网络评论工作应“达标”

网络传播具有很多优势,如超文本、大容量、开放性的传播内容,双向互动的传播过程等。伴随网络发展的强劲势头,网络评论也发展起来,出现了专栏评论、博客等传播平台,积极地发挥舆论引导作用。那么,如何做好网络评论已经成为我们必须研究和探讨的一个重要课题。     

博客变革网络交往方式

互联网在飞速发展，作为网络媒体的新锐元素，博客在不知不觉中渗透在网络交往的每一个角落。博客时代的到来给网络交往方式带来了新的渠道和更广阔的发展空间。当前在我国，几千万人用博客作为自己的身份名片，博客已成为他们的一种社会生活方式或交往习惯。随着博客如雨后春笋般出现，阅读博客也成为了一种习惯。与勤劳的博客写手相比，看客们会忠卖地等待博客“地主”更新网络日志，他们发表评论或保持沉默，即所谓的“灌水”和“潜水”，并以第一个发表评论为荣，美其名曰“沙发”。     

如何使用社交媒体

主持人的话:社会化媒体,也称社交媒体,根据"百度知道"给出的定义,是一种给予用户极大参与空间的新型在线媒体,博客、维基百科、播客、论坛、社交网络、内容社区是具体的实例。     

实名博客:个人崛起与社会变迁

实名博客推动个人的崛起博客因其具有通过网络把私人言论进行公共传播的强大功能,被称为个人媒体。据笔者观察,目前在新浪博客、博联社、博客中国、凤凰博报等博客平台上,活跃着大量的实名博客,因其作者以真实身份亮相、内容贴近公共话题、博文上传频率高等特点,往往访问量和评论量较大,尤为鲜明地体现了个人媒体的传播特征。     

科学家博客h指数与科学家h指数相关性分析

随着网络的高速普及,博客迅速成为信息交流的重要载体和途径。从博客h指数出发,探讨博客阅读次数h指数与评论次数h指数的相关性,博客阅读次数h指数及评论次数h指数与博主学术论文h指数之间的相关性。结果表明,博客可采用博客h指数结合博客点击数的方法进行博客的排名;可运用博客h指数结合科学家h指数用于科学家个人学术成就的评价。     

博客文体初探

网络博客是一种新兴的传播方式,博客文体包含网友评论、相关新闻链接等多种形式.本文从个人化、立体化、平民化和交互性四个方面分析了博客文体的特点.     

博客与网络身份建构

本文基于对歪酷博客作者的问卷调查,用实证研究的方法探讨了博客和网络身份建构之间的关系。研究发现,用户通过使用博客能够比使用BBS和个人主页更好地建构起网络身份,倾向发表评论的博客用户体现出了意见领袖特点。     

网络时评的现状与趋势

网络时评不同于网络意见有人曾给"网络时评"下过一个定义:"严格地说,那些先发表在其他媒体然后转载到互联网上的评论并不能叫网络评论。网络评论是指首先发表在网上的评论。相对传统媒体的评论,它的形式更加灵活多样,可能是张贴在论坛、个人主页、博客的文章,也可能仅仅是新闻或者文章后面的跟帖。字     

Google开发博客搜索引擎

博客搜索（Blogsearch）是基于Google检索技术的一种博客搜索方式。Google一直坚信博客可以帮助用户更有效的利用博客空间。获得博客搜索的方式有以下几种：（1）Blogsearch．google．com（google模式的界面）；（2）Search．blogger．com（Blogger模式的界面）；（3）Blogger Dashboard。博客搜索期望给所谓的博客空间增加可见度。Google利用博客搜索定期的对博客内容进行检索，可以比普通的网络搜索引擎更快的发现新的内容。     

Web3．0语境下微博评论传播效果探析

随着新媒介技术的进步,特别是微博的横空出世,在Web3．0语境下,网络评论的形式与传播效果均发生深刻变化,过往以留言板跟帖、网络论坛评论与博客评论为主导的网络评论格局受到相当程度冲击。依托微博个性化、迅捷化、多载体的传播特色,微博评论的特点分析、传播效果分析以及与传统网络评论的关系问题被学界与业界给予更多关注,正基于此...     

A unified score propagation model for web spam demotion algorithm

Web spam pages exploit the biases of search engine algorithms to get higher than their deserved rankings in search results by using several types of spamming techniques. Many web spam demotion algorithms have been developed to combat spam via the use of the web link structure, from which the goodness or badness score of each web page is evaluated. Those scores are then used to identify spam pages or punish their rankings in search engine results. However, most of the published spam demotion algorithms differ from their base models by only very limited improvements and still suffer from some common score manipulation methods. The lack of a general framework for this field makes the task of designing high-performance spam demotion algorithms very inefficient. In this paper, we propose a unified score propagation model for web spam demotion algorithms by abstracting the score propagation process of relevant models with a forward score propagation function and a backward score propagation function, each of which can further be expressed as three sub-functions: a splitting function, an accepting function and a combination function. On the basis of the proposed model, we develop two new web spam demotion algorithms named Supervised Forward and Backward score Ranking (SFBR) and Unsupervised Forward and Backward score Ranking (UFBR). Our experiments, conducted on three large-scale public datasets, show that (1) SFBR is very robust and apparently outperforms other algorithms and (2) UFBR can obtain results comparable to some well-known supervised algorithms in the spam demotion task even if the UFBR is unsupervised.     

Spam: Its past,present, and future

In this article, the author describes the history of spam as one of the negative impacts of the development of information technologies, its volume in e-mail traffic over the last 15 years, the types of spam, its thematic varieties, and the top spam-source countries. Ananalysis is given of the software and legal tools and methods used to fight spam.     

贝叶斯分类算法在社交网站信息过滤中的应用分析

对文档进行分类并鉴别出垃圾信息是一个非常有实用价值的研究领域,越来越多的网站开始关注这种技术。采用智能算法对垃圾信息进行有效分析,寻找垃圾制作者,并通过网络日志和所发表的内容,判断哪些是广告用户和垃圾信息的发布者,并将其删除。认为对垃圾信息的甄别其实是一种把信息分成有用信息和无用信息的过程,试用贝叶斯分类算法把信息分成不同的类。针对基于规则的分类方法和通过分析广告链接网址来剔除垃圾信息的方法的缺陷,给出贝叶斯分类算法及机器训练方法,从实验结果看,本方法优于基于规则的分类法。     

融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现研究

[目的/意义] 提出一种融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现方法,从技术需求驱动视角识别技术机会,为企业前瞻布局研发方向与进行科研管理规划提供决策建议支持。[方法/过程] 以产品在线评论为研究数据源,首先,利用LDA主题模型识别出评论技术主题,提出技术评论主题强度和主题新颖度两个指标,筛选出新兴重点技术评论主题。然后,从学术论文、技术专利中人工选取技术属性词,通过TF-IDF值计算得到评论高频词,结合专家知识进一步筛选出技术特征词,构建产品技术属性词-技术特征词表。通过相关性计算分别得到与评论相关和与新兴重点技术评论主题相关的技术属性。最后,提出一种产品重要技术属性识别指标模型并设计一种多维度分析方法,分析产品重要技术属性的特征情况,最终识别出蕴含在评论文本中的新兴技术机会。[结果/结论] 实验结果表明该方法能够有效地识别技术机会,为企业产品技术研发管理提供参考。     

购物中心开办图书馆的利与弊——来自美国采访案例的分析

通过对美国五个不同购物中心的图书馆采访调查,论证拥有一个醒目的和技术完备的图书馆是购物中心的一大优势,这一举措不仅对图书馆方有利,对商店的老板同样有利.此外,对购物中心图书馆的未来和今后商家与图书馆的合作提出了一些建议.     

Analysis of predatory emails in early career academia and attempts at prevention

Predatory publishers—those who do not adhere to rigorous standards of academic practice such as peer review—are increasingly infiltrating biomedical databases, to the detriment of the wider scientific community. These publishers frequently send unsolicited ‘spam’ emails to generate submission to their journals, with early career researchers (ECR) particularly susceptible to these practices because of pressures such as securing employment and promotion. This analysis sought to record and characterize the emails received over the course of a PhD and post-doctoral position (~8 years), as well as attempts to unsubscribe from such emails, using a progressive and step-wise manner. A total of 1,280 emails identified as academic spam were received (990 journal invitations, 220 conference invitations, 70 ‘other’). The first email was received 3 months after registration for an international conference. Attempts at unsubscribing were somewhat effective, whereby implications of reporting to respective authorities resulted in a 43% decrease in emails, although did not eliminate them completely, and therefore alternative approaches to eliminating academic spam may be needed. Ongoing education about predatory publishers, as well as action by key academic stakeholders, should look to reduce the impact these predatory publishers have upon the wider literature base.     

基于多模态数据语义融合的旅游在线评论有用性识别研究

为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。     

新闻评论:解决信息倾向问题的有效途径——以徐铸成早期新闻评论为例

本文针对新闻叙事中的信息倾向问题,提出以新闻评论作为解决方式,并以徐铸成的新闻评论为例,就新闻叙事中如何利用新闻评论解决信息倾向问题进行初步探讨和分析。     

国外基于社会标注的信息标引与检索研究进展

社会标注在网络中的应用越来越广泛,它为信息资源的标引、组织、检索提供了一种全新的模式。国外学者对社会标注的信息标引功能和标引方式、社会标注系统在信息检索中的功用及基于社会标注的信息检索技术等方面进行了研究,取得了一系列成果,但还存在不足之处。该领域的研究趋势在于规范化社会标注的表达,去除标签噪声及垃圾,使标签序化、层级化等。     

基于评论情感分析的用户在线评价研究——以豆瓣网电影为例

[目的/意义] 鉴于网络用户评价已成为人们选择产品或服务时的重要参考指标,旨在了解打分评价和评论评价之间的关系,同时为仅有评论评价的网站提供符合潜在分值的排序和推荐功能。[方法/过程] 通过抓取豆瓣电影的用户评价,使用ROST EA工具进行情感分析得到评论评价的综合情绪值,将其与打分评价进行相关分析,并考虑评论文本的情感强度赋权对结果造成的差异,在此基础上通过回归分析构建回归模型并对其进行检验。[结果/结论] 发现评论评价的综合情绪值与打分评价相关性较高,情感强度的赋权情况对结果影响不大,说明可以根据评论评价预测打分,据此给出相应的回归模型。