一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法

[目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。     

基于舆情客体与本体剥离的重大突发事件网络舆情本体演化强度研究

[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。     

群体极化视域下突发事件网络舆情极端观点识别研究

[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化形成和演化受到来自物理空间、社会空间、信息空间的诸多风险致因因素影响,群体极化风险识别是在对其演化机理全面梳理基础上,对是否产生风险的判断,是社会风险评估和管控的前导性环节。[方法/过程]文章论证了极端观点是群体极化风险存在的最主要具象形态,分析了极端观点的特征,构建了极端观点的TCMCR识别模型,基于自我归类理论中引用的原型性概念来识别极端观点,以元对比率的值表达观点的原型性,并以突发新冠疫情下的“辉瑞新冠小分子药物”舆情为例进行了实证研究。[结果/结论]文章构建的模型对突发事件网络舆情群体极化的极端观点进行有效识别,实证研究结果显示观点O13发生了群体极化现象,形成了群体极化风险。     

数字图书馆知识组织系统热点分析

数字图书馆知识组织系统的构建有赖于本体的开发与完善,从解决数字图书馆知识组织系统语义丰富度视角,对当前学界对该领域热点问题的研究状况进行分析,包括：本体构建与复用,本体整合、语义分析与抽取、语义标注以及语义互联应用。     

面向科技创新话题的知识社区用户参与行为影响因素研究——基于MOA框架的组态分析

[目的/意义]知识社区作为科技知识高密度共享和创新平台,有效促进其中用户科技创新话题参与,是知识社区和公共文化机构共同关注的热点。[方法/过程]基于MOA理论框架,对知识社区用户发放问卷获取数据,运用模糊集定性比较分析,探讨动机、机会、能力条件影响知识社区用户参与科技创新话题的组态效应,并根据核心组态结果形成知识社区用户科技创新话题阶段性参与行为模型。[结果/结论]对知识社区用户科技创新话题参与行为的影响存在高社区支持—个体效能双重驱动型、高网络联结核心驱动型、高创新驱动型三类组态模式;动机、能力、机会分别影响话题获取阶段、接收阶段和参与阶段;网络联结程度对用户科技创新话题参与行为起到显著影响作用。     

信息社会与创新

信息社会是一个学习型社会，它拥有多种创新：教育体制创新、交流模式创新和理论模式刨新．终身教育是信息社会的基础和保障，学历教育、在岗培训和终身学习成为应对社会变化的法宝．网络信息交流是信息社会的标志和特色，包括广泛的人际交流、网络交叉的组织交流和注重文化特色的社会交流．信息社会的思维模式从形象思维、逻辑思维向系统思维模式转变。     

面向政府危机决策的公共危机信息管理模式研究

首先对公共危机信息管理的收集、处理、沟通及反馈机制进行深入剖析,然后采用云计算作为技术支撑,构建面向政府危机决策的预警、应对、恢复三阶段公共危机信息管理模式,详细分析每个阶段信息管理模式的内容。     

Folksonomy模式中的知识群落及其核心知识分析

[目的/意义] Folksonomy知识组织模式中的标签呈现离散混沌的社群知识标注状态,对知识群落进行构建和分析能够揭示出知识之间潜在的关联和核心知识。[方法/过程] 采用复杂网络分析的理论和方法识别和构建社群知识网络中的知识群落,并对群落结构以及群落核心知识的伴生关联进行分析。[结果/结论] 从知识网络的视角提取并分析Folksonomy模式中网状结构下知识群落嵌套的层级结构,并对知识群落中的核心知识以及知识的伴生性进行揭示。     

基于知识图谱的微博主题演变路径研究

为了更好地对微博舆情传播进行实时监管,维护微博舆情的良性运转,打造晴朗的微博舆情网络空间,文章结合微博运行机制,通过爬取微博数据,应用知识图谱的理论与方法,构建微博主题识别知识图谱以及微博主题演变知识图谱,进而发现微博主题演变路径,揭示了微博舆情传播中的主题演变情况以及发生演变的动态变化过程。     

考虑多层渗透的网络舆情受众参与行为靶向引导模型构建研究

[目的/意义]探究网络舆情受众参与行为规律,实现网络舆情受众参与行为精准靶向引导。[方法/过程]考虑舆情受众参与行为多层渗透及重叠的二值状态改进SIR模型,构建网络舆情受众参与行为靶向引导模型,提出了靶向引导度决策算法,展开了仿真研究。[结果/结论]初始靶向分量、舆情引导度对各层初始受众密度有一定影响,对总体初始受众比率影响不大。引导率变化对层间靶向转换有明显影响,中性层在舆情受众内驱行为中起桥梁作用。舆情受众内驱行为层面,以中性情感为舆情引导的最优靶向。