社会化问答网站答案认可度的影响因素研究——以知乎为例

以探究社会化问答网站答案认可度的影响因素为目的,选取知乎为研究对象,以信息接收模型为理论基础,从答案特征和答题者特征两个角度提出了研究假设,并采用内容分析法和回归模型对假设进行检验。研究发现答案长度、问题发布一段时间以后的答案及时性、答题者的影响力均正向影响答案认可度,答题者特征比答案特征对答案认可度的影响更大。     

基于文本挖掘的网络问答社区求职者关注行为研究

网络招聘已经成为企业主要的人才招聘方式.网络问答社区以用户同时创造问题和解决问题的方式帮助用户获取知识和信息,有效提高了求职和招聘效率.通过网络招聘问答社区的真实信息源,采用文本挖掘的方法,研究求职者在招聘过程中的关注行为,为招聘企业的发展和求职者能力提升提供参考.使用网络问答社区参与求职关注行为讨论的求职者以年轻人居多,求职者对于如何顺利通过考核最为关注,雇主的吸引力是求职者择业考虑的重要因素.     

基于文本挖掘的网络问答社区求职者关注行为研究

网络招聘已经成为企业主要的人才招聘方式.网络问答社区以用户同时创造问题和解决问题的方式帮助用户获取知识和信息,有效提高了求职和招聘效率.通过网络招聘问答社区的真实信息源,采用文本挖掘的方法,研究求职者在招聘过程中的关注行为,为招聘企业的发展和求职者能力提升提供参考.使用网络问答社区参与求职关注行为讨论的求职者以年轻人居多,求职者对于如何顺利通过考核最为关注,雇主的吸引力是求职者择业考虑的重要因素.     

基于元胞自动机的知识传播互动机制研究——以泛在学习社区知乎为例

[目的/意义]探究问答学习社区的互动机制,拓展问答社区知识传播研究的理论和方法,对促进社区知识的传播具有重要意义。[方法/过程]以元胞自动机理论为指导,以促进社区的知识传播为研究目标,构建了以知识主体的交互行为、社区文章内容、社区互动机制为基础分析框架的交互式知识传播模型,来对社区中知识传播问题进行动态演化分析。[结果/结论]实验结果表明主体交互行为和知识转移机制会正向促进知识的扩散,知识转移能力越强,传播效率越高,从而越有助于知识的传播,而知识内容对知识扩散没有显著影响。     

基于知识质量的社会化问答社区用户知识共享的演化博弈分析

[目的/意义]社会化问答社区作为网络知识交互平台,其持续发展的关键在于促进用户知识共享,提升共享知识质量。[方法/过程]通过社区知识"质"与"量"的细分,将社区用户主动或被动参与社区知识共享获得的知识收益区分为"质"的收益与"量"的收益,并构建社会化问答社区用户知识共享的演化博弈模型,探讨不同博弈假设下问答社区知识共享的均衡状态。[结果/结论]通过仿真显示,社会化问答社区共享知识质量与用户共享行为策略会受到用户共享意愿与能力、用户认可与社区激励、感知共享成本等因素的影响。     

基于知识网络的集群创新演化研究——以成都高新技术产业开发区为例

借鉴耗散结构理论、自组织理论和产业集群生命周期理论,构造了基于知识网络的集群创新演化模型,以成都高新区集群创新演化为例,验证了知识网络的结构模式在集群创新中的作用。     

基于遗传算法的复杂网络社区结构探测

对于复杂网络社区结构的探测问题在多个应用领域引起了广泛关注。本文基于遗传算法提出了一种新的社区探测算法,该算法通过最大化网络模块度以探求最好的社区划分结果。本文采用字符串编码进行基因表示。在初始化种群时,通过将一部分节点的社区标识符传递给它的邻居节点保证了算法的收敛性,并且消除了不必要的迭代。对于交叉算子和变异算子也进行了优化,将单向交叉引入到交叉算子中,并在变异过程中保证了变异节点的连接有效性。将本算法与两种算法通过真实世界的复杂网络进行实验比较,实验结果表明,改进后的算法可以有效地应用于社区结构探测。     

说服系统在社会化问答系统中的应用分析——以知乎为例

[目的/意义] 几乎所有互联网中的信息系统和服务都在试图改变用户的态度或行为。尽管社会心理学中的部分理论已被用于研究用户的意图和行为,但这些理论绝大多数都是从用户而非系统设计的视角来提供解决方案。[方法/过程] 通过对信息说服技术和说服系统相关研究的梳理,使用说服系统设计模型,以知乎为案例对说服系统在社会化问答平台中的应用进行分析。[结果/结论] 除喜欢、社会角色、第一印象、权威性、可检验性和竞争六项原则外,说服系统模型提出的不同系统特性中的说服原则均在知乎中有所体现。未体现的原则中,喜欢和第一印象原则有待进一步调查,而其他原则或可成为知乎下一步的改进方向。     

基于深度学习的虚拟学术社区智能问答研究

[目的/意义]作为科研人员知识获取、交流与利用的重要场所,虚拟学术社区资源具有数量多、价值高等特征,探索智能问答服务在社区的理论、方法与应用,对推动学术资源高效检索与利用,促进知识服务创新具有重要意义。[方法/过程]梳理虚拟学术社区研究现状与目前知识服务存在的不足,联合双向长短期记忆网络(BiLSTW)、文本相似度等技术作为支撑,基于注意力机制的CNN的智能问答方式构建学术社区内资源的智能问答模型,增加注意力分支以抽取细粒度特征,提高检索速度,提升科研效率。[结果/结论]智能化技术的应用实现学术资源的深度聚合,实现传统信息交互与智能化新技术的协同发展,提升了学术资源利用率,扩大信息资源共建共享。     

基于语义网络的社会化问答社区答案聚合与排序研究

【目的/意义】旨在将社会化问答社区中碎片化的答案关联起来,并为用户提供不同主题的高质量答案和更 好的知识服务。【方法/过程】首先,本研究利用Doc2vec算法计算答案之间的语义相似度,并构建答案语义网络。其 次,利用Louvain算法对答案语义网络进行社区划分,并用TextRank算法抽取各个主题下文档的关键词,使用词云 对每个主题进行可视化展示。最后,利用PageRank算法对聚类后的答案语义网络进行排序,从而实现答案文档的 主题聚合和排序。【结果/结论】本研究使用“知乎”上的问答数据进行了实证研究。结果表明,所提出的答案聚合和 排序方法不仅能够向用户直观地展示答案之间的关联强度和各个主题答案的主要内容,还能够为用户提供分主题 的答案排序结果,自动为用户筛选高质量的答案。【创新/局限】创新性地提出了答案语义网络,并基于答案语义网 络,提出了一种集聚合、主题可视化和排序于一体的答案知识组织方法。     

基于链接分析法的网络社区影响力研究 ——以国内30个网络社区网站为例

论文通过Yahoo！和Bing搜索引擎获取30个网络社区网站的网页总数、链接总数、内、外部链接数、PR值,并计算了网络影响因子等,运用灰色关联分析对以上多项链接指标数据进行综合排序。研究结果表明:这30个网络社区网站网络影响力前几位是:51.com、腾讯微博、腾讯博客、腾讯论坛、网易微博、网易博客、新浪博客、豆瓣网。最后通过对比Yahoo!和Bing搜索引擎获取的链接数据,验证了两大搜索引擎对于网站链接分析是可行的,但是用Yahoo搜索引擎统计的数据来分析更为准确一些。     

基于模体的科学家合作网络基元特征分析

基于复杂网络构建科学家合作网络并分析其全局结构特征,是理解科学家间合作机制的重要手段和研究热点。实际上,辨识其局部结构可以进一步增进对合作机制的理解。基于复杂网络局部结构研究的前沿理念和方法——模体,构建并辨析若干大型科学家合作网络的基元特征:模体特性、子图浓度以及子图自下而上的组合机制。研究表明不同领域科学家合作网络的模体与反模体形式具有共性特征,网络的子图相对浓度则因不同领域科学家之间合作强度及网络发展程度差异而具有不同的分布特征。此外,科学家合作网络具有相似的自下而上构建机制。研究提供了基于模体的科学家合作网络结构辨识方法。     

网络社区分类体系的构建——以江苏省网络社区为例

首先分析网络社区的定义与认识误区,再以社区规模、所属机构、设置目的与功能模块为指标构建网绺社区分类体系,并以江苏省部分网络社区为例,划分其社区类型,最后阐述构建网络社区分类体系的理论意义与实践意义,为日后研究不同类型的网络社区资源的整合利用,实现其在舆论导向、商业应用中的作用奠定基础.     

问答类社区用户关系网络研究——以百度“知道”为例

利用社会网络分析工具UCINET分析了抽样数据中回答者用户形成的社会网络的网络密度、小团体等方面特征,通过绘图工具Netdraw将回答者用户形成的社群图进行了可视化呈现。对问答社区用户关系网络特征进行了进一步分析并提出改进问答类社区的建议。     

基于复杂网络的文本语义社区的构建

社区结构是复杂网络普遍存在的拓扑特性之一。发现复杂网络中的社区结构是研究复杂网络的基础性问题。本文拟将复杂网络理论引入到中文文本的处理中来,在将单篇文本表示成复杂网络模型的基础上,把文本抽象为复杂网络中的节点,构建加权的文本复杂网络,发现海量文本中存在的语义社区。实验结果表明,社区划分的结果与海量文本客观实际的存在结构相符。     

生物医药创新网络演化机理研究——以上海张江为例

在资源和知识流动性日益增强的背景下,全球生物医药产业实现了从企业内部独立研发向合作创新的阶段性跨越,创新网络成为新药研发的主要组织形式。但生物医药创新网络的形成与演化机理尚待研究。本文以上海张江生物医药为典型案例,从合作创新和集体学习两个维度,解析我国生物医药创新网络的生成机制。研究表明,合作创新是生物医药创新网络形成的内在驱动力;集体学习则通过知识、资源的流动与扩散,加速了创新网络结构的拓展。随着地理空间开放度和合作扁平度的变动,生物医药创新网络呈现出从企业内部创新网络、本地化创新网络向全球化创新网络过渡的阶段性变化特征。     

基于合著网络社区发现的情报学研究主题演化分析

【目的/意义】从学者的合作网络中进行社区发现及主题分布研究是具有十分重要的意义点。本文从社区 结构及其主题分布演化的角度分析并归纳情报学领域的研究现状和预测未来发展趋势。【方法/过程】本文通过构 建动态社区-主题模型,拟研究情报学文献中合著社区及其研究主题演变过程。【结果/结论】2000-2017年间,合著 网络社区演化呈现松散到聚合的趋势,在2012-2017年间基本形成三个大型的社区,每个社区的主题演化路径有不 同的模式：分裂融合模式、主干聚集模式和主干分解细化模式。不同社区的主题变化影响着社区演化路径。每个 社区的主题分布具有逐步多样化的特点,并且与数据挖掘、大数据分析、人工智能的研究日益紧密。     

浅谈以知乎为代表的网络文化

本文就知乎的用户体验,谈谈知乎给网路文化带来的机遇和挑战。