义]为应对微博内向型传导热点生灭速度快、热点特征不明显等问题,研究新型的微博内向型传导热点发现与预测算法。[方法/过程]针对上述问题,基于复杂网络分析方法,构建微博传导热点预测算法,该算法通过复杂网络节点模型扩展生成微博传导节点模型,发现内向型传导节点的传导子网;通过对传导节点序列实施热功率计算,对其信息传导覆盖范围以及未来影响力进行预测,进行传导热点发现及预测。[结果/结论]数据实验表明,该算法较之目前常用的热点预测算法,具有较高的传导热点覆盖率和准确率,且耗时较少,性价比较高。     

微博情境下网络舆情关键节点识别及扩散模式分析

[目的/意义]通过挖掘隐藏于大规模数据中舆情信息传播路径的共性特征和规律,提升网络舆情导控策略的针对性、有效性和高效性。[方法/过程]从信息扩散效果出发,综合考虑信息扩散广度、扩散速度、扩散深度3个评价维度,构建WSD-Rank扩散影响力度量模型。在个体影响力度量基础上,依循信息扩散的延伸结构,探析舆情信息传播模式的结构特征及演变规律。[结果/结论]舆情信息传播呈现出多种扩散模式,不同的扩散模式在传播覆盖面大小、传播速度快慢、传播效率高低以及传播生命周期长短等方面具有差异性,各扩散模式之间相互演变、交错并存。     

微博舆情传播周期中不同传播者的主题挖掘与观点识别

[目的/意义] 探索微博舆情传播周期中不同传播者关注的舆情热点和传播内容的主要观点,进而发现舆情传播的特点和规律,为舆情分析与决策提供依据。[方法/过程] 以特定舆情事件的事实文本数据为来源,以生命周期理论和LDA方法为指导,设计研究流程与构建研究模型,对微博舆情事件中不同传播者的话题进行主题研究,其中包括主题抽取和结果语义标注、各阶段的不同传播者主题的语义分析、基于时间维度的舆情主题观点识别与刻画。[结果/结论] 研究发现,论文所提出的研究模型能够挖掘出舆情传播周期中不同传播者的主题结构、观点脉络以及特征,研判出分布在文字当中有关联性的、代表性的、重要的词语。同时,结论中还发现微博中的官媒、大众媒体发布信息中的话题和用户谈论的热点话题具有明显的差异性。     

网络舆情观点提取的LDA主题模型方法

[目的/意义]无处不在的网络舆情信息深深影响甚至误导网络受众,探讨揭示网络舆情观点的方法,旨在拓展用户的认知深度和广度,提高大众对舆论的辨识能力。[方法/过程]从技术上对比分析观点提取方法间的差异,从认知上阐释网络舆论平台的群体智慧和受众个体的认知过程,进而明确LDA主题模型提取舆情观点的优势及路径。[结果/结论]结合舆论主题和情感因素,基于LDA的网络舆情观点提取,可从海量评论中判定深度评论,摘取主要观点,借助群众智慧,有效拓展个体思想和认知,为从大规模舆情中有序呈现受众观点提供新路径,也为舆情监测与疏导提供切实的依据。     

CICS环境下基于网络图的Topic Maps知识平台研究

在对CICS环境下知识管理的需求和网络图能力的分析基础上 ,提出了利用TopicMaps技术构造CIS环境下统一、独立的知识平台的思想。围绕工程网络图中的知识转换问题 ,提出了T和M两阶段变换方法。同时 ,提出了TM与DBMS系统集成方案 ,通过TM数据的动态更新来适应CICS生产知识的时变性。该方案可用于CICS环境下的其他领域 ,从而构造覆盖整个CICS的统一的TM平台     

国内基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究进展

[目的/意义]分析中国国内基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究进展,以期为相关研究人员提供参考借鉴及研究思路。[方法/过程]选取中国知网(CNKI)数据库及万方数据知识服务平台作为文献来源,检索并筛选相关文献,通过人工判读提炼出基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究的分析流程,并采用文献分析法对流程中国内研究人员所使用到的策略、方法、分析手段等进行归纳和总结。[结果/结论]研究已初具规模,形成较为完整的分析流程,同时各个流程环节上所涉及到的策略、方法和分析手段较为多样化。另外,也存在着一些问题:主题模型方法在科技文献领域的应用尚且不成熟,主题数目固定,缺少对主题模型应用效果的评价方法与准则。     

基于概率图模型的科研文献主题演化研究

学术文献的主题分析对于研究者进行思路整理及发现研究主题非常重要.通过进一步的分析,能够理解主题如何发展变化,以及如何影响研究者的行为等等.探索了基于概率图模型的科研文献主题演化问题,特别分析了主题随时间的相互影响问题,提出了基于模块化网络的方法研究主题之间的相互关系,从而理解其相互影响.首先,利用主题模型获取时间文本的主题及其强度曲线,然后利用时间序列的逐段线性表示方法去除序列中的噪音,从而有效反映趋势信息,使得利用模块化网络能够更加准确地反映主题的影响关系,实验结果及其相关分析证明了方法的有效性.     

基于自引网络和主路径分析的论文主题创新实证研究

[目的/意义]探讨如何从大量论文中快速发现相关论文,研究论文主题创新的方法,为研究者阅读和利用期刊论文提供参考。[方法/过程]在对论文主题创新和自引网络概念界定的基础上,提出研究论文主题创新的思路、方法和工具。以美国印第安纳大学在图书情报学领域的论文为例进行实证研究。[结果/结论]利用主路径分析可以快速从自引网络中发现由于引用而产生联系的论文,在此基础上可以进行主题创新分析。     

用户满意度视角下微博客服务质量评价模型研究

认为作为一种便捷的微内容分享方式,微博客已得到互联网用户的广泛使用。为提升微博客服务质量,在归纳微博客服务内容与组织的基础上,依据网络服务满意度研究成果和微博客的特色,从用户满意度角度出发,设计微博客服务质量评价模型,验证影响微博客服务质量评价的关键因素,并依据实证研究结果提出微博客服务质量改进策略。