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“微博问政”现象的实证研究——基于新浪微博的分析  [PDF]
赵国洪,陈创前
图书情报工作 , 2012,
Abstract: ?选取新浪微博为研究对象,探究我国“微博问政”的现状。分别从微博基本信息、使用状况、问政互动状况三个方面对新浪微博的624个政务微博进行跟踪考察,旨在对“微博问政”进行基于数据的、全局性的描述分析,探讨“微博问政”的广度、深度和效度,指出我国当前“微博问政”存在的问题与发展方向。
微博谣言识别研究  [PDF]
贺刚,吕学强,李卓,徐丽萍
图书情报工作 , 2013,
Abstract: ?指出微博在传播信息的同时,也夹杂着谣言等虚假消息、不实言论。针对微博谣言传播速度快、影响范围广等特点,深层挖掘微博中的隐含信息,提出符号特征、链接特征、关键词分布特征和时间差等新特征,将微博谣言识别形式化为分类问题,综合新提取的特征与微博文本特征、用户特征和传播特征构建多个特征模板,利用svm分类学习方法对微博进行分类,识别结果可有效辅助人们更好、更快地识别谣言。实验结果表明,在基本特征的基础之上,新提出的特征能有效提高微博谣言识别的正确率。
2012年我国微博研究综述  [PDF]
王晓兰
国际新闻界 , 2013,
Abstract: 本文对我国2012年微博研究的总体情况进行了回顾和分析,结果显示,该年微博研究比往年更加活跃深入,移动化、社会化、媒体化成为微博传播的主要特征,微博领域的创新、融合与治理成为微博研究的重要主题。
微博污染检测模型  [PDF]
石磊,代琳娜,卫琳,陶永才,曹仰杰
计算机应用 , 2013,
Abstract: ?信息传播的高速性加剧了谣言等网络污染在微博网络中的扩散。微博网络的用户量和信息量极为庞大。因此,对微博污染传播机制和污染检测手段的研究显得尤为重要。根据基于用户影响力建立的微博谣言传播模型,利用蚁群算法逆推污染传播路径,搜索受染用户,并分别以twitter和新浪微博为实验平台,通过对比分析验证了模型的可行性。实验结果表明:模型通过对受染个体的搜索,缩小了污染的检测范围,提高了微博污染的治理效率和准确性。
基于提升系数的微博异常排名检测方法  [PDF]
印桂生,张亚楠,董宇欣,袁伟伟,董红斌
哈尔滨工程大学学报 , 2013, DOI: 10.3969/j.issn.1006?7043.201206039
Abstract: 通过操纵微博提升排名的行为严重干扰了正常的微博排名秩序,现有的微博异常排名检测方法忽略了微博拓扑对微博排名的影响.文中通过比较微博网络中随机链接的微博BlogRank值与全连接、环状拓扑微博联盟中目标微博的BlogRank值,提出一种基于提升系数的微博异常排名检测方法.在仿真数据集的实验表明,该方法能通过微博拓扑有效地识别微博异常排名.
微博信息生命周期研究  [PDF]
刘晓娟,王昊贤,张爱芸
图书情报工作 , 2014,
Abstract: ?作为一种新环境下的信息资源,微博产生的海量数据也具有相应的生命周期。以3个微博热门话题数据为分析对象,将评论数作为微博信息生命周期的表征量,分析微博信息生命周期的特征、分布类型、半衰期等。发现微博信息生命周期有负指数型、平缓型、爆发型和锯齿型4种类型,其类型特征与微博活跃度无关,并且微博信息不具有特定的半衰期。
中国微博空间的议题呈现:新浪热门微博实证研究  [PDF]
韦路,胡雨濛
浙江大学学报(人文社会科学版) , 2014, DOI: 10.3785/j.issn.1008-942X.2013.12.021
Abstract: ?热门微博基本囊括了网民每天在微博上关注和讨论的焦点,成为微博舆论的缩影。对热门微博的主要议题、议题设置者、设置方式和议题分布进行研究发现:社会和娱乐两大议题成为微博用户最为关注的内容,体现了公共空间和私人空间在微博上的融合;热门微博的议程设置者主要以精英用户为主,但也为草根用户提供了参与公共空间的机会;内容是影响微博热度的决定性因素,而媒体形式和叙述方式等手段可有助于增加微博吸引力;在日常状态下,热门微博的议题呈现零散、琐碎状态,而一旦重大公共事件发生,微博视点会迅速聚焦,形成强有力的微博舆论。
微博的情报学意义探讨  [PDF]
余波
图书情报工作 , 2010,
Abstract: ?微博(microblog)是目前继博客之后最为流行的网络信息交流平台,与传统信息交流平台相比,微博具备多种新的传播特点和信息服务功能。从微博的信息传播属性、信息公平获取,微博空间的信息服务整合,微博的人际关系网络、竞争情报价值,微博中的信息污染、空间生态等多个方面,分别探讨它所包含的情报学意义。
中文微博用户标签的调查分析——以新浪微博为例  [PDF]
黄红霞,章成志
现代图书情报技术 , 2012,
Abstract: ?以新浪微博为例,采集微博用户的用户标签和微博内容数据,利用这些数据进行用户特征、用户标签的语义关系、用户标签与微博内容的关联度、情感标签分布等不同方面的调查统计分析。在以上调研基础上,针对标签推荐服务提出改进建议。
新浪微博与腾讯微博的竞争态势比较分析  [PDF]
罗颖瑶,邬锦雯
图书情报工作 , 2012,
Abstract: ?以微博作为分析主体,采用竞争对手分析方法与竞争态势矩阵对其进行竞争态势比较分析。在确立新浪微博与腾讯微博为竞争对手之后,通过对竞争对手目标、竞争对手现行战略进行比较,同时结合微博软实力、微博硬实力与微博关注度,形成竞争态势矩阵,全面而充分地揭示现行微博竞争态势,并做出发展展望,以示启发。
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