微博信息传播的“自澄清”机制分析

通过对微博信息传播过程中产生的虚假信息及虚假信息的自动澄清机制进行分析,探讨微博谣言"自澄清"机制的形成条件、形成过程,以及该机制对微博发展的作用。探究如何更好地利用微博信息传播的"自澄清"机制,帮助用户正确地使用微博,促进微博的健康发展。     

从“使用与满足”视角解析“微博热”现象

随着互联网络技术的不断创新与发展,微博用户数量日渐增多,其成为重要的信息发布渠道与情感交流平台。本文试图在传播学"使用与满足"理论框架下,分析"微博热"现象的具体原因以及媒体特性对受众心理需求的满足,探讨微博所能实现的社会功能,以期给从业者以借鉴,更好地发挥微博这一新兴媒体的价值。     

企业如何对待员工“微博控”

"织围脖"已经潜移默化地渗入白领们写字楼内外的生活,形成了一股难以阻挡的趋势。2010年"前程无忧"一项职场调查显示,逾七成白领承认会因个人需要而在工作时间上一些网站,除购物、游戏外,最爱做的就是发微博传递信息:将忙碌的感受发布到微博上,公司有新产品在微博上推介,不断寻找感兴趣的微博内容,然后转发、评论……微博给大家提供了一个说话的舞台,让许多白领在微博上打得火热。微博兴起时间还不长,却已经成为互联网的新名词,其实用价值也越来越显现出来。目前国内很多企事业单位都开通了自己的微博,通过微博来发布企业信息已经成为企业宣传的普遍做法,有利于企业和用户的互动,也为企业宣传自身产品、企业形象提供了一个非常便捷的通道。     

深圳市“图文一体”数字房产系统

深圳市"图文一体"数字房产系统探索性利用地形图修补测和房产测绘数字化成果,采用集中式数据管理方式,建立建筑物空间数据库、房产测绘数据库、建筑物3D数据库等,同时建立基于Web构建"图文一体"房地产信息综合查询系统,实现"以图管房",实现地-楼-房信息一体化管理,试图给公众提供强大的房产信息综合查询服务,让公众可以更加便捷、直观的了解房屋的详细情况。     

别羡慕了 我也有“iPhone 6”

正苹果公司刚刚发布了最新的iPhone 6手机,由于这款手机比较紧俏,因此更加给人一种"高大上"的感觉。当已有iPhone 6的人发微博、微信显示出"XXX地,来自iPhone 6客户端"的信息时,着实令众多网友艳羡。其实,iPhone 6可以没有,但是这个小尾巴,我们却可以自己制造一个,没有人能辨出真假。利用网页直接制作尾巴现在微博已经成为很多人了解信息的重要途径,当然也就成为不少人"得瑟"的地方。那么如何在微博发送信息的时候,带上"高大上"的iPhone 6尾巴呢?     

人手一台“验谣机”

<正>"转还是不转"2012年5月初,"微博女王"姚晨遇到了一件"谣"问题——因未经核实便转发一位航海者海上求救的信息,被网友指为"传谣"。姚晨在随后发布的博文中说到"每天都被各种求助信息@,老实说,能转得已越来越少。一是之前被假消息忽悠过,现如今慎之又慎,反复核实才敢转。二是目前的微博     

“福州海关12360”新浪官方微博获“2012福建政务微博新锐互动奖”

2013年1月19日,新浪微博、新浪福建举办的"2012福建微博盛典"在福州举行。福州海关新浪官方微博"福州海关12360"因互动、创新以及广泛的受众,获评"2012福建政务微博新锐互动奖"。这是福州海关官方微博首次获得此类奖项,也是全国海关     

“微博淘宝版”背后运作揭秘

新浪微博与阿里巴巴旗下淘宝联合推出的"微博淘宝版"于日前正式上线,账户、数据、营销、移动——这四大要素是此次微博与淘宝携手的关键。8月5日,新浪微博与阿里巴巴旗下淘宝联合推出的"微博淘宝版"正式上线,账户、数据、营销、移动——这四大要素是此次微博与淘宝携手的关键。     

基于知识的推荐系统综述

基于知识的推荐算法在弥补过滤式传统推荐算法冷启动、数据缺失、"信息茧房"等问题上发挥着重要的作用.对基于知识的推荐算法相关研究进行评述,探讨其研究现状及研究进展.通过梳理CNKI相关文献和WOS中2017-2020的论文,采用内容分析法对国内外学术界基于知识的推荐算法的研究进展进行分析,对实际进展包括会话过程的优化、领...     

不看数字看实效 新浪政务微博榜单“变脸”

正新浪微博近日公布了一季度政务微博榜单。本次榜单主要针对各地基层政务微博,除影响力、活跃度、传播力等常规指标外,本次榜单还评选出"最快速应对政务微博"、"最佳创新应用政务微博"、"最亲民基层政务微博"三大类奖项,共有14个省区市的25个政务微博上榜,其中广西、河北、江苏各有3个政务微博上榜,成为上榜数量最多的地区。本次榜单还首次曝光了"不作为"的政务微博。     

微博舆论的演变机制及实证分析

从时间维度刻画了微博舆论的演变过程，分别是萌芽期、形成期、爆发期、高潮期和消退期，分析了各个阶段的形成动因。以“三亚宰客门”为例，详细分析了微博舆论的演变过程，提出了微博舆论的应对策略。     

基于正文和评论交互注意的微博案件方面识别

微博案件观点所涉方面的自动识别是了解互联网社交媒体新闻舆情的重要手段,但由于微博文本形式和内容均灵活多变,传统的方面识别方法通常只利用单一的正文或评论,使微博语义理解非常有限。针对涉案微博文本的方面识别问题开展研究,提出一种基于正文和评论交互注意的案件方面识别方法,通过融合社交媒体的上下文信息,实现对案件观点所涉方面的识别。首先基于Transformer框架对正文和评论分别进行编码;然后基于交互注意力机制,实现正文信息和评论信息的融合,并基于融合后的特征实现对评论文本案件方面的识别;最后基于12个案件构建的微博数据集进行实验,实验结果表明,采用交互注意力机制融合微博正文信息和评论信息可以显著提升案件方面识别的准确率,证明了所提方法的有效性。     

微博检索的研究进展

随着微博的快速发展,微博检索已经成为近年来研究领域的热点之一。该文首先以TREC Microblog数据为基础,从分析微博文档和微博查询两方面出发,得出微博检索与传统文本检索之间的两点不同: 一是微博文档相较于网页具有很多独有的特征;二是微博查询属于时间敏感查询,即在排序时除了考虑文本的语义相似度,还需要考虑时间因素,将这类方法统称为时间感知的检索技术。这两点差异使得已有的信息检索技术不能满足微博搜索的需求。该文主要介绍了近年来这两方面的相关研究: 首先描述了微博本身的多种特征以及基于这些特征提出的检索方法;然后以传统信息检索过程为主线,分别介绍了将时间信息用于文本表示、文档先验、查询扩展三方面的排序模型,最后总结了已有工作并且对未来研究内容进行了展望。     

一种面向微博用户的标签推荐方法

首先对国内微博平台的信息进行了综合分析,主要介绍了微博信息的定义,在错综复杂的微博信息中哪些信息比较重要,以及这些微博信息包含哪些详细的内容,是如何组织的。然后选取新浪微博平台作为研究对象,利用新浪微博API设计了爬虫程序,抽取用户信息;以用户的关注人数、粉丝数和发布的微博数为标准对用户信息进行了定量分析。最后根据分析结果,针对不同特征的用户群体提出了相应的标签推荐方法。     

一种基于特征加权语言模型的微博分类新方法

微博作为社交媒体的后起之秀,已经得到快速的发展。微博快速的发展在带给人们便利的同时,也使人们置身于信息的海洋。针对微博中日益呈现出的信息过载问题,微博分类已经成为一个重要的研究课题。针对微博分类,提出一种基于特征加权语言模型的微博分类新方法。 在新浪微博上抽取的真实标注数据集上进行的对比实验结果表明,所提方法是一个有效的微博分类方法。     

校园中微博演化网络动画负信息分类方法仿真

校园微博作为影响学生学习与生活的平台,其中的负信息数量逐渐增多。针对当前校园微博负信息分类方法中存在的分类准确性差、耗时长的问题,提出基于贝叶斯的校园中微博演化网络动画负信息分类方法。依据完全性和可区分性对微博演化网络动画负信息特征集合进行构造,设定判定阈值,去除各篇信息文档中频次比设定阈值低的信息特征项,获取每篇微博信息文档特征项集合。根据特征项集合的构建,给出专指度定义,针对专指度比较高的信息特征项,对其频次进行适当增加。针对专指度比较低的信息特征项,对其频次进行适当减少,完成微博演化网络动画信息文档特征向量的构建,并对特征向量进行归一化。利用点互信息对校园中微博演化网络动画负信息进行初分类,通过贝叶斯分类器对初次分类后未被分类的微博负信息进行二次分类。实验结果表明,上述方法负信息分类准确率高,耗时短,具有可行性。     

微博舆情热点分析系统设计研究

舆情分析关乎国家发展与社会和谐,目前已有越来越多的机构和行业从事舆情分析。面对互联网海量的数据信息,新浪微博舆情热点分析系统以目前使用极为普遍的新浪微博为数据源,着眼于新浪微博热点信息的分析。新浪微博舆情热点分析系统目前已经实现了微博抓取、微博分析。文章介绍了系统的体系结构和详细设计,并对系统在实现中所遇到的主要问题及解决方案进行了描述。最后,文章分析了系统需要改进的方面,以及该领域的研究和发展方向。     

基于信息数据分析的微博研究综述

近年来随着微博信息传播力和组织能力的突显,微博吸引了各类学者的关注。对当前基于信息数据分析的微博研究进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法,总结了国内外围绕微博信息传播三大构件所取得的主要研究成果。最后探讨了未来在微博网络管控方面相关工作。     

基于MB-LDA模型的微博主题挖掘

随着微博的日趋流行,Twitter等微博网站已成为海量信息的发布体,对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博本身内容的挖掘进行转变.在数据挖掘领域,尽管传统文本的主题挖掘已经得到了广泛的研究,但对于微博这种特殊的文本,因其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的文本挖掘算法不能很好地对它进行建模.提出了一个基于LDA的微博生成模型MB-LDA,综合考虑了微博的联系人关联关系和文本关联关系,来辅助进行微博的主题挖掘.采用吉布斯抽样法对模型进行推导,不仅能挖掘出微博的主题,还能挖掘出联系人关注的主题.此外,模型还能推广到许多带有社交网络性质的文本中.在真实数据集上的实验表明,MB-LDA模型能有效地对微博进行主题挖掘.     

一种面向大规模微博数据的话题挖掘方法

随着微博的日趋流行,新浪微博已成为公众获取和传播信息的重要平台之一,针对微博数据的话题挖掘也成为当前的研究热点。提出一个面向大规模微博数据的话题挖掘方法。首先对大规模微博数据进行分析,基于Bloom Filter算法对数据进行去重处理,针对微博的特有结构,对文本进行预处理,提出改进的LDA主题模型Social Network LDA（SNLDA）,采用吉布斯采样法进行模型推导,挖掘出微博话题。实验结果表明,方法能有效地从大规模微博数据中挖掘出话题信息。