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题名基于社交媒体的高影响力跨学科用户发现研究
被引量:9
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作者
吴小兰
章成志
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机构
安徽财经大学管理科学与工程学院
南京理工大学信息管理系
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第6期618-627,共10页
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基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目"社交媒体视角下学科交叉主题识别与追踪研究"(16YJCZH116)
安徽省教育厅人文社科"基于社交网络的交叉学科知识发现及其应用研究"(SK2016A0025)
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文摘
社交媒体环境中非正式学术交流与正式学术交流相互补充,已共同构成了有机的科学交流整体,探讨社交媒体中跨学科高影响力用户不仅可以作为正式交流中结构规律认识的补充与完善,还有助于社交媒体上普通用户或新用户快速与高影响力用户交流寻得帮助。但现有跨学科用户研究大多依据科技文献来进行,并不能有效地发现社交网络上跨学科用户。为此,我们结合科技文献的领域分类语料,在科学网博客平台上进行跨学科高影响力用户发现。首先我们基于领域科技文献语料,完成科学网博文的学科领域划分,然后根据博文的学科分类计算用户学科属性及跨学科专业度,最后根据用户跨学科高影响力模型得到跨学高影响力科用户。这为社交媒体上跨学科用户发现提供了一定的借鉴。
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关键词
跨学科研究
社交媒体
跨学科用户发现
标签隐含狄利克雷分布
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Keywords
interdisciplinary research
social media
interdisciplinary user finding
Labeled-LDA
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分类号
G350
[文化科学—情报学]
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