互联网时代网络新闻标题的重要性研究

在传统媒介或者是网络媒介中,都将新闻标题作为信息源的"关键点",通过简短、精悍的语言将新闻的内容进行科学概括。互联网时代,网络新闻如何能在海量信息中脱颖而出,取得网民广泛关注,新闻标题的设计至关重要。本文首先对网络新闻标题的功能与作用进行了分析,指出了互联网时代网络新闻标题的重要性,针对提高新闻标题的质量提出了几种有效的创造手法。

基于语料库的网络新闻标题英译中模糊限制语批评性分析

本文运用语料库研究方法,对网络新闻标题原文及英译中的模糊限制语进行定量统计分析,并借助批评话语分析的方法,分析其英译中的中国特色大国外交思想构建与传播。研究发现,网络新闻标题较多地使用范围变动型和间接缓和型模糊限制语。除降低程度限制语的翻译外,其他类型的模糊限制语翻译都大量使用了删译策略。其中,频率变动型、情态意愿型、主观见解型缓和语在外译中的改写对意识形态构建和传播具有重要意义。

网络新闻标题中的预设触发

目前,新媒体已经成为人们获取新闻信息的主要途径。在海量的网络新闻信息中,撰写一个成功的网络新闻标题,成为引起读者关注、扩大传播范围的重点。本文厘清了预设的概念,预设触发语的几种重要类型,进而通过对网络新闻标题的研究,从预设触发语的视角出发,探讨了网络新闻标题的预设规律,并总结出常用的预设触发语,如使用特殊的动词、副词、介词以及特殊的句法结构等,希望能为网络新闻标题的撰写工作提供一些经验和参考。

经济新闻标题文体特征及翻译方法

随着经济全球化趋势的日益发展,人们对国际经济信息的需求也愈加迫切,网络英语经济新闻就是其中的主要组成部分。新闻标题作为新闻的眼睛,在新闻中起着举足轻重的作用。文章从词汇、语法和修辞这三方面探讨了网络英语经济新闻标题的文体特征,并在此基础之上提出了相应的翻译方法,即直译法、意译法、增译法和省译法。希望对网络经济英语新闻的相关研究提供一定的帮助和借鉴。

基于“敏感性-重要性-连通性”框架的神木市生态网络规划

构建生态网络对改善区域生态安全和推动城市可持续发展具有重要意义。文章基于“生态敏感性-生态系统服务重要性-景观连通性”综合评价结果识别生态源地,运用最小累积阻力模型和重力模型判定生态廊道,基于电路理论提取生态节点,形成点-线-面交汇的生态网络,并对神木市生态修复关键区域进行分级划定。结果表明:神木市生态源地共22个,面积达536.80 km^(2),多集中在东南部,平均dPC值为7.16,总体连通性不佳;判定出潜在生态廊道46条,廊道总长度365.39 km,多集中在东南部;提取出生态节点124个,包括生态夹点42个、生态障碍点59个、生态断裂点23个。依据生态网络规划结果,识别低质量生态空间,并划分为重点修复区、生态提升区、生态保育区;在此基础上提出源地、廊道、节点、低质量生态空间的分级管控策略,以期为其他生态脆弱型县域国土空间生态修复提供参考。

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。

基于重要性采样的超图网络高效表示方法

现有的超图网络表示方法需要分析全批量节点和超边以实现跨层递归扩展邻域,这会带来巨大的计算开销,且因过度扩展导致更低的泛化精度.为解决这一问题,提出一种基于重要性采样的超图表示方法.首先,它将节点和超边看作是两组符合特定概率测度的独立同分布样本,用积分形式解释超图的结构特征交互;其次,设计带可学习参数的邻域重要性采样规则,根据节点和超边的物理关系和特征计算采样概率,逐层递归采集固定数目的对象,构造一个更小的采样邻接矩阵;最终,利用蒙特卡洛方法近似估计整个超图的空间特征.此外,借鉴PINN的优势,将需要缩减的方差作为物理约束加入到超图神经网络中,以获取更具泛化能力的采样规则.多个数据集上的广泛实验表明,所提出的方法能够获得更准确的超图表示结果,同时具有更快的收敛速度.

面向目标体系网络的节点重要性排序方法

针对现有复杂网络节点重要性排序方法无法处理目标体系网络节点异质连边有向有权的难题,提出一种面向目标体系网络的节点重要性排序方法。利用K-shell算法计算网络节点的初始重要值,并在PageRank算法的节点重要性传递中考虑重要性分配趋强的特点和连边权重,提出K-shell和PageRank扩展(Extended K-shell and PageRank,EKSPR)算法,并给出EKSPR算法的收敛性证明,进行了作战仿真实验验证和算例对比分析。实验结果表明,EKSPR算法相对于K-shell算法和PageRank算法更适用于处理目标体系网络节点重要性排序,并且效率优于均值EKSPR算法。

基于邻域信息的复杂网络节点重要性评估方法设计

在复杂网络中准确识别影响力节点,对网络管理和网络安全至关重要。局部中心性方法简明易用,但忽略了邻居节点间的拓扑关系,不能提供全局最优结果。提出了一种关联节点连边关系和拓扑结构的重要节点评估方法,该方法首先综合应用H指数和信息熵对节点进行评估,在此基础上代入节点的结构洞特征,即在关注节点自身质量和邻居节点信息量的同时,考虑了其“桥接”属性。采用疾病传播模型对算法进行验证,应用肯德尔(Kendall)相关系数、互补累积分布函数以及传播影响力来验证算法的有效性与适用性。在6个真实网络数据集上的仿真结果表明,在识别和排序网络中的关键节点上,所提方法比传统中心性方法更准确。

基于D-S证据理论的时序网络节点重要性研究

特征向量中心性是衡量复杂网络节点重要性的有效方法之一,但时序网络特征向量中心性无法衡量节点的全局重要性。因此引入D-S证据理论,将每一时间层的节点重要性作为一个信息源,通过Dempster规则进行多源信息融合从而得到节点的全局重要性。在Enron、Workspace实证网络数据集上的实验结果显示,基于D-S证据理论的时序网络特征向量中心性比其他方法的Spearman相关系数平均提高22.9%和21.8%,表明该方法能够有效地将时序网络特征向量中心性运用于衡量节点的全局重要性。

网络传播中新闻标题的重要性

无论是传统媒介,还是网络媒介,都将新闻标题视为信息源的"关键点",新闻标题通过简练、精准的寥寥数语将新闻内容进行合理、准确的概括,对于以网络媒介为传播平台的新闻而言,新闻标题发挥着重要的作用。基于此,首先对新闻标题所具有的功能与作用进行分析和描述,进而对如何提高新闻标题的质量提出若干建议和意见。

融合节点重要性的通信系统无特征网络链路预测方法

通信系统的无特征网络链路中,由于忽略了节点的特征属性,导致预测评估结果的曲线下面积(Area Under Curve,AUC)值较低。针对上述现象,提出融合节点重要性的通信系统链路预测方法。提取无特征网络中节点的局部特征,构建节点的时间序列数据。计算每个节点的重要性,利用节点的重要性和时间序列数据,通过特定的算法,获取每个节点的预测值,从而实现无特征网络链路的预测。实验结果表明,该方法预测评估结果的AUC值较高,能够更准确地预测网络中的链路连接。

基于多指标交互的加权时序网络节点重要性

时序网络中的重要节点评估一直是社交网络领域中的热门话题,在病毒传播、信息挖掘等方面有着诸多应用。现有的算法虽然考虑到节点的邻居信息对节点产生的影响,但建模时仅仅考虑节点是否存在关系,对于链接强度的考虑不够全面。针对此问题,从时间层面去考虑节点链接强度,提出一种新的层内邻接矩阵。同时,综合考虑节点自身的邻居和跨层节点的公共邻居来衡量层间耦合关系,提出多指标交互算法;其次,构建加权超邻接模型(WSAM);最后,通过计算时序网络中每个时间层节点的特征向量中心性来评估时序网络中节点的重要性。实验结果表明,TWCR算法在时序最大连通分量、网络性能、容错性三个方面优于SAM、SSAM和WPA方法。

基于miRNA-gene调控网络的miRNA重要性评估

MicroRNAs(miRNAs)是一类非编码短序列RNAs分子,它能够与靶基因特异性结合,进而影响靶基因对应的蛋白质产量。单个miRNA可能调节多个基因的表达,同时,单个基因的表达也可能被多个miRNAs所调控。已有研究表明,miRNA可以作为潜在的肿瘤标志物用于癌症的早期诊断和治疗。评价不同miRNAs的重要性对于探究miRNA在各种疾病中的作用具有重要的意义。因此,文章基于miRNA与基因之间的调控网络,提出了一种miRNA重要性评价指标。通过对该指标对miRNAs进行打分排序,排名靠前的miRNAs与疾病相关可能性越大,GO富集分析结果表明,排名靠前的miRNAs具有重要的生物学功能。基于排名靠前的100个miRNAs表达特征,训练SVM分类模型对各种癌症进行分类,实验证明其平均精度达到90%以上。总之,文章提出的miRNA重要性指标对于疾病相关miRNAs的识别以及应用具有重要的指导意义。

基于网络有向关系的节点重要性排序方法

针对因网络多重分流导致的节点重要性特征分布混乱、差异性较大的问题,提出一种基于网络有向关系的节点重要性排序方法。建立多重分流复杂网络结构的动态模型,根据节点的线性变化关系,动态计算节点在网络流域中的实时状态值。根据节点的实时状态值,通过效率矩阵求得预设节点与任意点间重要性贡献参数,其可以反映两个节点间的关联程度,根据关联指向大小实施重要性排序。实验结果表明,所提方法可以精准排序全局重要度值在0.021~0.085范围内的节点,可以在1s内完成重要性较低的节点排序。

浅析网络安全在信息时代中的重要性

随着时代不断发展进步、科学技术发展突飞猛进,计算机技术、通信技术的发展全部都需要网络技术支持,在丰富人们生活、带来巨大便利的同时存在的安全风险问题也愈发严峻。本文以信息时代为背景,将影响网络安全管理的因素作为切入点,详细分析了计算机网络信息安全的防范措施,希望通过新法律、新技术和新理念赋能、优化加密防护、建立安全防御预防系统、提高全民安全防护意识等手段筑牢网络安全防线,最大限度保障网络使用安全。

浅析网络新闻标题的失范、侵权及规避策略

标题党是当前网络新闻常见的一种新闻标题现象,虽然能短暂地吸引受众的注意力,但若不加以约束,会对新闻行业的发展带来不良的影响。随着媒体间竞争的加剧,网络新闻标题失范的现象愈演愈烈,呈现出话题标签化、内容误导化、用词偏差化和形式普遍化的特征,容易造成侵犯报道对象的名誉权、姓名权等人格权及侵犯其他传播主体版权等问题。因此,探讨网络新闻标题的失范、侵权及规避策略显得尤为迫切与重要。

网络新闻标题的写作探讨--以《人民日报》微信公众号为例

新闻标题就是新闻的题目,是新闻的内容精萃所在,也是作者的倾向所在。新闻题目拟得好,可以传导文章的核心,吸引读者阅读。当下,人们的阅读习惯也从“看标题+看文章”转变为“看标题+看感兴趣的文章”,甚至只“看标题”。文章通过分析《人民日报》微信公众号的新闻标题特点,来探讨新媒体时代网络新闻标题的写作。

财经韩语网络新闻标题的翻译策略探析

随着时代的变迁,网络媒体日新月异,网络新闻报道乘势而上,成为民众获取信息的主要渠道。在各种新闻中,财经新闻属于关注度较高的一类。财经新闻的专业水平较高,标题有鲜明的风格特点。网络新闻标题承担着吸引读者、凝练新闻主要内容的重要任务,因此新闻标题翻译工作至关重要。近年来,韩语新闻标题的翻译及研究成为讨论的热点,许多学者对两国新闻进行了积极研究。文章在研究韩语网络新闻标题的基础上,探索财经类韩语网络新闻标题的翻译策略,主要采用文献研究法,语料选自韩国新闻网站东亚日报中的财经新闻原文文本及其对应汉译文本。通过阅览、筛选出的语料,分析韩语网络新闻标题的特点,并研究其翻译策略。文章首先从语言学的角度考察了韩语财经网络新闻标题,总结出三个方面的特点:文体特点、用词特点和语法特点,进而在奈达翻译理论的指导下,总结出五种翻译方法:直译法、意译法、增译法、省译法和改译法。文章旨在为译者翻译财经韩语标题提供帮助,使语言学习者提高韩语学习效率。受理论水平和研究水平的限制,文章存在一定局限性,如在研究范围上,文章仅对一家新闻网站文本进行了研究,未能对其他新闻网站的新闻文本开展研究。