电视娱乐效应的扩展之途:院线直播

正音乐类娱乐节目《我是歌手》第一季在电视直播总决赛的同时进行了院线直播,这一行为昭示了电视节目的娱乐效应正在向电影及其语境扩展。笔者以尼尔·波兹曼的语境分析为基础,从电视和电影的语境差异入手,对影院的空间属性以及受众的观看行为进行分析,探讨院线直播成为电视扩展娱乐效应重要途径的可能性。     

综艺节目内容创新的价值增量

形式永远是形式,内容永远是内容,再好的形式载体都需要优质的内容产品作为有力支撑。中国电视综艺节目历经十余年的发展,经历了艰难的开端和稳步的发展。回首这十余年漫长的发展过程,电视综艺节目的价值主要是通过收视率来衡量和评价的。进入互联网时代,视频点击量成为继收视率之后,     

简练是新闻的语言特征

《省长和他的残疾人朋友》,在2010年获中国新闻奖通讯类三等奖。这对我这个年轻记者是莫大的鼓励。许多人向我打听细节,其实,这篇报道是意外的作品。寻常中捕捉人物亮点2009年的一天,我去参加长春市有关部     

2011,约会数字化阅读?

在中国出版发行业享有盛名的"北京图书订货会高层论坛"将于2011年1月8日举办,主题再一次聚集数字出版——"数字出版,下一个五年的竞合策略"。以此为名,传统出版商与数字出版新军将握手言欢,共同期许一个以"0、1"代码再造古登堡基因的时代。出版商欢腾雀跃,信心十足,代表了数字出版市场供方的姿态,那么作为需求一方的读者对数字化阅读又持何态度?2010年发布的一次国民阅读调查显示"数字化阅读方式正稳步增长"。基于这种宏观认知,本刊随机选     

中国热点选题月度分析报告——家庭教育类图书选题分析

近些年,家长对家庭教育的关注,为家教类图书带来了巨大的社会需求,使家教类图书在市场上走俏。《好妈妈胜过好老师》最新一版的版权页上注明:到2011年3月,     

基于用户信息平滑聚类的协同推荐方法

在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性.     

基于语义准则函数的中文评论性文本极性聚类算法研究

通常用于评论性文本极性挖掘的方法是采用有监督的学习算法完成的,但有监督的学习算法需要大量人工标注的训练集,而且其在处理文本集时还会面临维数灾难、稀疏向量、高时空复杂度、低召回率和精确率等问题而无法用于海量的文本极性分类任务。经典的K-means均值聚类算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一,其具有诸多的优良特性和不足。针对上述情况,本文将语义引入经典K-means均值聚类算法中,构造了专门针对中文评论文本极性判断的极性词语义词典,提出了一种基于语义准则函数的K-means均值聚类算法。这项研究是运用基于语义的聚类方法对汉语主观性文本处理的一次探索。实验结果显示总平均召回率达到了80.70%,总平均精确率达到了67.75%,说明该算法是可行和有效的。     

“有病”健康书

健康,人人追求;养生,必然红火。但是持续多年的养生保健类图书出版热,近日被泼了一瓢冷水。24种不合格的养生保健类图书,被要求全部收回销毁,主管部门对相关的出版资质再次进行了强调。记者在整理本期图书销售榜单时发现,曾经在各大图书销售榜上占半壁江山的养生书如今已然不见踪影。     

基于文本聚类的电子零售商信誉维度发现研究

信誉管理系统在促进顾客对电子零售商的信任过程中起着越来越重要的作用,它是电子零售商取得成功的重要因素和保证。顾客的文本评论是信誉管理系统的一个重要组成部分,其中蕴含了大量的零售商的实际交易和信誉信息。本文从顾客文本评论的视角,采用文本挖掘技术对大量的顾客评论进行文本聚类,通过分类整理和知识提取,以期找出顾客最关注的电子零售商的信誉维度。本研究选取国内最大的IT专业网站——中关村在线作为研究对象,通过一个应用实例详细说明了通过文本聚类发现电子零售商信誉维度的方法和过程。本研究对电子零售商的信誉维度知识发现具有重要意义,也能为电子零售商提高服务质量提供参考。     

文本聚类分析结果可视化方法研究

针对文本聚类分析结果表达中缺乏语义关系的缺陷,本文利用人们在可视化形式下对模型和结构的理解和获取能力,提出了一种新的可视化表达方法。通过改进的Force-directed模型对聚类分析结果进行文本布局,表现文本间的语义相似关系;使用等值线生成算法构建层次性主题图,聚集和提炼文本主题;最终实现文本聚类分析结果的语义直观表达。实验结果表明,这种可视化方法不仅能够有效地表达聚类结果,体现类间、文本间的语义相关程度,而且还有助于发现隐含的信息,并通过类别之间的关联实现有效的信息导航。