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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王闯 王亚民
[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用户。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
石季辉 于长锐 刘兰娟
本文对传统预处理步骤和方法进行了分析,针对其所需解决的两个基本问题:用户的准确识别与追踪和本体化的Web信息与基础日志数据的结合,提出了适合网络社区用户兴趣挖掘研究的数据预处理步骤与方法,弥补传统Web使用挖掘数据预处理在这方面的不足。
关键词：
网络社区 预处理 本体 数据挖掘
[期刊] 征信
[作者]
顾洲一 邱瑾
以用户参与网络众筹的动机为研究目的,基于整合的技术接受模型(UTAUT)和自我决定理论,构建动机测度量表。选取杭州市公众作为调研对象,采用问卷的方式获取用户行为数据,运用非平衡样本处理算法使少数类样本信息得到平衡,并通过机器学习分类器挖掘影响用户参与的重要动机。研究发现:学历和经验是两个显著控制变量;绩效期望是用户参与网络众筹的首要动机维度,且内外激励因素并驱作用;外在激励中经济收益最为显著,内在驱动因素中同情心起到重要作用;信任动机对网络众筹参与也存在显著的正向调节作用。根据研究结论,探索新的收益模式、构建安全的投资平台,有助于网络众筹行业的绿色可持续发展。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
安德洪 沈菲 王洪萍
为从大量用电数据中发现不同用户的用电规律,并从中获取简明的规则,本文构建一种模糊神经网络,应用遗传算法优化网络结构,对隐层结点聚类以压缩数据信息。并将该方法应用到实际数据之中,取得了有价值的知识。
关键词：
数据挖掘 模糊神经网络 遗传算法 规则
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
王仁武 袁毅
用户访问行为信息记录在Web日志中,通过对海量Web日志进行清洗、抽取和加载来构建用户行为数据仓库,并结合文章所提出的用户访问路径概率矩阵模型进行数据挖掘,可以实现智能化的用户行为监控,可以为用户提供及时优质的信息服务。
[期刊] 情报学报
[作者]
张连峰 周红磊 王丹 张海涛
为了更好地挖掘微博舆情中的关键节点,对其进行因人而异的思想引领,打造微博晴朗空间,本研究以超网络为理论基础,对微博舆情传播中的各子网进行建模,应用神经网络、LDA、Python仿真分析方法,挖掘微博舆情中的关键节点,并对关键节点的特征和情感进行分析与讨论。挖掘出微博舆情传播中的六类关键节点,分别是活跃人物、焦点人物、意见领袖、传播人物、潜在活跃人物、潜在传播人物。
关键词：
超网络 微博舆情 关键节点
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄晓斌 张兴旺
[目的/意义]大数据蕴藏着大知识和大情报,但呈现出价值密度低、分布不规律、价值隐藏深、变化频繁等特征,给数据挖掘工作带来巨大机遇与挑战,有必要探索新的挖掘方式。[方法/过程]以大数据环境下网络动态数据挖掘模式作为切入点,从数据生产方式、生产规模及技术成熟性等维度选择金融管理、新型互联网应用、移动互联网位置服务等应用领域,对其基本特征进行分析,最后以Facebook的动态数据挖掘分析平台为例进行系统说明。[结果/结论]提出应从体系结构、动态数据传输、系统接口、高可用技术及负载均衡等关键技术入手,对系统进行设计与优化。
[期刊] 企业经济
[作者]
蔡皎洁 张玉峰
知识经济时代,知识成为产业集群网络创新的重要动力资源。面对日益激增、多结构化的企业数据,如何从中获取潜在的、高质量的知识模式,将决定产业集群网络创新的能力。本文从语义挖掘的角度构建了产业集群网络创新模型,重点分析了产业集群网络创新模型的理论基础,综合运用本体论、知识挖掘等智能信息处理技术对分布式、异构化数据进行语义分析与集成,在语义集成的基础上阐述了实施智能知识挖掘的过程,说明了产业集群网络系统具备智能获取数据中的概念和概念间关系的能力,论述了知识获取在构建产业集群网络创新模型中的重要性。
关键词：
知识 知识挖掘 产业集群网络 创新模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐伟 周倩
随着网络技术的快速发展与广泛应用,对能够有效揭示网络用户兴趣、需求、行为特征的信息浏览路径进行挖掘,已成为一个新的研究热点。文章阐述了网络用户信息浏览路径挖掘的内涵;从路径的获取、挖掘方法、挖掘应用3个方面介绍了国内外目前的研究进展和主要观点;总结了现阶段浏览路径挖掘研究的不足之处,并对未来的研究前景进行了展望。
关键词：
浏览路径挖掘 聚类 关联规则 网络用户
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈忆金 曹树金 陈桂鸿
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词：
网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
[期刊] 情报杂志
[作者]
胡潜 明均仁
[目的/意义]针对现有的虚拟社区推荐方法缺乏兼顾推荐准确性和新颖性的问题,将数据挖掘技术与信息推荐方法相结合,提出了基于用户-主题关联挖掘的虚拟社区推荐方法。[方法/过程]该方法通过构建用户-用户相似度矩阵、社区-社区主题距离矩阵、基于矩阵分解的智能推荐等过程,使得推荐结果能在保证高准确性的前提下,兼顾推荐的新颖性。[结果/结论]实验结果表明,该方法取得了理想的预期结果,推荐效果既能保证准确性,又能体现新颖性。
关键词：
关联挖掘 智能推荐 虚拟社区
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭博 许昊迪 雷水旺
[目的 /意义]随着互联网技术的快速发展,知乎平台逐渐成为一个热议社会公众话题以及分享知识、经验的载体。因此,分析知乎平台中关键用户的影响力和挖掘其中的关键意见领袖在研究社交网络信息传播途径的过程中起到非常重要的作用。[方法 /过程]通过提出改进的PageRank算法和HITS算法,分别基于知乎用户社交网络、问答网络构建用户影响力挖掘模型,能够准确、客观地识别出其中的关键用户及意见领袖。[结果/结论]实验结果表明,提出的PageRank算法和HITS算法能够有效挖掘出知乎平台中具有较为突出特性的关键意见领袖,并且算法的收敛速度较快,具有可复用性和迁移性。通过对知乎平台用户数据集进行处理和有效分析,成功建立用户影响力和关键意见领袖挖掘模型;同时,在具体话题上进行验证。因此,可以推断该模型有巨大应用价值和商业化推广前景。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
肖璐 赵之辉 陈果
[目的/意义]网络社区中存在多种知识单元,知识单元间又有错综复杂的关系。有必要在保留知识单元全局信息的前提下,统一、简洁地开展多元知识关联挖掘。[方法/过程]提出网络社区多元知识关联挖掘的实现方案。首先,将网络社区中3种典型知识单元(用户、文本、词语)及其在知识交流中多种关系抽取为超网络;其次,利用网络表示学习算法将超网络中节点表示为统一特征空间下的低维稠密向量;最后,基于节点的向量开展多元知识关联计算。[结果/结论]以丁香园心血管论坛为例开展实验,验证方案的有效性。该方案既保留知识单元的全部信息,知识关联的挖掘又在统一低维特征下开展,且最终所得的知识关联满足网络社区知识组织场景多样性的要求。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
肖强 钱晓东
针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马红梅 甘利人 岑咏华
The article introduces the concept of Web mining.Then a system for automatic personalization based on Web usage mining and Web content mining is focused on.
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