基于网页布局相似度的Web论坛数据抽取

Web论坛中蕴含着丰富的信息资源,充分利用这些信息资源依赖于论坛数据抽取技术。该文解决了从Web论坛抽取什么数据和如何抽取的问题,提出了一种基于网页布局相似度的Web论坛数据抽取方法,有效弥补了目前方法的自动化程度低,或准确率低的不足。该方法充分利用Web论坛网页布局结构上的特点,采用分级处理的方式,先识别出主题信息块、再利用待抽取数据的统计规律在主题信息块中完成抽取,整个过程不需要任何人工干预。实验结果表明,新方法对不同的BBS站点有很好的通用性,且具有较高的准确率和召回率。

基于WebGIS的作物生产信息服务系统构建

阐述了基于WebGIS的作物生产信息系统和设计、功能及其实现。系统实现了农作物空间信息的在线发布、讨论主题的查看、发表和回复以及论坛管理等功能,可及时发布有关优质作物种植区域分布、栽培面积、产量、栽培技术、作物病虫害防治等信息,为专家和农民构建一个有效的网络信息交互平台。

网络时代的股市“自行车定理”——基于股票论坛数据及分析师评级的研究

使用一个直接源自投资者行为的新颖变量——股票论坛的超额发帖量——作为个人投资者关注的代理变量,结合分析师中性评级事件,本文证实了Barber和Odean(2008)的价格压力假说及其理论模型中的定理。发现短期内投资者关注显著地增加了股票的交易量,并对股价产生向上的压力作用;投资收益随着投资者关注的增加而减少,若是采用卖空高关注度股票的投资策略,可以获得27.75%的年超额收益。

一种局部最优社区挖掘方法

研究互联网论坛中划分用户社区问题。首先通过分析用户在论坛上的发言层次结构与内容建立用户之间的回复关系图,然后提出一种基于局部最优的图聚类方法LOGCA对大容量的论坛网络图进行分类。实验得到互联网论坛上几个有意义的用户社区,并且确定了社区成员的共同兴趣。实验结果表明新方法简单有效,能够从大规模网络中发掘出有意义的用户社区。

科学计量学迎接新挑战与新机遇——2018科学计量与科技评价天府论坛综述

"2018科学计量与科技评价天府论坛"于2018年9月在成都召开,来自全国各地60余家高校和科研机构的240余名科研人员、师生围绕科学计量与科技评价领域的国际研究进展和前沿发展动向展开了交流和讨论。文章从理论与方法的不断深入、广泛的实践应用、发展机遇与挑战等三个方面,讨论和分析了在大数据时代科学计量学与科技评价发展的新挑战和新机遇,以期揭示科学计量学研究与科技评价工作的发展现状和未来发展图景。

NBCORS服务网站的建设

NBCORS服务网站是宁波市连续运行卫星定位服务系统建设的窗口和重要组成部分。网站系统由数据库部分和网站部分构成,网站设置了用户注册、中心介绍、动态信息、数据下载以及用户论坛几个板块,解决了用户使用中遇到的各种问题,为用户提供了交流和学习的技术平台,促进了NBCORS的推广应用。

多维网络论坛数据的层次可视化

多维数据的可视化可以帮助人们在有限的时间内快速理解和分析海量数据集。网络论坛数据具有复杂性和大规模性,无法采用简单的图形显示出隐含的规律。针对多维海量论坛数据,首次分析了论坛数据的特点,然后提出了一种层次的数据组织方式,进而针对论坛中的主题时变分布、热门主题转换、作者回复关系等多种数据信息,采用平行坐标、曲面关系图、层次映射图等多种形式进行海量论坛数据的互动可视化。最后以实际论坛数据为例,给出可视化结果并进行分析。

青年护理学术论坛相关问题调查

目的了解护理论坛与会代表的真实想法和要求 ,提高下届护理论坛的质量和水平。方法自编护理论坛相关问题调查问卷 ,对 85名参加“浙江省第二届青年学术论坛护理与人类健康分论坛”的代表进行问卷调查。结果护理代表对论坛的总满意率为 98 8%;以总满意度为因变量 ,回归方程为 :总满意度 =0 6 44 +0 4 11(学术氛围 ) +0 2 0 3(科学性 ) +0 2 46 (百家争鸣 ) ;大部分代表认为论坛起到了促进护理学科发展、交流护理经验、开拓思路、学习知识和促进护理人才培养等作用。结论举办护理论坛有利于营造民主、自由、严谨的学术氛围 ,活跃学术思想、促进护理学科发展和人才成长 ;而办好论坛的关键主要在于营造良好的学术氛围、提高交流论文的科学性和引导充分民主自由的讨论等。

基于关联分析的网络数据可视化技术研究综述

当今万维网、社会关系网等网络的规模迅速发展,海量高维的网络论坛数据给论坛管理员和其他分析人员提出了巨大的挑战,人们很难对隐藏着丰富信息资源的网络论坛数据进行管理和分析。关联规则可以挖掘数据中隐藏的关联关系并预测其发展趋势,可视化技术则能将数据清晰直观地展示,辅助用户决策。于是,针对数据量大、结构复杂的网络论坛数据,将关联分析与数据可视化结合,阐述关联规则和网络数据可视化相关定义及总体目标,并对相关技术进行综述,提出了包含关联规则挖掘、主题挖掘、可视化等技术的基于关联分析的网络数据可视化技术实现框架,以帮助人们在有限的时间内快速理解和分析海量论坛数据集。最后,对数据可视化目前存在的问题与挑战进行探讨。

电力供需实验室的开发与建设

国家电网公司电力供需实验室是"十一五"期间国家电网公司重点建设的八大实验室之一。电力实验室由数据信息平台、业务支撑平台和应用平台3层平台构成。三者既相互独立,又相互联系。数据信息平台是电力供需实验室的基础。应用平台是直接面向用户、实现电力供需分析预测以及实验等功能的窗口,业务支撑平台是连接数据信息平台和应用平台的桥梁。目前,电力供需实验室已经基本具备了电力市场分析预测功能以及实验功能,可以应用于年度电力市场分析预测工作中。

如何分析慕课论坛中的数据:六大分析方法述评

课程论坛是慕课师生交互和生生交互最主要的发生场所,面对其中不断生成的数据,如何选择合适的方法分析和了解论坛的教学和交互活动并优化论坛环境,是慕课研究者们关注的重要问题。以Web of Science Core Collection和ScienceDirect为文献来源数据库,选取2014-2018年与慕课论坛(MOOC forum)数据分析最相关的30篇英文文献,结合实例详细阐述网络志、内容分析、数理统计、聚类分析、网络分析、文本挖掘等6类方法的具体分析过程。在此基础上,探讨以上方法及现有数据分析的局限,并为未来研究者分析慕课论坛数据提出建议:将数据分析结果服务于慕课利益相关者;加强对慕课论坛的动态分析;探讨相关背景,逐步扩大研究的推广范围。

网络异源数据社会风险预估及有效性分析

针对互联网中异源数据的风险预估问题,借鉴社会心理学中社会风险研究成果,提出基于深度学习模型Paragraph Vector的风险分类和风险预估方法.选择"天涯社区"的"天涯杂谈"和"百姓声音"子板块为例,通过话题分析和相似度比较说明了不同子版块之间社会风险分类的可行性;利用基于Paragraph Vector的K-Nearest Neighbors分类方法(KNN-PV),以"天涯杂谈"标注数据为训练集,实现"百姓声音"相同时间段新发帖的风险分类和风险预估,并通过人工标注结果验证了KNN-PV方法的有效性.研究结果表明,基于机器学习方法能够实现互联网中异源数据的风险分类和风险预估.

校园网论坛评论的人类动力学分析研究

基于校园网论坛评论的数据统计,从群体层面和个体层面深入挖掘学生用户在校园网论坛上活动行为的时间间隔分布的统计特性,以及给出学生群体兴趣度消失模型的实证研究。研究发现,论坛整体评论时间间隔以及用户个体活动时间隔服从幂律分布,学生群体兴趣度消失模型中,学生群体对于某个话题的兴趣逐渐消失,评论的时间间隔服从幂率分布,且对于比较敏感的话题,会存在兴趣再次上升的情况。

中国新常态与智慧城市建设——2015上海交通大学城市科学春季论坛综述

由上海交通大学、光明日报社编辑部、新华社《瞭望东方周刊》主办的"2015上海交通大学城市科学春季论坛"于2015年4月11日在上海举行。论坛以"中国新常态与智慧城市建设"为主题,围绕"中国新常态与智慧城市战略研究"、"新型城镇化与智慧城市规划建设转型"、"智慧社区与智慧村镇建设"进行深入研讨交流,并以新常态背景下的智慧城市建设为载体,探讨了文理学科交叉的创新模式问题。

面向网络论坛的文本数据获取与存储方法研究

针对网络论坛文本数据的特点与网络论坛的结构,提出了一种网络论坛文本数据获取与存储方法。先采用Browser/Server架构云构建网络论坛数据系统框架,再依托网络爬虫技术实现对网络论坛数据的收集,然后基于Bi-LSTM网络搭建主题相关性文本数据过滤系统,最后采用My SQL和Mongo DB数据库,构建数据存储方案。系统设计表明所提出的方法可行,为网络论坛舆情的研究与引导提供了依据。

网络空间公民利益诉求的对象选择与行为特征——以全国网络问政平台的大数据分析为例

公民在互联网平台如何选择诉求对象以及针对不同诉求对象选择何种诉求行为,既体现了现实政治制度的客观约束,也反映出公民的价值观。通过对全国网络问政平台的大数据分析,发现公民更倾向于向省级党政部门而非地市级党政部门表达诉求。公民在向地市级党政部门发表诉求时更倾向于使用负面的情感,显示出地市级面临更大的情绪治理任务;在向省级党政部门表达诉求时更倾向于使用集体话语,采取话语“闹大”的策略。不同层级的党政领导面对公民诉求有不同的回应逻辑,地市级行政首长更愿意回应公民的正向情感诉求,其他层级或者部门则更可能回应负面情感的诉求。此外,不同的诉求对象对于不同主题、情感倾向与政策目的的诉求也存在差异化的回应逻辑。因此,在对网络空间的公民利益诉求表达与政府回应进行分析时,必须注意到现实政治制度中不同层级、不同党政部门的差异。

基于论坛的中国互联网用户兴趣调查研究

通过分析网民在论坛中的发帖内容来揭示网民所共有的社会兴趣。通过跟踪流行中文论坛的在线人数和日发帖量来说明论坛在中国很受欢迎,论坛用户所共有的兴趣可以被看成社会兴趣。使用数据挖掘方法分析天涯论坛发帖内容,引入量化阶梯树表现社会兴趣。实验结果不仅揭示了论坛用户所共有的普遍兴趣,而且确定了当前的社会热点。实验表明通过研究论坛可以自动确定社会兴趣和社会热点。

一种网络论坛结构化数据的通用提取算法

在当今大数据的时代,很多人会在网络论坛上发表自己的观点和看法,为舆情监测、商业决策等工作提供了大量参考信息。但这些信息往往以半结构化的形式存放在论坛页面中,并且不同论坛网站采用的页面结构也不尽相同。针对这一问题,设计一种基于特征识别的通用提取算法,可以从不同结构的论坛页面中提取出结构化的数据(包括标题、作者、发帖时间和帖子正文)。对回帖数较少/较多的情况、大量网站使用论坛软件进行管理的实际,设计不同的提取方案。最后,设计一个综合的通用论坛数据提取算法,在包含77种、177个网页论坛上进行测试,测试结果表明,算法具有较好的提取效果,可用于数据采集、舆情分析等工作。

夏新电子TL9000通信业质量管理体系的建设

本文主要介绍夏新电子IS09001从1994版向2000版转换之时,在2000版IS09001的基础上导入 TL9000:3.0的做法。

5W模式下2019博鳌亚洲论坛舆情传播分析

互联网的发展为网络舆情信息的传播提供了很大的便利,因此,对网络舆情的正确分析和引导十分必要。在舆情监测工具——“清博大数据”的支持下,基于“拉斯韦尔5W理论”本文对“2019博鳌亚洲论坛”年会传播的网络舆情信息进行分析,从而探究博鳌亚洲论坛年会期间传播主体、内容、媒介、受众、效果五个方面的网络舆情信息。对引导网络舆情正向发展提出了相关建议:主体传播者要传播积极正面的舆情信息,舆情传播的内容信息要与事件相契合,传播媒介应该对舆情信息进行把控,受众要提高对网络舆情的认知能力,从而促进网络舆情积极正向的发展。