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[期刊] 情报学报
[作者]
段庆锋 潘小换
识别新兴主题是把握学科前沿发展趋势的关键,内涵丰富而类型多样的社交媒体为感知学科即时动态提供了新的途径。首先,探讨了利用社交媒体数据识别学科新兴主题的机制;其次,提出基于替代计量学的监测指标:关注热度与关注强度,提出以两者的回归直线为基准的新兴主题识别方法;最后,以情报学领域为对象开展实证分析。研究发现关注强度指标对于即时性新兴主题具有较高敏感性,而且基于两种指标组合的识别方法能够较好地识别具有增长潜力的学科新兴主题,说明通过社交媒体发现学科新兴趋势是一种可行且有效的方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李长玲 牌艳欣 荣国阳 范晴晴 郭凤娇
[目的/意义]大科学时代，跨学科合作日趋普遍，准确把握跨学科相关知识配对成为跨学科合作研究的前提。基于学术社交媒体弱关系结构识别跨学科相关知识组合，一方面有利于科研人员选择跨学科研究方向；另一方面也是对科学文献数据识别结果的补充。[方法/过程]以科学网为样本来源，以图书情报学科为例进行实证研究。首先，通过用户好友链接关系，构建目标学科用户—跨学科好友用户关系网络；其次，基于学者博文筛选能够代表学者主要研究对象、问题或方法的研究主题作为知识节点，基于好友关系构建目标学科知识节点—跨学科相关知识弱关系网络；最后，构建合作潜力模型，识别最佳跨学科相关知识配对。[结果/结论]识别发现“高被引论文—生态学理论”、“科研合作—波士顿矩阵”等是图书情报学跨学科合作知识组合，并分析它们的合作可能性与合作方向，验证模型的可行性与有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
齐林峰
[目的 /意义]跨领域关联实体一直是实体解析研究的主题,本文旨在不同的社交媒体(跨社交媒体)中找到属于同一用户的账户。[方法/过程]在传统近似字符串匹配技术的基础上,提出使用属性值结合社交媒体中的链接和文本内容的方法,比较两个不同社交媒体账户的属性相似度、邻域相似度和关键词相似度这三个匹配函数,以此提高识别这两个账户是否是同一个人的精确度。并利用社交媒体Facebook和Twitter数据作为实验数据集,针对匹配函数的不同组合进行试验。[结果 /结论]结果表明,三个匹配函数的组合能够得到更多的账户匹配为同
关键词：
社交媒体 实体解析 属性链接 跨社交媒体
[期刊] 情报杂志
[作者]
胡雅萍 洪方
[目的/意义]随着互联网科技的快速发展,社交媒体情报(SOCOMINT)作为一种情报搜集的新形式,已经成为情报界不可或缺的重要情报来源之一。探讨这一概念将有助于我们理解和把握互联网环境下的社交媒体作为维护国家安全情报源的重要价值。[方法/过程]采用文献研究法,在探讨社交媒体情报这一术语产生的缘由、定义、搜集方式的基础上,归纳其在情报实践过程中所面临的风险与挑战并提出相应对策。[结果/结论]研究发现,只有重视社交媒体情报“双刃剑”效应,在合理、合法、合规的基础上深度挖掘社交媒体情报,才能使之成为新媒体时代维
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吴小兰 章成志
[目的/意义]社交媒体下非正式学术交流逐渐成为学者们学术交流的又一新天地,探索社交媒体下具有综合交叉学科性质的图书情报领域的跨学科特性,可以作为传统学术交流研究的一个补充与参考。[方法/过程]以科学网博客为代表,从用户好友关系、评论关系及推荐关系三个角度构造学科亲缘树,然后借用亲缘树的多样性指标分析了图书情报的跨学科特性。[结果/结论]通过本文研究,发现图情领域用户学科亲缘树与好友学科亲缘树之间存在强相关性,推荐对象的学科亲缘树与评论对象的亲缘树存在极强相关性;此外,本文还发现"计算机科学""管理科学与工程""宏观管理与政策"是社交媒体上图情领域用户最亲缘学科。
[期刊] 企业管理
[作者]
杨文
根据企业内部网站、ＱＱ群、手机短信平台、微信公众平台、远程会议视频等不同的形式、特点和要求，开办富有特色的栏目，发布新鲜活泼的信息，始终保持员工心理疏导的生机和活力。国网甘肃送变电工程公司（简称甘肃送变电）近年来建设工程日益增多，施工产值不断攀升，经济效益不断提高，员工收入不断增加。但是一些员工仍然感到＂不幸福＂，牢骚满腹、精神怠倦、工作积极性
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘亚丽 范逢春
[目的/意义] 分析社交媒体用户数字囤积行为因素之间的影响关系与层级结构，为国内外学者进一步探究社交媒体用户数字囤积行为问题提供价值参考，为社交媒体运营商减少用户数字囤积行为提供干预策略。[方法/过程] 基于MOA理论，从动机、机会和能力3个维度提取要素，结合改进的DEMATEL-ISM-MICMAC对社交媒体用户数字囤积行为的影响因素进行影响程度打分，确定关联路径，划分层级模型，并建立“驱动力—依赖性”结果分析图。[结果/结论]在DEMATEL的计算结果中，其中心度较高和影响度较高的因素与ISM中的根源层因素以及MICMAC中所得出的独立群因素在影响性质上具有一致性，且进一步发现改进的DEMATEL-ISM-MICMAC对社交媒体用户数字囤积行为影响因素之间的识别和内部关联存在交互关系。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴小兰 章成志
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,
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
申恩平 马凤英
[目的/意义]社交媒体的出现催生了知识分享的新通道和新机制,文章通过分析提出了社交媒体影响知识分享的作用模型,以期后续研究。[方法/过程]基于已有研究,首先阐述了显性知识和隐性知识并非绝对一分为二,而是连续体,因此社交媒体作为信息技术可以促进知识的分享。然后根据社会存在/媒介丰富度、自我呈现/自我表露两个变量分析了社交媒体的分类。在上述基础上,通过分析社交媒体促进知识的编码和传播、加强人与人之间的联系、提供真正支持和促进知识分享的环境3个方面阐述了社交媒体对知识分享的作用。然后浅谈了在社交媒体中分享知识的
关键词：
社交媒体 知识分享 显性知识 隐性知识
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李佳培 贾楠 冯鑫 安海岗
[目的/意义]文章旨在探究众多社交媒体计量指标与传统引文量之间的深层次关系。对于新型学术评价指标的筛选、学者学术影响力的提升途径以及在线学术交流研究都具有重要意义。[方法/过程]利用实证分析的方法,首先对数据进行标准化,然后对16个社交媒体变量进行降维,提取6个公因子,最后对引文量与公因子之间进行多元逐步回归分析。[结果/结论]发现提取的6个社交媒体公因子中,对引文量产生显著影响的有学术因子、政策因子、同评因子3个公因子,且学术因子正向影响引文量,政策因子和同评因子负向影响引文量。新闻因子、微博因子和百科因子未产生显著影响。这一结果一方面在质疑将众多社交媒体计量指标引入学术评价;另一方面在肯定社交计量指标对学术评价多元化的影响。
关键词：
社交媒体 计量指标 引文量 因子分析
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
魏巍
文章的研究旨在提高利用社交媒体挖掘药物不良反应(ADR)的科学化和智能化水平,为药品上市后的安全监测和个性化健康信息服务提供可借鉴的方法。首先提出了ADR知识发现与利用模型的总体框架,然后分别对模型中涉及的基本要素和信息活动进行详细的解释和阐述:在基于社交媒体的药物不良反应知识发现与利用过程中,分别采用各种自然语言处理、机器学习、人工智能、语义分析方法,过滤社交媒体大数据、抽取ADR信号、半自动构建ADR本体和生成个性化ADR智慧。研究揭示了药物不良反应"数据—信息—知识—智慧"信息链中的信息活动规律,为
[期刊] 工业工程
[作者]
王海杰 吴琼
由于社交媒体上的信息传播具有广泛性和快速性,及时从社交媒体中挖掘汽车的缺陷信息对汽车厂商改进产品设计、优化质量管理具有指导意义。目前有关社交媒体缺陷识别的研究挖掘的缺陷信息较少且方法以聚类为主,效果不是很好。在现有关于社交媒体缺陷识别研究的基础上,结合企业的实际需求,扩展了具体的缺陷类别;基于朴素贝叶斯的分类方法详细对比了3种特征提取方法,并在此基础上结合EM算法实现了半监督的分类学习。实验结果表明,在缺陷类别划分符合企业实际需求的情况下,所提出的方法能够有效地识别出对应类别的缺陷,为企业缺陷管理提供决策支持,同时可以降低一半的人工标注成本。
关键词：
社交媒体 缺陷识别 特征提取 半监督学习
[期刊] 图书情报工作
[作者]
都平平 郭琪 李雨珂 孟勇 穆亚凤
介绍社交媒体的发展现状和国内外图书馆学科信息服务对社交媒体的应用情况,以高校图书馆的实际应用为例,论述如何利用多种社交网络平台上的空间、日志、微博、动态、好友圈、群组、图片、视频等功能模块对图书馆信息知识资源进行推广展示、存储记录、广泛交流和共同分享,通过交互信息阅读、挖掘有价值的网络性知识,使读者利用学科社交网络平台得到即时、方便、高效、快捷的受助、自助及互助式信息服务和知识获取,从而实现基于社交媒体的学科信息交互阅读和知识推广服务。
[期刊] 情报学报
[作者]
林杰 苗润生
专业社交媒体中主题图谱的内容包括论坛中的主题及主题之间的关系,其具有挖掘专业产品创新方向、构建专业知识索引等重要应用价值。本文基于深度学习技术与文本挖掘技术,提出了专业社交媒体中的主题图谱构建方法。首先,使用专业社交媒体中的文本训练Skip-Gram模型,利用该模型的隐藏层权重与模型输出的预测结果,分别获取词语间的语义相似度与上下文关联度。其次,基于该语义相似度与上下文关联度,对已有领域种子本体词汇进行扩充,将语义相似或上下文相邻近的词汇纳入本体词汇,为主题抽取提供高质量的领域词汇。然后,基于扩充的专业本体词汇,使用结合本体词汇的LDA主题模型从专业社交媒体文本中抽取主题与主题词。最后,利用语义相似度与上下文关联度,定义关联度权重,通过图模型与谱聚类,获取主题间与主题词的关联关系与层次结构。本文使用汽车论坛语料进行主题图谱生成实验。实验结果表明,本文方法获取的主题词纯净度相比单独使用LDA模型提升了20.2%,且能够清晰合理地展现主题之间的关系。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
王林 梁靖懿 王玉芳 张江丽
本文采用实证研究和心理实验的方法，探讨了社交媒体依赖性和品牌信息对消费者品牌识别的影响。结果表明：社交媒体依赖性正向影响消费者品牌识别度。品牌信息丰富度正向影响消费者品牌识别度。相对于品牌标志和宣传语，在品牌信息更丰富的广告的刺激下，消费者品牌识别度更高。最后本文对所得结果进行讨论并指出未来的研究方向。
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