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[期刊] 中国远程教育
[作者]
特里·安德森 乔恩·德龙 肖俊洪
学习管理系统已经成为无处不在的工具，用于支持课堂教学和远程教育教学。它们的主要优势是把传统教学的很多功能和教学方法数字化和自动化。与此同时，社交网络也已经成为无处不在的工具，用于师生的交流、娱乐和非正式学习。本文分析了这两种工具的特点、优势和局限，以及具有创新精神的远程教育工作者如何融合两者优势的尝试。文章最后介绍了加拿大阿萨巴斯卡大学融合社交网络和学习管理系统的案例。
关键词：
学习管理系统 社交网络 融合
[期刊] 商业经济研究
[作者]
马海丽
在"流量至上"的网络商业环境下,传统电商的价格策略、广告策略逐渐"失效",消费者越来越倾向于"有口碑、有推荐"的电商产品,即社交化互动购物方式越来越流行。社交网络凭借其参与性、互动性与真实性等社会属性,成为电商发展的重要社交平台,通过信息的创造与传播、产品的使用与推荐,理论视域下社交网络与电商发展的融合势在必行且前景广阔。
关键词：
社交网络 电子商务 融合
[期刊] 商业经济研究
[作者]
彭明强
基于当前社会经济条件和技术领域背景,社交网络与电子商务既拥有同样广阔的发展前景,同时也面临着不同的发展困境,社交网络难以将丰富的社会人际关系资源优势转化为自身的赢利点,电子商务平台难以凭借单一的广告战略和价格策略吸引更为广泛的消费人群。鉴于此,将社交网络与电子商务的发展战略进行有机融合成为必然趋势。本文首先就社交网络与电子商务的相关理论进行概述,继而分析并阐释社交网络与电子商务的结合方式和发展策略,结合具体案例,总结目前较为常见的两种融合形式,旨在从理论视域上加强对社交网络与电商融合发展思路的准确认识与整
关键词：
社交网络 电子商务 融合 理论视域
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
顾秋阳 琚春华 鲍福光
[目的/意义]近年来社交网络已经成为人们普遍使用的分享传播信息的媒介。随着社交网络的不断膨胀,传统的社交网络模型与现实网络情况的契合度逐渐减弱。文章通过建模仿真对传统模型进行优化和检验,以期为有关部门有效应对和预测社交网络动向提供参考。[方法/过程]文章以经典社交网络模型为基础,融入空间要素进行优化,并在随机图中逐渐增加节点数量以构建成长型社交网络模型,最后利用MATLAB等软件实现模型和数值仿真验算。[结果/结论]实验结果显示:空间距离要素对社交网络节点间关系的变化存在较大影响,且其影响在某些情景下高于关系强度;而基于纯空间要素与纯关系要素的网络都不会使得节点产生很高的聚类反映,但当其两者以一定比例融合后,节点链接概率将大幅上升;该研究所建成长型社交网络模型相比于传统模型与真实社交网络具有更高的拟合度。
关键词：
空间要素 随机图 社交网络 网络重构
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张继东 李鹏程
文章提出移动融合的概念,构建了在移动融合下为社交网络用户推荐个性化信息服务的模型,能够快速而准确地从海量信息中为移动社交网络用户提供所需要的服务。通过LBS服务与社交网络融合所产生的地理社交数据等信息提取用户行为特征,继而为用户匹配与特征相符的个性化服务,最后探讨了移动融合目前所面临的问题与挑战。
[期刊] 情报学报
[作者]
马捷 郝志远
数字信息时代,社交网络成为用户聚焦热点话题的讨论平台。为正确引导热点话题在社交网络中的舆情走向,减少信息传播过程中产生的负面影响,本文从交互与信息行为的角度出发,以社交网络中用户的真实评论数据作为研究对象,利用机器学习中的密度峰值聚类算法确认用户的解读倾向类别。同时,参考已有的情感极性值计算方法,融入方差加权信息熵的基本策略,提出了社交网络信息交互度量化模型,通过计算话题不同解读倾向所映射的信息交互度,厘清了热点话题的受热议程度和舆情的演化趋势。实例研究表明,基于情感分析视角构建的信息交互度计量模型,量化了热点话题的信息价值,对于推动互联网健康文明发展,以及加强相关部门的网络监管能力具有重要的理论意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
叶佳鑫 熊回香 易明 刘明
在社交网络中，以用户群体作为服务对象来进行个性化推荐服务，能有效提升推荐效率。已有的研究在进行群推荐时大多仅考虑用户群体的整体兴趣，忽视了群体中用户间的相互影响。为此，本文提出了一种基于影响力传播的社交网络群推荐方法，综合考虑用户自身兴趣与其受核心用户影响而产生的兴趣来进行社交网络群推荐服务。以微博“超话”上的数据为例对本文所提方法进行验证，证明了本文所提方法的有效性，从研究结果来看，加入对影响力传播的考量能显著提升群推荐效果。
关键词：
社交网络 影响力传播 个性化推荐 群推荐
[期刊] 情报学报
[作者]
易明 刘明 冯翠翠
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题，提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先，利用异质网络表示学习，针对源领域和目标领域的异质信息网络，通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量，进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量；其次，利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization)，生成用户和物品的评分信息向量，并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域，以突出用户特征在不同领域的差异性；最后，将评分信息和特征信息有机融合，以损失函数为依据，采用梯度下降的方法学习模型的参数，从而完成评分预测。研究结果表明，在豆瓣网和Amazon数据集上，本文模型均优于其他相关算法；在提升推荐效果方面，目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%～15%，源领域RMSE和MAE下降了1%～19%；在用户“冷启动”方面，目标领域的RMSE和MAE下降了1%～14%。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘鹏 桂亮 王慧蓉 夏昊翔
关系预测是网络科学领域的一个重要研究问题。传统基于相似性的启发式方法难以完成大规模或稀疏网络的关系预测任务，虽然近来兴起的基于深度学习的方法可以解决这一问题，但大多数工作主要通过网络结构信息嵌入表示向量的相似性实现关系预测。许多实证研究表明网络关系的形成会受到节点属性的影响，同时相似性也不是关系形成的唯一准则。本文提出了融合网络结构与节点属性进行关系预测的DDLP模型。该模型借助早期融合的方式获取网络结构信息和节点属性信息的嵌入表示，进而通过节点特征向量与连边信息的有监督学习实现关系预测。现实网络中的实验结果表明，DDLP模型可以有效捕捉网络中的连边规律，特别是融合节点属性后，其预测性能(精确率、召回率和F1值)明显优于比对模型。本研究不仅为关系预测的相关工作提出了一个深度学习模型框架，也为诸如系统推荐的现实应用奠定方法基础。
关键词：
关系预测 深度学习 网络结构 节点属性
[期刊] 浙江社会科学
[作者]
马香媛 李庆华
本文从国内外有关互联网及系统动力学领域应用的研究成果和现状分析入手,构建"五流"融合的系统动力学模型,把推进网络强国实施的"五流"融合看作是一个动态变化的复杂的社会系统,对网络强国的互联网"五流"融合模型中的信息流、技术流、资金流、人才流、物资流的必然性及系统动力学理论进行了阐述,通过研究在系统内部,各个主体和要素形成的复杂结构之间的相互作用和影响,分析信息流如何带动其他四流推动创新发展、转变经济发展方式等方面发挥积极作用的机制,提出相应推进网络强国战略实施的策略。
关键词：
网络强国战略 五流融合 系统动力学
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘耀 张越 叶璐
[目的/意义]文本向量化处理是文本挖掘、信息检索、情感分析等领域必须要经过的预处理过程，使节点向量包含丰富且有效的语义及结构信息是目前亟待解决的问题。[方法/过程]首先对科技政策类的文本特征进行分析，分别依照概念与概念间关系的分类体系，用BiLSTMCRF算法和SVM分别实现对概念与概念关系进行自动标引，在特征工程同时融入基本特征和句法语义特征，在识别准确性和效率方面有显著提升。并提出结合推理知识的概念知识网络及进一步融合篇章结构的知识网络构建方法。[结果/结论]基于此知识网络模型，实现一种能够融合节点语义、拓扑结构以及类别标签信息的网络表示学习模型，能够充分挖掘并表示文本的语义及结构信息，并通过可视化和实验验证所提方法的有效性。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘月学
文章从网络信息资源、信息融合、网络信息资源融合的基本概念入手,从原理、体系结构、关键技术三个方面阐述了网络信息资源的融合机理,指出网络信息资源融合是实现网络信息资源科学化管理的一种有效方式,其在信息资源管理中发挥着重要作用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘耀 张越 叶璐
[目的/意义]文本向量化处理是文本挖掘、信息检索、情感分析等领域必须要经过的预处理过程,使节点向量包含丰富且有效的语义及结构信息是目前亟待解决的问题。[方法/过程]首先对科技政策类的文本特征进行分析,分别依照概念与概念间关系的分类体系,用BiLSTM-CRF算法和SVM分别实现对概念与概念关系进行自动标引,在特征工程同时融入基本特征和句法语义特征,在识别准确性和效率方面有显著提升。并提出结合推理知识的概念知识网络及进一步融合篇章结构的知识网络构建方法。[结果/结论]基于此知识网络模型,实现一种能够融合节点语义、拓扑结构以及类别标签信息的网络表示学习模型,能够充分挖掘并表示文本的语义及结构信息,并通过可视化和实验验证所提方法的有效性。
[期刊] 企业经济
[作者]
张莉
随着互联网技术应用的快速升级与渗透,海量的社会行为大数据加快形成,在这一背景下,依托互联网大数据的思维和方法开展网络舆情管理已经成为各界的共识。但是,面对互联网多源异构海量的大数据,如何在网络舆情研判、管理中实现有效利用,是当前实现网络舆情管理水平提升、推进社会实现有效治理的主要问题。本文围绕这一命题,基于公共管理的视角,系统分析了当前多源大数据背景下公共部门对网络舆情管理环节有短板、监控覆盖面不全、研判能力较弱以及结果运用不足等问题,并从观念、产权、体制、技术等方面剖析了问题根源,据此提出了尊重互联网大数据规律,树立"大舆情"观念;构建公共大数据共享机制,消除"数据孤岛";加强理论研究,持续开展跨学科的追踪研究以及壮大网络舆情大数据人才队伍等对策建议。
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大数据 网络舆情 公共部门
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