新媒体时代新闻媒体的属性异化与治理路径探析

现代信息技术、互联网技术的发展和应用,突破了传统媒体的时空局限性,不仅深刻改变了当今世界政治、经济、文化领域的宏观格局,还深入影响了新闻媒体的内容生产和传播机理,人类社会逐步迈入风险与机遇并存的新媒体时代。新的时代背景下,结合新媒体环境衍生的新特点、新变化、新要求,反思新闻媒体的传播现状、探究新闻媒体的治理路径具有重要的理论价值和现实意义。本研究以新闻媒体的传播属性和公共属性为价值维度取向,研究发现,新媒体时代新闻媒体面临新闻生产中的“拟态环境”陷阱和公众围墙里的“回音室效应”困境两方面发展瓶颈。文章尝试提出具有针对性的对策建议:提倡行业自律升级,加强部门规范监管;优化传播主体矩阵,加强媒介资质管理;推进媒体融合发展,规避算法过度依赖;拓展传播理论范式,提升公民媒介素养等。

一种基于EFD的混合属性聚类算法

为了提高混合属性聚类效率,提出一种基于扩张翻转距离(Expand Flip Distance, EFD)的混合属性聚类算法。以信息熵及熵权法为基础,通过定义扩张属性和属性扩张量得到EFD,将其作为待聚类对象属性区分的依据,进行聚类对象的属性约简,最终对约简后的属性构建混合属性聚类模型,实现混合属性聚类。实验结果表明,所提算法获得的聚类谱系图和聚类结果均优于对比算法,验证了该算法的合理性和有效性。

基于粗糙集属性约简和支持向量机的变压器故障诊断

针对油浸式变压器的故障诊断问题,提出一种利用差异化的粗糙集属性约简与有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)相结合的方法实现变压器故障类型的快速诊断。该方法首先通过油浸液中溶解气体量的历史数据及其对应的故障类型建立原始故障决策表;然后利用等频率间隔划分法对条件属性数据作离散化处理,利用差分矩阵对决策表信息进行差异化属性约简,建立每两类故障间的诊断规则,消除对决策结果区分度较低的冗余属性;最后根据约简属性的对应数据作为特征向量输入,构建有向无环图-支持向量机多分类诊断网络,进而实现对故障类型的判断。仿真实例表明,该方法在系统检测中提高了故障诊断的准确率。

群体性事件中的公权力价值取向分析

中国社会的公权力是以全心全意为人民服务为价值取向的,但由于代理人的自然人属性,某些地方、部门、行业的公权力又具有产生价值取向异化的可能性和现实性,表现出价值取向的异化属性。公权力价值取向的异化属性可划分为自大化、本位化、商品化、私利化、怠慢化等五个类型,表现为威权压制、回避"凉办"、妥协掩盖、臆想解决、理性谈判应对等五种形式异化选择。在现实社会中,公权力价值取向的异化属性是利益冲突性群体性事件的重要产生根源,而公权力价值取向的异化选择则是此类群体性事件发生的直接诱因,更是此类群体性事件所以频发、高发的重要推手。因此,实现公权力从异化选择到应然选择的价值取向回归,是解决群体性事件问题的根本之道。

建筑能耗异常数据的识别算法设计与仿真

异常数据是对建筑能耗预测结果存在影响的主要因素,结合回归分析特点,提出基于回归分析的建筑能耗异常数据识别算法,实现多属性建筑能耗异常数据的可靠识别。采用梯度提升回归树挖掘建筑能耗数据,通过优化聚类中心和数据特征融合,获取差异化属性的数据特征,将其作为自回归模型的输入,结合残差平方和理论,通过判断输入数据是否为异常数据,完成建筑能耗异常数据识别。测试结果表明,上述算法可获取数据集中不同数据特征分布集,实现不同属性的特征分类聚类,实现多属性数据中已有的异常数据和引入的异常数据的识别,保证异常数据的可靠识别。