微博个体信息传播影响力评价指标分析

微博已经成为网络舆情产生的重要平台,其中具有强信息传播影响力的个体对网络舆情发展走势有着关键性影响。以3种类型微博个体2013年8月的微博数据作为研究对象,对5种传播影响力评价指标进行分析,发现同一评价指标的有效性具有一定适用范围,并受到微博个体类型的影响。建议在构建新的评价指标或模型时,应充分考虑待评价个体的类型的影响,以有助于提高评价结果的精准性。

基于条件随机场的网民评论对象识别研究

在分析网民评论对象特点基础上,提出一种基于条件随机场的网民评论对象识别方法。该方法无需引入任何领域知识,通过引入字级特征、特征词(字)特征、线索词(字)特征,利用条件随机场模型将网民评论对象识别问题转化为最大概率序列求解。实验结果表明,该方法具有较高的识别性能,能够完整、有效地提取网民评论中的评论对象。

微博个体信息传播影响力评价模型研究

【目的】微博个体信息传播影响力评价常用转发数作为唯一标准,面对如利用"购买粉丝"增加转发数的个体时,评价结果无法反映真实的传播影响力。【方法】从传播效果角度,引入并重新定义传播深度、传播速度两种传播效果特征并给出量化方法,结合转发数(传播广度)共同作为传播影响力评价维度,在此基础上融合构建微博个体信息传播影响力评价模型。【结果】实验结果表明相比转发数,新模型能真实反映个体信息传播影响力,尤其可以区分转发数相同情况下个体间信息传播影响力的差异。【局限】实验数据利用新浪微博API获取,API返回数据多少存在限制。为获得完整的传播数据,实验选取信息转发数低于2 000次的个体。但模型本身不受传播数据大小的影响,使用时保证数据完整即可。【结论】提供一种新的、更为准确的个体信息传播影响力评价模型,具有较强的理论和实用价值。

美国退役军人就业中的政府干预措施

美国军人退出现役后直接进入劳动力市场,政府不负责安排就业。但这并不意味着美国政府在退役军人就业过程中袖手旁观。为了使退役军人能够充分就业,美国政府充分利用其手中掌握的制度、政策以及经济资源,借助国家力量对退役军人就业实施积极干预。通过公开招聘,让退役军人进入政府部门工作从美国联邦政府成立起,退役军人就在联邦雇员中占有一定比例。虽然早期退役军人在政府部门任职是"