基于观点场模型的微博评论观点演化趋势预测方法

[目的 /意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法 /过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果 /结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。

基于观点吸引势的舆情事件意见领袖发现算法构建

从物理学中场的思想出发,将论坛、博客等舆情事件的讨论平台看作一个舆情场,引入观点势函数描述舆情场内各网民间观点的相互吸引作用,基于各网民的时变观点状态建立有向的网民观点吸引网络,通过寻找具有高观点吸引势的网民节点实现舆情事件意见领袖的发现;该算法能有效避免传统的基于链接或回复关系的意见领袖发现算法中网民连接的依赖关系不明确的缺点。

教育势科学理论在电动力学教学中的应用

本文阐述了教育势科学理论的基本特征,并尝试在电动力学教学中运用教育势科学理论中的找势、演势和造势的观点。通过三个实例说明如何在教学中注重对学生进行学习方法和学习自主性的教育。