微博影响力评价研究

微博作为一种被广泛使用的网络平台,其多样的特性满足了人们信息获取、人际交流等多方面的新需求,微博已成为人们日常生活的重要组成部分之一。微博影响力作为微博研究的一个热点,对于优化微博的信息整合、传输,对于深入了解微博发展方向、维护网络内容安全、促进网络发展具有非常重要的理论和实践意义。文章对当前主要的微博影响力评价方法进行了梳理和分析,并提出了针对中国微博的影响力评价模型。     

面向微博内容的信息抽取模型研究

社会媒体是人们用来分享意见、见解、观念和经验的平台或工具,目前已经发展成具有重大影响力的新媒体。而微博作为社会媒体的一个重要部分,对信息的传播起到了很大的作用。面向微博内容的信息抽取就是要从充满噪音的、零碎的、非结构化的微博内容的自由文本中提取有价值的结构化的信息,以利于从微博内容中有效地获取信息。提出了一种基于因子图的微博事件抽取方法来准确地抽取微博中所反映的事件。最后通过实验验证了该方法在性能和准确性上都比其他的方法要高。     

微博新媒体视阈下高校主流意识形态教育问题与策略

分析了微博新媒体境遇下高校主流意识形态教育所面临的问题：西方意识形态渗透、舆论引导力弱化、大学生非理性政治行为、“谣言”信息泛滥,由此从主流意识形态教育理念转变、校园网络文化建设、学生网络素养培育、网络法制内化等方面,提出了有效开展高校大学生主流意识形态教育的策略。     

一种微博用户影响力的计算方法

针对微博中用户影响力分析这个问题,提出用户影响力的计算方法。该方法首先提出用户自身影响力以及用户被影响力的概念,并根据用户自身特征与用户粉丝情况得出其计算公式,从而可以综合考虑用户在微博中的所有信息,计算出用户影响力。实验结果表明,这种计算方法能比较好地反映用户在其粉丝中的影响力。     

基于数据世系的微博信息管理与检索算法研究

在微博平台中用户的消息以流的形式按照时间顺序到达系统,对微博数据流的有效管理可以及时地响应用户的查询操作。基于数据库的数据世系思想,提出了一种基于数据世系的微博信息管理方法。首先,根据事件的产生、发展以及变化,将同一社会事件包含的消息定义为数据世系;其次,将微博消息流划分为不同的数据世系,并根据新消息动态地维护数据世系集合;最后,应用数据世系中的文本消息响应用户的查询。实验表明,基于数据世系的微博信息管理方法使用的内存少,运行效率高,可用于微博消息流的实时处理及查询响应工作。     

融合用户行为和内容的微博用户影响力方法

为了模拟信息在微博环境中的传播情况,根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析,得到行为因子数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用狄利克雷分配(LDA)模型进行潜在主题分布的识别,通过KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用户之间的相似性,最后结合用户影响力权值,得到用户的影响力。实验表明,此算法较为有效。     

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。
     

一种面向微博用户的标签推荐方法

首先对国内微博平台的信息进行了综合分析,主要介绍了微博信息的定义,在错综复杂的微博信息中哪些信息比较重要,以及这些微博信息包含哪些详细的内容,是如何组织的。然后选取新浪微博平台作为研究对象,利用新浪微博API设计了爬虫程序,抽取用户信息;以用户的关注人数、粉丝数和发布的微博数为标准对用户信息进行了定量分析。最后根据分析结果,针对不同特征的用户群体提出了相应的标签推荐方法。     

一种面向微博用户的标签推荐方法

首先对国内微博平台的信息进行了综合分析,主要介绍了微博信息的定义,在错综复杂的微博信息中哪些信息比较重要,以及这些微博信息包含哪些详细的内容,是如何组织的。然后选取新浪微博平台作为研究对象,利用新浪微博API设计了爬虫程序,抽取用户信息;以用户的关注人数、粉丝数和发布的微博数为标准对用户信息进行了定量分析。最后根据分析结果,针对不同特征的用户群体提出了相应的标签推荐方法。     

The effects of the self and social identity on the intention to microblog: An extension of the theory of planned behavior

Microblogging has become one of the most popular social communication styles in the world. Much research has already addressed this hot issue; however, studies examining the intentions behind microblogging behaviors are limited. This study extended the theory of planned behavior (TPB) to predict intention to microblog and other behaviors. The results showed that social identity was the greatest predictor of intention, followed by attitude and perceived behavioral control. Social identity fully mediated the effects of subjective norms and self-identity on intention. Intention significantly predicted users' microblogging behaviors. These results have important implications for industry players and marketing managers.