基于社交媒体的对象多维度用户情感和意向分析

为解决社交媒体针对对象进行多维度分析问题,从用户情感和意向角度出发,对分析结果进行挖掘.解决方案由信息抓取程序、配置程序、本地分析程序、全局分析程序和实时分析程序组成,实现了分析流程和架构的灵活性和可扩展性,结果表明：该架构能应用于多种社交媒体的对象,多维度分析场景中.     

基于社交媒体大数据的大学生情感分析研究——以天津某大学为例

对大学生特定时间的社交媒体评论文本进行情感倾向分析,不仅可以帮助教师更好地了解该群体的情感特点,还可以为有关部门针对该群体的决策提供科学参考。文章采用SVM、KNN、DT和NB四种机器学习算法分别构建情感分类模型,同时采用查准率P、召回率R和F值作为评估指标对情感分类模型进行对比,最终选择SVM模型对157名大学生2019年1月至2020年2月期间的13048条微博文本数据进行了情感分析。研究结果表明,负向情感出现的时间段集中在2019年11月和2020年1至2月。在这两个时间段内,研究群体更关注“军训”“期末”“疫情”等事件,由此,学校管理者可针对这些话题或事件进行有针对性的干预,从而在一定程度上缓解学生的负向情绪,保障大学生的心理健康。     

社交媒体中的友谊:相似性机制与情感传播逻辑

社交网络里的友谊关系,具有介质化、数字化、算法推荐等特征。论文立足于相似性理论与关系的时空情境,将社交媒体中的友谊分为镜像型友谊、竞合型友谊、共鸣型友谊和信任型友谊。用户针对不同的友谊关系产生不同的传播行为,提升了沟通效能与关系的亲密度,但也呈现出同质化的传播内容、情绪化的动力机制、他者化的话语贬抑等弊端。社交媒体中友谊的相似性机制、情感形态及其传播逻辑,为未来情感传播研究提供了新的进路。     

基于情感分析的社交网络意见领袖的识别:以情感分类为手段

在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义。结合情感分析,挖掘在专业知识领域受到大众支持的正面意见领袖是本项目研究重点。实验对比发现,Leader-Page Rank算法能够结合社交网络的用户交互,更有效客观地识别在专业领域中的正面意见领袖。     

一种基于社交媒体短链接的网页舆情热点数据挖掘方法

近年来,网络舆情热点数据挖掘受到广泛关注。获取社交媒体数据并从中找出舆情热点较容易实现,但网页舆情热点数据挖掘现有方法存在系统开销巨大、时效性差等问题。从社交媒体中日益流行的短链接入手,分析其对网页舆情热点挖掘的价值,并在此基础上提出一种网页舆情热点数据挖掘方法。     

社交媒体助推大学生创业的研究

以微博为代表的社交媒体的兴起开启了新的商业化途径和模式,为优化大学生创业环境提供了重要的基础条件。本文在对杭州、义乌和温州等地区大学生社交媒体创业企业进行问卷调研、获取一手数据的基础之上,对社交媒体助推大学生创业的现状和问题进行深入分析,并从高校、社会和政府等三个方面对微博等社交媒体助推大学生创业提出相应对策。     

基于新型社交媒体的党史英雄叙事重构

媒介技术的发展使源于即时性通讯工具的社交媒体成为一种新型的内容生产平台,并对媒介叙事模式产生深刻影响.作为一种传播主流价值观的媒介叙事,新时代的党史英雄叙事需要突破传统媒介叙事的局限,遵循新型社交媒体叙事逻辑进行重构,在内容生产方面建立党史红色基因与新时代青少年受众的有效链接,形成能够体现党史逻辑和新型社交媒体传播...     

基于社交媒体的高校思政教育创新研究

社交媒体的迅猛发展,使高校学生的生活和学习方式出现变化,高校思想政治教育工作格局也发生了变化。对此,高校思想政治教育工作应从多维角度入手,利用社交媒体增强思想政治教育吸引力。分析了社交媒体对高校思想政治教育的影响,阐述了社交媒体下高校思想政治教育的创新策略。     

一种基于情感分析的网络舆情演化分析方法

以微博作为研究对象,针对微博类短文本数据的特点,从情感的角度出发,提出基于情感分析的舆情演化分析。该方法以文本的情感值作为特征对微博数据进行时间分片,然后使用DTM模型对分片后的数据进行话题演化分析。实验表明,该方法能较好地划分微博数据,有效地找到舆情变化的时间点。     

社交媒体时代报纸的互动传播策略

Web2．0时代,互联网越来越多地融入了交流、互动、分享的人性化元素。社交媒体带给网络用户更加新鲜的体验,更具创意的网络传播应用模式。社交媒体以其参与性、公开性、交流性、对话性、连通性和社区化等特点成为受众接收新闻信息的重要形式,传统媒体的新闻传播受到较大影响,报纸媒体应利用社交媒体进行信息传播以及提升其影响力。     

基于社交媒体的大学生隐形爱国主义教育研究

隐形教育是淡化教育目的和教育者角色的教育形式.社交媒体是伴随着移动互联网迅速发展起来的新的媒体平台.在社交平台上,个人主体性以及传播目的自主性,在一定程度上掩盖了信息传播的目的性和手段性.然而,另一方面,它也增强了传播内容的公信度,是开展各类隐形教育的重要载体,为突破传统大学生爱国主义教育的效果困境提供了新的可行性实施...     

一种改进的情感倾向判别算法

WU Fei;GUO Rujing(Nanjing Tech University Pujiang Institute,Nanjing 210000,China;Anyang Institute of Technology,Anyang 455000,China)     

基于Internet的电视教育媒体与网络教育媒体融合的思考

新一代媒体的产生,并不意味着就是对前一代媒体的否定或取代,即使是取代也是一段漫长的过程。在这段漫长的过程中,不断发生着融合、进步与消亡,优点被汲取,缺点被淘汰。在教育领域也是一样,不能把前一代的教育媒体看成是过时的媒体,各种教育媒体都有其优越之处。通过对网络教育媒体和电视教育媒体产生与发展过程中特点的分析,指出两大教育媒体如何在Internet环境下走向融合的趋势。     

社交媒体时代大学生网络人际信任的培育

网络人际信任是个体维系持久稳定在线人际关系的重要因素,也是网络社会健康发展的重要基础。大学生正处在自我发展的关键期,社交媒体的使用拓展了其社交空间,引发了其社交行为的变革,并对网络人际信任建构产生了重要影响。通过对社交媒体的主要类型、特点进行分析,探讨大学生网络人际信任的内涵、特点,指出其在网络人际信任培育方面面临的机遇与挑战,提出了充分利用社交媒体培育大学生网络人际信任的对策与建议。     

大学生社交媒体沉迷现象的实证分析

社交媒体得到了大学生的广泛喜欢和深入应用,改变了大学生的生活和行为习惯,但一定程度上也出现了社交媒体沉迷现象。通过抽样调查获知社交媒体在大学生中的渗透数据,利用SPSS软件工具,对大学生社交媒体沉迷进行分析,获得"自控能力、情绪发泄、生活失轨"等3个沉迷因子,并将大学生社交自媒体使用综合指数与大学生自媒体进行逐步回归,得到大学生社交媒体沉迷的基本情况,并分析提出"多重的感官刺激加速自控弱化、便利的自主表达诱发情绪发泄、异化的人际交往导致正常脱轨"等影响大学生社交媒体沉迷的因素。     

基于网络搜索引擎的跨模态信息检索在翻译实践中的应用

在适当的翻译场景下,利用网络搜索引擎的图片、地图、视频等多模态信息进行跨模态信息检索,可更有效地确定一些楼宇、景点、活动名称等专有名词的译法,帮助辨析易混淆的术语,加深对所翻译概念的理解,查找生僻地名等。     

基于社交媒体的混合式学习在大学英语教学中的应用

最近,有关"混合式英语学习"的理念开始流行起来。基于社交媒体的混合式学习模式已经开始建立,很多大学英语教师在大学英语教学中开始实施和应用。本文主要讨论基于社交媒体的混合式学习在大学英语综合课程、视听说课程、写作课程教学中的应用。     

社交媒体时代的广告创意策略分析

Web2.0时代,互联网越来越多地融入了交流、互动、分享的人性化元素。社交媒体带给网络用户更加新鲜的体验,更具创意的网络传播应用模式。受众接受和传播信息的方式发生巨大变化,广告创意传播面临巨大挑战,在社交媒体时代如何通过广告创意使得广告传播取得理想效果,是论文研究的内容。     

基于多维互信息特征的跨模态行人重识别方法

针对如何缓解跨模态行人重识别任务中行人模态之间的差异性问题,提出一种随机通道邻近数据增强方法RCNA和一种结合多维互信息的U型网络UMME。RCNA通过选取同类别的可见光图像和红外图像进行数据增强生成新的行人图像,既满足了真实数据分布,又融合了可见光图像的形状和结构信息以及红外图像的语义信息,缓解了可见光图像与红外图像之间的模态差异性。UMME通过互信息提取模块UMI提取同类别行人之间的互信息特征,再经过特征整合模块MSIF将互信息特征嵌入语义特征,增强了同类别行人之间语义特征的一致性。所提出的方法在数据集SYSU-MM01和RegDB上的Rank-1和mAP分别达到70.48%、68.34%和91.70%、88.42%,与现有研究方法相比,取得了优异的识别效果。