一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

微博公共事件演化分析研究综述

微博公共事件的演化分析研究有助于预警公共事件的形成和社会管理,近年来已成为一个重要的研究方向和热点。微博公共事件演化分析包括公共事件自动发现、演化模型及语料库构建,通过梳理这3个方面的研究成果,对相关研究理论和方法的现状进行评析。最后,对微博公共事件语料库的构建、微博公共事件自动发现及演化分析的发展趋势进行展望,为进一步研究提供参考。     

基于字符级截断式循环神经网络的人名国籍识别

人名是反映用户国籍的关键信息,不同国籍的人名在结构和组成成分方面存在差异性和关联性.目前,基于人名的国籍识别研究工作大部分将人名切分成多个独立的字符单元,忽略字符间微妙的搭配和序列关系.针对上述问题,文中提出基于字符级截断式循环神经网络的人名国籍识别模型,将人名通过滑动窗口的方式截断成多个子序列,利用长短期记忆单元模型学习不同子序列内部的字符组合关系,通过平均池化操作聚合所有子序列信息,获取最终的人名向量表示.最后根据该人名向量实现用户的国籍识别.截断式的子序列有利于模型更关注人名内部的细微差异.在Olympic运动员和Aminer学者数据集上的实验表明,文中模型性能较优.     

探讨基于MOOC平台的《数据结构》课程设计与实现

大型开放式课程MOOC的迅速兴起，对高等教育的影响逐步深入，并在全球范围内引起一场巨大的教育变革。结合MOOC的三大主流平台，探讨和分析MOOC课程的特点、优势和不足。结合计算机核心课程---《数据结构》的课程特点，提出基于MOOC平台的《数据结构》课程设计与实现方法，并对将来计算机相关课程的开设提出展望。     

大学生创新实践平台建设初探

分析我国高校在开展大学生创新实践活动和学术科技创新工作的不足,探讨如何搭建大学生创新实践平台,从课堂教学为主、课外活动为辅、加强社会实践3个方面提出构建大学生创新实践平台的有效途径。     

项目驱动式教学法在《网页设计与制作》中的探讨

项目驱动式教学法是以学生自主学习为主,教师指导为辅的一种有效的教学方法。它有助于调动学生的学习积极性、主动性和创造性,通过学生对项目的自主完成,教师的引导从而完成教学目的,提高教学质量。对《网页设计与制作》这门计算机基础课程如何应用项目驱动式教学进行探讨。