- 年份
- 2024(13068)
- 2023(18630)
- 2022(16373)
- 2021(15218)
- 2020(13063)
- 2019(30155)
- 2018(30025)
- 2017(57540)
- 2016(31727)
- 2015(35826)
- 2014(35798)
- 2013(35336)
- 2012(32321)
- 2011(29155)
- 2010(29170)
- 2009(27013)
- 2008(26604)
- 2007(23858)
- 2006(20493)
- 2005(17615)
- 学科
- 济(124938)
- 经济(124725)
- 管理(90125)
- 业(86953)
- 企(72750)
- 企业(72750)
- 方法(62961)
- 数学(54447)
- 数学方法(53606)
- 农(34375)
- 财(31803)
- 中国(31295)
- 学(29377)
- 业经(28209)
- 地方(24111)
- 贸(23485)
- 贸易(23474)
- 农业(22824)
- 易(22792)
- 理论(22680)
- 制(21472)
- 和(20722)
- 务(20690)
- 财务(20595)
- 财务管理(20550)
- 技术(19516)
- 企业财务(19412)
- 环境(18719)
- 银(17602)
- 银行(17516)
- 机构
- 大学(456097)
- 学院(455827)
- 管理(178017)
- 济(174141)
- 经济(170291)
- 理学(155620)
- 理学院(153847)
- 管理学(150532)
- 管理学院(149739)
- 研究(149234)
- 中国(108413)
- 科学(99036)
- 京(96246)
- 农(84442)
- 财(77740)
- 所(76817)
- 业大(75887)
- 研究所(70811)
- 中心(68574)
- 农业(67053)
- 江(66135)
- 财经(63498)
- 北京(59965)
- 范(59485)
- 师范(58742)
- 经(57639)
- 院(53729)
- 州(53598)
- 经济学(51877)
- 技术(50466)
- 基金
- 项目(318349)
- 科学(247468)
- 基金(229215)
- 研究(222911)
- 家(203158)
- 国家(201495)
- 科学基金(171441)
- 社会(138278)
- 社会科(130438)
- 社会科学(130397)
- 省(126470)
- 基金项目(121767)
- 自然(116079)
- 自然科(113403)
- 自然科学(113368)
- 自然科学基金(111308)
- 划(106797)
- 教育(104085)
- 资助(95581)
- 编号(90733)
- 成果(72255)
- 重点(71687)
- 部(68633)
- 发(66776)
- 创(65767)
- 课题(62607)
- 科研(62076)
- 创新(61367)
- 计划(60880)
- 大学(58609)
- 期刊
- 济(181798)
- 经济(181798)
- 研究(122135)
- 学报(83308)
- 中国(81255)
- 农(75579)
- 科学(71959)
- 管理(62187)
- 大学(61365)
- 财(59778)
- 学学(58132)
- 农业(51659)
- 教育(48842)
- 技术(40202)
- 融(33007)
- 金融(33007)
- 业经(31087)
- 财经(30169)
- 经济研究(29387)
- 业(27211)
- 经(25778)
- 版(24088)
- 问题(23970)
- 图书(23557)
- 科技(22914)
- 统计(22524)
- 技术经济(22187)
- 业大(22054)
- 策(20672)
- 商业(20635)
共检索到639535条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 情报学报
[作者]
郭宇 王晰巍 李师萌 王楠阿雪
在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建模型的实际可用性。研究结果显示,所构建的模型可以帮助用户获取评论中的情感信息,模型对于正向和中性词汇的辨析效果高于负
关键词:
情感分析 在线评论 用户影响力
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 杨杨
[目的/意义]移动社交网络中用户影响力的评估及意见领袖的识别对于商业营销、舆情控制及社会管理等方面具有重要意义。[方法/过程]从网络结构和社交属性的角度出发,提出一种基于用户交互行为和情感倾向的影响力度量算法。首先,根据用户之间的交互关系并利用话题识别的方法构建主题社区网络结构;其次,将主题社区中的用户作为研究对象,综合用户的互动性、创造性、发布内容质量等指标计算用户的活跃度并进行排序;再次,基于用户交互信息计算活跃度较高用户的情感极性值;最后,综合用户的活跃度和情感极性值计算用户在主题社区中的影响力。[结果/结论]通过实验分析证明,所提出的影响力度量算法能够准确挖掘出潜在影响力用户及真正具有影响力的正面意见领袖。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 尹小佳 朱超
【目的】帮助企业实现精准营销,准确识别企业用户的群体特征。【方法】对微博文本进行情感分析,通过Ward聚类将微博发表者聚类成9类群体,并对微博用户进行影响力识别,从情感和影响力两个维度对各个用户群体进行分析,利用一种改进的客户价值矩阵方法辨别不同用户群体的特征。【结果】实验结果表明:9类用户群体对A手机品牌情感倾向存在较大的差异。A手机更受喜欢追赶时髦的女性群体以及从事IT行业的用户青睐,并且该群体影响力较大,能更有效地影响消费者购买该手机。【局限】在进行用户影响力识别时,仅考虑常用指标,未考虑用户微博被
[期刊] 情报学报
[作者]
琚春华 赵凯迪 鲍福光
在社交网络中意见领袖对信息传播有着巨大的促进作用,意见领袖往往能够影响群众以及引导网络舆论的走向。寻找网络中的意见领袖可以及时准确地掌握网络动态。本文提出一种融入紧密度中心性与信用的用户影响力强度计算模型,寻找电商化社交网络中的意见领袖。该模型首先根据用户间的好友关系获得关系邻接矩阵。然后用该邻接矩阵计算每个用户的紧密度中心性。提出SocialCreditRank算法计算用户影响力,该算法选择用户在网络中的紧密度中心性比重作为用户被随机选择的概率,用户与好友的信誉度之比对好友的贡献度进行修正。本文以支付宝的用户数据作为实验对象,实验结果表明该方法比一般的意见领袖识别方法效果更加精确。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨忠 文庭孝
[目的/意义]探讨更加科学、更加灵活的发明人评价方案,以期对发明人的影响力作出更精确、更全面的分析和评价。[方法/过程]基于"文献计量分析"和"社会网络分析"方法,通过优化NBA(Network-based Allocation)方案提出了一种发明人影响力综合评价InventorRank(IR)模型。[结果 /结论]IR模型可以克服其他算法和评价指标的不足,具有更高的区分度,结果更稳定、更合理。
[期刊] 管理评论
[作者]
左文明 黄秋萍 陈华琼 莫小华
衡量微博影响力进而把握营销的效果有助于企业开展有效的微博运营。本文着眼于电子商务企业持续引入购物链接引发信息流而形成的系列微博营销社会网络,基于用户与微博内容间的相互影响关系以及链接结构定义微博互动信息流图,进而构建考虑时间因素的企业用户和微博内容的影响力计算公式。利用当当网的微博数据作为样本,测试得到最佳权重值,确定企业微博营销影响力模型。实验结果表明,在微博社会网络中用户活跃度普遍较低的情况下,运用时机营销和刺激点营销等手段来开展持续的系列微博营销活动,有助于扩大和积累企业用户的影响力。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
徐健
网络用户情感分析领域的研究为特定领域社会行为的预测提供了新的方法和工具。本文分析了基于情感分析进行预测的逻辑基础、典型预测方法、关键技术以及当前存在的问题和发展趋势。研究发现:研究基于网络用户情感分析预测社会活动趋势的方法在政治、财经等多个领域具备应用条件;典型预测方法可归纳为以情感分析结果作为辅助依据的预测方法和以情感分析结果作为主要依据的预测方法;预测过程涉及情感分析源的选择、预测时间提前量的确定以及情感词统计处理三个关键环节;当前研究还存在网络用户情感的代表性,待分析语料的全面和正确获取,以及网络用户情感的正确分析和统计等问题,有待深入研究。
关键词:
社会化媒体 网络用户 情感分析 预测方法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢伟聪 徐健
[目的/意义]通过二分网络构建、投影和可视化,提升网络用户评论情感分析结果的可解析性。[方法/过程]构建"用户—产品特征"二分网络;结合二分网络投影与情感分析结果得到产品特征情感单顶点网络与用户单顶点网络,并分别进行中心性分析与平均聚类系数分析。[结果/结论]得到二分网络结构下特定产品的评论对象情感差异、产品间评论对象情感倾向比较以及产品特征组的共现与联系。提出一种二分网络视角下的情感分析方法,提升了网络用户评论挖掘的效果。[局限]研究对象的选取有待扩展到其他领域产品。
关键词:
二分网络 情感分析 网络用户 用户评论
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹文琴 黄玉军 涂国平
[目的 /意义]基于时间网络影响力模型,研究微博话题的时变传播特性。[方法 /过程]首先构建微博话题影响力网络模型,给出影响力网络的定义、关键因素分析、模型以及网络权值的计算方法,在此基础上,基于时间网络影响力模型研究微博话题时变传播特性,利用新浪微博平台及DATAMALL的最新微博话题数据仿真分析微博话题随时间的动态传播过程以及对用户的影响力强度。[结果 /结论]微博话题随时间的动态传播过程以及对用户的影响力强度之仿真分析结果表明:约有93.3%的话题延迟在1-5小时以内,同时微博话题的影响力网络权值越高,相应的转发评论人数越多,微博话题的影响力也越大。最后将本文提出的TNIM模型与传统的影...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张英杰 冷伏海
在综合分析国内外政务网站评价方法的基础上,利用SocSciBot软件对科技部门户网站科技网群栏目内的地方科技子站的页面进行链接下载,构建社会网络分析数据集,围绕科技网群进行中心性分析、核心-边缘分析和聚类派系分析,从结构关系的角度揭示科技网群内部之间的联系,为下一步科技网群的建设提出参考建议。
[期刊] 情报科学
[作者]
邓胜利 付少雄
【目的/意义】本文旨在分析用户信任对网络谣言生成与传播的影响。研究结论有助于从用户视角出发更好地治理网络谣言,为当前网络谣言问题研究提供新的思路。【方法/过程】本文通过对心理学、新闻传播学、图书情报学以及计算机科学相关文献的梳理,指出了基于用户信任视角去探讨网络谣言的特征与预测的理论基础以及技术可行性。研究从用户信任视角分析了网络谣言的特征,设计了网络谣言预测模型,并提出了网络谣言预测模型应用的建议。【结果/结论】研究发现,用户信任是影响网络谣言生成、传播、识别与治理的关键因素,用户信任视角的引入,能从网
关键词:
用户信任 网络谣言 特征分析 预测模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
焦玉英 雷雪
从用户满意度出发,在借鉴有关的e-服务质量评价模型的基础上,提出相应的研究假设,并以信息资源类网站为对象,就其便捷性、信息内容质量、个性化、站点美学等影响用户整体满意度的因素进行问卷调查、数据统计与分析,建立基于用户满意度的网络信息服务质量评价指标体系。
关键词:
网络信息服务 评价模型 用户满意度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范炜昊 徐健
[目的/意义]用户痛点是用户购买决策、企业竞争策略的重要情报支撑。结合传统的情感分析过程,为用户痛点分析提供一个基于大规模数据分析的有效流程。[方法/过程]在情感分析基础上构建基于网络用户评论情感计算的产品用户痛点分析模型,从用户关注程度和用户情感两方面去测度用户痛点,提出用户痛点指数计算公式,对用户痛点进行量化分析,将结果可视化,并进行实证研究。[结果/结论]实验证明该模型抓住用户痛点的迫切程度和满足程度,用户痛点量化情况与实际用户评论较为吻合,并能在一定程度上克服传统用户评分的主观性偏差,具有一定的实
[期刊] 投资研究
[作者]
赵志宏 迟国泰 李刚
目前关于产品创新的研究缺少对个人信贷产品创新的关注,现有的个人信贷产品以借鉴发达国家已有产品为主,创新层次较低,产品同质化现象严重。现有银行推出的信贷产品缺少对客户的需求分析。产品创新的运行机制不够顺畅,效率较低,难以较好把握客户需要。客户需求分析的目的是通过需求分析模型找出不同客户或者同一客户不同需求之间的关系,揭示这些不同需求关系的规律。有效的客户需求分析是银行金融产品创新的源泉和动力。因此本文以个人住房贷款为例建立银行产品创新客户需求指标体系,通过社会网络分析(SocialNetwork Analysis,SNA)方法建立了个人住房贷款
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张红丽 刘济郢 杨斯楠 徐健
【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型。【结果】使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型。使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227。【局限】在数据样本量、情感特征提取
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式:WXtxt
删除