基于畅销书及意见领袖的图书推荐系统

在读者向图书馆借阅图书或从书店购买图书的过程中,名人推荐及畅销书榜单对读者的选择具有很大的影响。针对这种情况,结合影响力分析和主题模型提出新的图书协同过滤推荐系统。算法结合最大熵和最大方差来选择评分矩阵的影响力用户和影响力项目,基于建立的密集矩阵预测未知评分。运用改进的聚类算法对词向量进行聚类处理,建立主题。在公开的数据集上完成验证实验,结果表明该算法提高了图书推荐系统的性能。

基于多维特征分析的社交网络意见领袖挖掘

在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank).实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.

一种基于话题影响力的微博话题溯源方法

针对微博网络容易放大个人观点、导致不良信息扩散传播和影响社会稳定的问题,提出一种基于话题影响力的微博话题溯源方法.该方法针对以往影响力计算方法仅关注单条微博信息或单个用户的不足,分析了用户行为与话题热度变化的相关性,将微博内容和意见领袖的影响力相结合计算话题的影响力强度,根据话题在传播过程中的影响力变化趋势逆向递推,在搜索出的相似话题集合中层层回溯寻找话题源头集合.最后对新浪微博网络数据集进行实验,并以查全率与查准率为评估标准,结果表明,该方法能够追溯出微博话题的源头集合.

无领导小组讨论的设计程序与原则

无领导小组讨论是评价中心的重要组成部分,其有效性直接影响评价中心整体的信度和效度。影响无领导小组讨论有效性的因素中,设计过程是一个被忽视的问题,而很多人对于如何设计无领导小组讨论也是心中无底。本文结合我们设计评价中心的过程,重点对无领导小组讨论的选题原则、设计过程、设计要点、注意事项等进行了分析和说明,试图为理论和实际工作者提供一点参考。

基于意见领袖参与行为的微博话题热度预测研究

随着微博应用的迅猛发展,互联网成为当今社会重要的舆论场。从海量微博信息中了解并预测出网民所关注话题的发展趋势成为一个具有挑战性的研究课题。提出基于意见领袖参与行为的微博话题热度预测模型,以意见领袖的影响力及其参与行为等指标,研究微博热点话题的发展趋势和特征,分析并验证了模型对不同话题类型的适用性,针对话题演化过程的阶段性变动特征,对模型进行了改进和完善,提出了基于动态系数的多元线性回归预测模型。实验结果表明,预测模型在不考虑外界因素刺激的情况下可以获得较好的预测结果。

基于用户属性与覆盖范围的意见领袖挖掘研究

针对微博信息的交互性和不确定性,提出一种基于用户属性与覆盖范围的意见领袖研究方法。该方法分别计算用户属性值和用户传播覆盖范围,根据粉丝忠实程度计算出用户属性值从而得到用户属性排名;利用用户间微博内容主题相似度构建贡献图,获得用户覆盖范围排名。最后,结合用户属性排名和用户覆盖范围排名生成最终的意见领袖排名。实验结果表明,该方法相比其他意见领袖挖掘方法有更好的效果。

近十年来我校科研状况浅析

通过对我校近十年来科研成果产出情况的统计分析，说明目前学校的科研和科技队伍现状，指出了学校在科研和论文发表方面的优势和不足，并对如何进一步加强学校的科研工作提出了建议。

韩寒博客的影响力评析

本文通过对韩寒博客的定量和定性分析,揭示韩寒博客影响力的奥秘,即韩寒博客的影响力是其多种社会角色叠加而成,在现阶段,韩寒博客的名人崇拜效应要超过其意见领袖的引领效应,作为公共领域里的"意见领袖"角色则被各类媒体有意识地炒作和夸大。

《安徽省领导工作用图》设计实践

介绍了《安徽省领导工作用图》在选题设计、版式设计和装帧设计上的特点,总结了其设计特色,旨在提高地图设计水平,提升地图的艺术价值,为省级领导工作用图设计提供一些参考。

基于用户行为网络的微博意见领袖挖掘算法

微博意见领袖挖掘中通常单独考虑用户属性、网络结构或交互信息等特征,对这些特征之间的关系及微博信息的话题特征考虑较少。针对上述问题,提出了一种基于用户行为网络的微博意见领袖挖掘算法TopicLeader Rank。该算法利用微博用户的内容属性和社交属性,并结合用户在特定话题中的交互信息构建用户行为网络,然后利用Page Rank算法的投票思想,同时考虑网络中节点权重和边权重对投票的影响来挖掘意见领袖。在新浪微博三个话题数据集上的实验结果表明,该算法是有效的,在覆盖度和核心率指标上的值高于用户权重排序和Microblog-Rank算法,在人工评价上的表现也优于这两种算法。

一种话题相关的微博意见领袖挖掘算法

微博中的意见领袖对信息的快速传播起着关键作用,能在短时间内对数量众多的用户产生直接或间接的影响.在微博中,意见领袖除了具有自身属性和网络结构特征外,还与参与的话题高度相关.针对已有挖掘研究只考虑了意见领袖的局部特征以及忽略了话题相关性的问题,提出一种话题相关的意见领袖挖掘算法.该算法首先根据微博用户的自身属性及用户间话题相关的交互信息构建带权的话题相关的微博图模型,并采用随机游走的思想来寻找图模型的中心节点,以此挖掘微博中的意见领袖.在新浪微博三个话题数据集上的实验结果表明,该算法挖掘的意见领袖在扩展核心率指标上优于类似算法.

社交网络高影响力用户发现算法研究

社交网络中高影响力用户在产品推荐、广告营销、舆情监测、信息阻断等方面有着广泛的应用.有效挖掘高影响力用户与社交网络的拓扑结构、用户发布的消息及围绕消息所产生的交互行为都紧密相关.当前的研究主要围绕社交网络节点、用户话题、转发行为等不同维度进行深入分析.如何有效对社交网络短文本消息进行话题描述、探查用户发布消息与用户交互行为之间的级联机制,已成为社交网络影响力用户发现的关键问题.针对上述关键问题,在提取基于词向量描述的话题子网、hashtag标题子网的基础上,提出了基于话题的社交网络影响力用户发现方法,在不同的数据集上,通过与不同的社交网络影响力用户发现算法进行对比,并对基于不同数据集的影响力用户的可视化分析,实验验证了所提算法的有效性.

高校书记/校长眼中的高校图书馆:基于LDA主题模型的分析

高校图书馆的贡献与其在高校内部的地位和话语权不相匹配的问题长期存在,图书馆希望了解校领导对图书馆的哪些方面予以重点关注。文章将LDA主题模型应用于教育部高等学校图书情报工作指导委员会《大学图书馆馆长采访书记/校长访谈录》文本,发现高校书记/校长主要关注图书馆服务学校根本任务与整体规划、文化育人与书香校园建设、服务区域经济社会文化发展、资源与服务的数字化转型、突发事件下的应对策略、馆员队伍专业化建设六大主题的内容,并据此对图书馆未来如何调整自身工作内容与方向给出了建议。

突发事件网络的传播规律及特征——以知网事件为例

以“知网事件”为例,构建微博转发网络,运用社会网络分析方法,从网络全局特征、网络结构特征、节点影响力三个角度,分析该事件传播规律,识别核心节点;采集意见领袖发布的文本信息,运用LDA主题提取以及SnowNLP情感分析,分析意见领袖的观点倾向。实例分析表明:此次事件参与传播的人数多、范围广,但个体化强,互相联系松散,意见领袖在转发网络中具有较大的出度、度中心性和接近中心性,以及较小的限制度,属于4-shell层。意见领袖发布内容均持中立偏积极的态度,主题为事件阐述和经营状况。

基于知识图谱的抗疫意见领袖热点话题检测与分析

新型冠状病毒(COVID-19)疫情爆发期间,涌现出了众多的抗疫意见领袖。通过对意见领袖话题传播和演化进行分析研究,可以为网络舆情治理和疫情防控提供理论和知识支撑。采用N-Gram语言模型和Shin⁃gling相似度算法相结合的方式进行话题检测,再通过Neo4j图数据库存储与检索意见领袖、话题、事件等多维实体特征,构建以意见领袖为核心的话题图谱。实验结果表明,话题准确率达82.3%,召回率达81.6%,与传统Single-Pass聚类相似度算法相比均有所提高。通过对图谱分析,能够简单直观地展示出不同实体间多维舆情关系。同时,可以提高检索速度和分析效率,符合舆情传播客观规律。

微博意见领袖对微博信息传播的影响研究

本文在传统SIR模型基础上加入意见领袖因素,对微博传播规律建模并进行仿真,研究意见领袖对微博信息传播中的影响。然后,借助可视化工具,以新浪微博四个有代表性的热点话题为例,可视化展示话题传播过程,进一步分析意见领袖在信息传播中的作用,最终引导并促进网络舆论的健康发展。

社交网络舆情中意见领袖主题图谱构建及关系路径研究——基于网络谣言话题的分析

[目的/意义]大数据驱动的社交网络舆情传播中网络谣言关系路径主题图谱可视化分析,可以为相关舆情管理部门有效监管和正确引导社交网络舆情起到重要的指导和推动作用。[方法/过程]文章采用网络爬虫对社交网络舆情传播中网络谣言话题进行数据获取,构建网络谣言基于意见领袖主题图谱的实体及用户关系,确定意见领袖的关系路径分析参数;以新浪微博“重庆大巴坠江·非女司机逆行导致”话题为例,使用开源知识图谱工具Neo4j对数据进行主题图谱构建,利用Cypher语言对意见领袖的传播效率、传播路径和关键节点影响力进行分析。[结果/结论]数据结果表明,在微博网络谣言传播中,意见领袖知识图谱是一种有向网络关系图,意见领袖节点具有极强的影响力,普通用户节点的传播极易受到意见领袖节点的影响,意见领袖是舆情谣言话题传播中的关键人物;同时社交网络舆情的知识图谱整体呈现二级传播态势,单个意见领袖节点不具备左右谣言话题传播的能力,意见领袖节点与普通用户节点的壁垒随着网络谣言舆情的不断传播将在一定程度地慢慢弱化,使社交网络舆情向更为扁平及无序的方式传播。

基于微博意见领袖参与行为的热点话题检测研究

为了解决对微博海量信息采集分析的问题,为此本文研究提出基于微博意见领袖参与行为的热点话题检测算法。微博意见领袖在微博话题传播和演化过程中具有加速传播和引导等作用,本文从具有影响力的微博意见领袖采集微博信息,对信息数据进行加工处理以得到微博话题,并利用Single-Pass聚类算法作为核心算法进行话题的抽取,有效地提高热点话题检测的效率。

基于主题一致性和情感支持的评论意见领袖识别方法研究

社交网络上兴起的意见领袖深刻影响着大众,而评论区的高影响力用户越来越引起人们的重视,其评论可能会引导突发事件的舆论走向,对事件的后期演变和结果产生积极或消极影响,识别评论区的意见领袖对于掌握突发事件的网络舆情、引导舆论走向等方面具有重要的实践意义。提出基于主题一致性和情感支持的网络评论意见领袖识别方法,以山东辱母杀人事件为例,使用基于Relevance公式改进的潜在狄利克雷分配模型提取微博评论主题,根据可视化输出中评论与其回复所属主题节点之间的距离远近进行主题校正;通过基于情感词典的情感分析,计算评论和回复的情感值,确定回复者对评论者的情感支持态度;构建意见领袖特征指标组,包括获点赞数和获回复数2个1级指标以及获回复数下的直接获回复数、间接获回复数、直接回复数3个2级指标;赋予1级指标权重,计算意见领袖值,根据评论者的意见领袖值的高低确定具有正面和负面高影响力的微博评论意见领袖;从用户主页基本信息和用户评论内容属性两个角度,探讨评论意见领袖的行为特征。研究结果表明,评论者的获点赞数、获回复数等指标可以作为用户成为评论意见领袖的基础,根据直接获回复数、间接获回复数和直接回复数之间的相互作用可勾勒出用户在交互中的行为特征,评论内容的效应与用户概况之间没有显著的相关性。提出的网络评论意见领袖识别方法并不局限于只考虑用户本身影响力,而是着重关注评论内容以及用户之间的交互,能有效识别网络评论意见领袖。研究发现可为管理部门提供网民对突发事件的关注焦点和情感态度,有助于其及时掌握网络舆情,迅速准确地定位网络评论意见领袖,为突发事件应急决策和管理提供有效支持。

微博信息挖掘技术研究综述

对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。