全文获取类型
收费全文 | 3091篇 |
免费 | 72篇 |
国内免费 | 16篇 |
专业分类
教育 | 969篇 |
科学研究 | 722篇 |
体育 | 15篇 |
综合类 | 67篇 |
文化理论 | 27篇 |
信息传播 | 1379篇 |
出版年
2024年 | 27篇 |
2023年 | 164篇 |
2022年 | 193篇 |
2021年 | 245篇 |
2020年 | 239篇 |
2019年 | 136篇 |
2018年 | 105篇 |
2017年 | 148篇 |
2016年 | 151篇 |
2015年 | 220篇 |
2014年 | 378篇 |
2013年 | 261篇 |
2012年 | 290篇 |
2011年 | 276篇 |
2010年 | 138篇 |
2009年 | 84篇 |
2008年 | 56篇 |
2007年 | 19篇 |
2006年 | 12篇 |
2005年 | 7篇 |
2004年 | 6篇 |
2003年 | 5篇 |
2002年 | 2篇 |
2001年 | 2篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 1篇 |
1997年 | 3篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 2篇 |
1986年 | 1篇 |
排序方式: 共有3179条查询结果,搜索用时 0 毫秒
71.
《湖北函授大学学报》2019,(7):106-108
近年来,学界许多学者从高校网络舆情的内涵、高校网络舆情治理中思想政治教育工作面临的挑战、网络舆情治理中大学生思想政治教育工作策略创新等几个角度对高校网络舆情,取得了丰硕的成果。同时也为高校中思想政治教育者此后的工作提供了科学的引导以及持续创新的力量源泉。 相似文献
72.
73.
【目的/意义】立足信息生态视域,研究主体—客体—时空环境下的网络舆情生态的动态演化,通过不同维
度的网络舆情文化引领方式及机制,促进网络舆情生态化发展,为网络舆情监管与治理提供新思路,推动网络文化
生态建设。【目的/意义】对网络舆情主体、客体、时空环境的关系及相互作用的动态平衡进行描述,并以此构建网络
舆情生态的全景模型。依据网络舆情生态的研究维度提出主体引领、客体引领及时空环境引领的文化引领维度,
并提出相应的文化引领机制。【结果/结论】针对主体—客体—时空环境三个维度,分别提出文化育人机制、文化服
务机制及文化创新机制,对网络舆情治理及网络文化生态建设工作具有指导意义。【创新/局限】创新性地从主体—
客体—时空环境将网络舆情生态与文化引领相结合,推动网络舆情治理及文化生态建设。 相似文献
75.
【 目的/意义】通过构建区块链社交网络舆情风险管理纾解对策,对于创造良好网络环境,提升网络舆情治理
效能以及应对网络风险复杂局面提供可行性方案。【方法/过程】本研究立足区块链理念与技术,分析社交网络舆情
风险管理概念框架,指明社交网络舆情风险现存问题,进一步探究区块链技术下社交网络舆情治理与纾解机理,建
立社交网络舆情管理系统模型,并从技术推进、多方协作、媒体引导等层面探究防控社交网络舆情风险的密钥。【结
果/结论】区块链技术对社交网络舆情风险治理、提高舆情信息传播质量具有积极作用,为营造健康、安全共享等网
络社交生态系统提供诸多可能性。【创新/局限】本文构建的区块链社交网络舆情管理模型是一个初步的设想,没有
考虑信息存储的上限,下一步研究工作是提升区块链社交网络舆情管理系统的兼容性和数据采集的标准化,为区
块链社交网络舆情管控提供参考。 相似文献
76.
【目的/意义】突发疫情环境下将形成大量网络舆情,准确把握网络舆情传播趋势可为突发疫情环境下的社
会保障应急机制提供参考依据。【方法/过程】本文从网络舆情信息交互影响要素、网络舆情信息交互机理两方面分
析突发疫情环境下网络舆情信息交互机理;并从网络舆情传播趋势特点考虑,以新冠病毒肺炎李文亮事件为例,采
用Elman 神经网络模型,选取网络信息数量以及情绪总量和主导情绪作为网络舆情传播趋势预测主要变量和辅助
变量,对突发疫情环境下的网络舆情传播趋势进行预测分析,针对预测结果制定相关社会保障应急机制。【结果/结
论】研究提出可通过完善网络舆情相关法律机制、社会参与机制、信息披露机制、社会监督机制、责任追究机制五项
社会保障应急机制,以期为突发疫情环境下维持社会稳定性提供依据。【局限/创新】未来研究中可结合更多相关实
例进行分析,从而使研究结论进一步得到丰富与深化。 相似文献
78.
【目的/意义】舆情主题识别一直是舆情领域的研究热点,如今已有丰富的研究成果。现有研究对舆情信息
进行表征时多采用了传统的词袋模型、主题模型或词向量模型,只能对词语进行唯一的向量表征且传统模型需对
文本分词,可能会因分词错误、数据稀疏、出现集外词等情况影响识别效果。【方法/过程】本文构建了一种基于多采
样双向编码表示的网络舆情主题识别模型,在训练前无需对文本进行分词,针对文本过长的情况采用头尾结合的
方式进行截断,从字、段、位置三个维度提取特征嵌入,通过自注意力机制进行舆情表征,在训练过程中使用区分性
微调和多采样dropout的方法增强泛化能力,提升识别效果。【结果/结论】实验结果表明构建模型在舆情主题分类任
务中表现良好,可以在不对文本分词的情况下实现对舆情主题的准确识别。【创新/局限】创新之处在于构建了一种
新型的网络主题识别模型,局限之处在于算法复杂,如何进一步调参优化是接下来的研究重点。 相似文献
79.
80.