基于SEIR模型的网络热搜话题传播仿真研究

网络热搜话题具有传播扩散现象,当前对于网络热搜话题的研究主要集中在传播效果评估、传播趋势预测、社会影响评价以及舆论引导等方面,而对于网络热搜话题的研究未能揭示传播动力学参数对于传播过程的影响。文中采用SEIR模型构建了网络热搜话题传播动力学模型,分析研究了网络平均度、不信任概率、接触后立即传播概率、感染率、治愈率、复发率等影响因素对模型的影响。

台湾地区术语建设及术语相关研究管窥

随着内地和台湾地区交流的日益密切和频繁,加强两岸术语研究工作的交流与互鉴变得尤为重要。文章对台湾地区术语建设的管理结构、历时发展、已有成果,两岸共同编纂术语工具书的合作成果,“乐词网”术语搜索及资源在线平台,两岸共同建设的“中华语文知识库”及其他语料库进行了详细介绍和全面梳理。对台湾地区在Web of Science(WOS)核心合集数据库中与术语相关的研究进行了主题抽样分析,借助文献计量学工具VOSviewer进行了可视化呈现。揭示了台湾地区学者在国际核心期刊上发表的术语相关研究的发展趋势和热点议题。以期为众多两岸术语研究者、语言爱好者提供研究与学习的素材和途径,助力两岸学者的沟通与合作,并确定未来协作努力的方向,也为两岸的术语建设、制定科技发展战略提供有益的参考和支撑。

布谷鸟算法优化支持向量机的网络热点话题预测

热点话题具有突发性和实时性,负面热点话题会对社会稳定产生不利影响,为了准确刻画热点话题变化趋势,建立一种布谷鸟搜索CS(cuckoo search)算法优化支持向量机(SVM)的热点话题预测模型(CS-SVM)。首先对网络文本进行聚类预处理,并获取热点话题的时间序列;然后利用SVM对时间序列进行建模,并采用CS算法优化SVM参数;最后通过仿真实验对CS-SVM模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比预测模型,CS-SVM模型可以准确描述热点话题的变化趋势,提高了热点话题的拟合精度和预测精度。

新媒体视域下图书馆热搜话题调查研究——以新浪微博为例

通过对2019年以来与图书馆相关的新浪微博热搜话题进行多维度分析,得出公众对图书馆的关注日益提高、图书馆的重要地位日益凸显、图书馆的正面形象是公众认知的主流、重大热搜会引发理论和业务革新的结论,有针对性地提出建议,为新媒体环境下图书馆业务革新和事业发展提供参考。

粉丝文化对社交平台热搜话题的溢散效果研究——以新浪微博中鹿晗恋情事件为例

在社交平台中粉丝不再局限于被动地接收信息,而是开始积极地参与议题,话题的设定。在大众媒介的滋养中诞生的粉丝文化,以其强大的移情心理对社交平台的话题产生溢散效果。而这必然会导致媒体把关权力和话语权开始下降,最终引发谣言的滋生、有效议题流失等问题的出现。

基于CS-SVM的网络热点话题变化趋势预测

为了提高网络热点话题变化趋势的预测精度,提出一种布谷鸟搜索(CS)算法优化支持向量机(SVM)参数的热点话题变化趋势预测模型(CS-SVM).首先获取热点话题的时间序列,然后将SVM参数作为一个鸟巢位置,通过CS算法模拟布谷鸟种群寄生繁衍机制找到最优参数,最后根据最优SVM参数建立热点话题变化趋势预测模型,并采用仿真实验对模型性能进行测试.结果表明,相对于对比预测模型,CS-SVM提高了热点话题变化趋势预测精度,可以准确刻画热点话题变化趋势,是一种理想的复杂、多变热点话题变化趋势预测工具.