基于NodeJS快速构建小型推特系统

推特(Twitter)是一家美国社交网络及微博客服务的网站,是WEB2..0的典型代表.他可以让用户发表不超过140字的字符消息,简称推文(Tweet).推特作为一国外广受欢迎的社交网络和微博客的服务网站,聚合了网络媒体和移动端技术.在推特中可以播报短消息给用户的关注入,同样可以允许你指定哪个你想跟随的推特用户.本文结合实际应用,设计一个基于热门Node.js框架Meteor的小型推特系统.该系统前后端均使用JavaScript语言编写.前端框架使用Foundation6.0.数据库采用非关系型的MongoDB数据库.该系统面向使用者提供发表推文(Tweet)、评论、转播(Repo)、关注(Follow)等功能.     

基于文本引导的注意力图像转发预测排序网络

转发预测在社交媒体网站(Social media sites, SMS)中是一个很有挑战性的问题. 本文研究了SMS中的图像转发预测问题, 预测用户再次转发图像推特的图像共享行为. 与现有的研究不同, 本文首先提出异构图像转发建模网络(Image retweet modeling, IRM), 所利用的是用户之前转发图像推特中的相关内容、之后在SMS中的联系和被转发者的偏好三方面的内容. 在此基础上, 提出文本引导的多模态神经网络, 构建新型多方面注意力排序网络学习框架, 从而学习预测任务中的联合图像推特表征和用户偏好表征. 在Twitter的大规模数据集上进行的大量实验表明, 我们的方法较之现有的解决方案而言取得了更好的效果.     

基于变分自编码器的谣言立场分类算法

针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器（VAE）的谣言立场分类算法VAE-LSTM。对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量。在此基础上,使用长短时记忆（LSTM）网络处理向量序列数据进而实现分类。理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于实际场景准确率和F1得分分别为0.800和0.494,与时序注意力机制算法、Turing算法、霍克斯过程算法等相比分类性能更好,且较SVM等早期机器学习方法节省了大量数据预处理时间。     

基于单点地名匹配和局部地名筛选的推特用户定位方法

用户推文中的地名信息是定位推特用户的重要基础数据之一,但现有推特用户定位方法提取的地名在数量和可靠性方面均存在欠缺,影响了用户定位准确性。提出基于单点地名匹配和局部地名筛选的推特用户定位方法。设计一种基于地名位置聚集度的地名类型判别算法,根据位置分布的聚集程度构建单点地名库,获取推文中更多可靠地名;提出一种基于用户位置聚集度的局部地名筛选算法,分别以地名经纬度和用户平均经纬度为中心,计算用户位置聚集度,筛选更高聚集度、更可靠的局部地名;基于用户社交关系、用户对地名的提及关系构建用户-地名异构图,并利用图表示学习和神经网络定位用户。基于常用公开数据集GEOTEXT和TW-US进行大量用户定位实验,并与HGNN、ReLP、GCN等9种现有推特用户位置推断典型方法进行了对比,结果表明,所提方法对推特用户的位置推断准确率具有明显优势,相比9种现有典型方法,在GEOTEXT数据集上,平均误差降低了7.3～342.8 km,中位数误差降低了2.4～354.4 km,大地区级定位准确率提高了1.3%～26.3%;在TW-US数据集上,平均误差降低了8.6～246.6 km,中位数误差降低了5.7～1...     

中西方媒体报道各国疫情的对比及情感分析方法研究

媒体在信息化社会中扮演了重要角色,应秉承公平、公正、客观的原则.在2020年,媒体的报道引导着大众对新冠疫情的认知和对不同国家防控能力的认识.本文借助搜索引擎收集了26万余条中西方媒体对十个国家疫情情况的报道,分析结果显示,西方媒体在报道中国疫情时,消极文章比例明显偏高;报道美国疫情情况时,新闻特征与其他国家有明显差别.与此同时,较西方媒体,中方媒体在报道不同国家情况时,与实际疫情有更高的一致性,态度更客观.     

在邦无怨,在家无怨

8月26日,德国总理默克尔出访中国。同日,一条所谓"中国黑客袭击德国政府网络"的消息被德国主流媒体点亮。在相继的几天内,美国、英国、法国政府部门的网站也接连受到黑客攻击,而多个外国媒体的报道均认定黑客"来自中国",甚至是"中国军方"。     

融合语境分析的时序推特摘要方法

时序推特摘要是文本摘要任务中的一个重要分支,旨在从热点事件相关的海量推特流中总结出随时间演化的简要推特集,以帮助用户快速获取信息.推特作为当今最流行的社交媒体平台,其信息量爆发式的增长以及文本碎片的非结构性,使得单纯依赖文本内容的传统摘要方法不再适用.与此同时,社交媒体的新特性也为推特摘要带来了新的机遇.将推特流视作信号,剖析了其中的复杂噪声,提出融合推特流随时序变化的宏微观信号以及用户社交上下文语境信息的时序推特摘要新方法.首先,通过小波分析对推特流全局时序信息建模,实现某一关键词相关的热点子事件时间点检测;接着,融入推特流局部时序信息和用户社交信息建立推特的随机步图模型摘要框架,为每个热点子事件生成推特摘要.在算法评估过程中,对真实推特数据集进行了专家时间点和专家摘要的人工标注,实验结果表明了小波分析和融合了时序-社交上下文语境的图模型在时序推特摘要中的有效性.     

突发公共卫生事件热点网络舆情情感特点分析

对网络舆情进行有效监测、预警和管控，引导网民情感走向是网络安全的重要工作内容。爬取新浪微博“新冠疫情”相关博文的评论数据，通过python利用BOW模型，TF-IDF算法和逻辑回归模型构建文本分类算法，对网民的评论情感特点进行研究。对爬取清洗后26688条评论数据代入模型进行情感分类得出网民情感的舆情特点和走向，从时间线上看2021年负面评论数据高于2020年。对不同时间线的舆情特点进行了深度分析，同时结合2021年四季度西安疫情的特殊舆情事件展开了回溯分析。     

基于口罩评论数据的用户情感趋势与关注分析

为了对疫情期间口罩的用户评论数据进行情感关注分析, 本文用谷歌浏览器的插件Web Scraper爬取了2020年3月1日到4月11日中淘宝网的口罩的共计143 330条用户购买评论数据. 为了提高情感预测的精度, 在此数据集上经过人工标注情感为积极和消极的共计14 400条数据后, 用SnowNLP情感分析模型进行了训练, 最后用训练后的语料库进行了情感预测. 从整体上可见用户评论的情感是积极的. 在用户评论的每日情感变化趋势上, 本土新增病例(不含海外输入)的趋势在一定程度上影响着用户每日情感趋势的整体变化, 而国内新增病例(含海外输入)的局部波动变化趋势也影响着每日情感局部的相应波动变化趋势. 在对预测后的评论进行分类后, 发现用户的积极评论中对口罩的关注主要集中在口罩的质量、包装、价格、厚实, 而在消极的评论中对口罩的关注主要集中在质量、包装、味道和是否为医用.     

安徽公安微博协助警方抓获三名杀人逃犯

9月以来,安徽公安政务微博上下联动,相继协助亳州、蚌埠、安庆警方迅速抓获3名重大犯罪嫌疑人,得到了各地公安机关、媒体和网民的一致赞许。2014年5月19日,网上逃犯江望兵窜至安庆潜山杀害了一名女童。@新浪安徽迅速联系当地警方,于5月27日在@安徽公安在线发布通缉令,网友点击阅读51万人次,转发评论500余条,表达愤怒,期待公安机关尽快破案。     

Twitter中重复消息的分析和处理

Twitter已经成为微博中的代表性应用,但是通过分析发现twitter上的消息（推文）有很多完全一致或相似,这对后续对推文的分析和存储都带来很大的问题。为了处理这些内容完全一致或相似的消息（推文）,针对推文特有的短文本的特点,基于规则处理完全一致的推文,采用simhash的方法来处理相似性的推文。实验采用实际抓取的240万条推文数据进行分析和处理,分别对中文和英文的推文重复情况进行了分析,实验结果发现重复的推文占总推文的10%左右。     

基于数据挖掘的中国对外国际舆论差异化分析

涉华国际舆论研究一直是中国对外传播的一个重要研究领域,互联网技术的发展使得网络媒体成为当下国际涉华舆论的重要场域。针对大数据技术目前在国际舆情分析领域应用较少的现状,本文提出基于数据挖掘和文本分析的方案,利用从国内外网络媒体获取的数据进行用户特征分析,国内外舆情分析,共性信息对比分析,得到了中国对外国际舆论差异化特点。     

研华科技立足大中国，面向全世界

2006年12月19日，研华科技在北京总部举办了“立足大中国，面向全世界—2006年研华科技媒体说明会”。研华中国区总经理何春盛、研华工业自动化事业群中国区副总经理蔡奇男、新上任的研华工业自动化事业群中国区总经理张军海、研华工业自动化事业群中国区行销部经理孟红岩以及工控、自动化、企业管理、建筑等行业的媒体代表参加了媒体说明会。     

蔚蓝天空 邦纳无线划时代革命——美国邦纳“蔚蓝天空”DX80/70无线传感器新闻发布会侧记

2008年2月22日，美国邦纳“蔚蓝天空BLUE SKY SURECROSS DX70／80系列无线传感器新春发布会”在北京香格里拉饭店隆重举行。来自中国仪器仪表协会、湖南大学、中国物流技术协会，以及中国工控网、中国视觉网、传感器世界、MM现代制造等专业主流媒体与负责人一同出席了本次发布会。     

新媒体时代 主流媒体莫被谣言抢走“麦克风”

谣言猛于虎,花样几番新。最近有两则谣言搅动了公众神经。一是某男子将《阳江日报》政协会议开幕报道的标题篡改为“开放二妻政策”,并制成图片在社交媒体上传播。另一个是某主流媒体通过微信公号及客户端发布“北京邮电大学等多所北京高校即将搬离北京,迁往北戴河”的消息,被许多其他媒体转发,最后被北京市教委辟谣。这两条谣言看似不同,却存在一个潜在的共同点——利     

ODMRP数据开销的概率算法

提出了Ad Hoc网络中基于概率转发的组播协议P_ODMRP。在该协议中,转发节点根据相邻转发节点的密度确定转发概率,并按此概率转发数据报文,从而减少冗余数据报文,降低网络冲突的可能性。仿真结果表明,P_ODMRP协议在保持原ODMRP协议的高数据报文投递率的同时,降低了无效数据的传递开销和数据报文平均端到端传递时延,提高了数据传递的效率。     

研华再显雄志:立足大中国,面向全世界

研华科技收获2006年满盈市场业绩,迎着2007年的愿景,于12月19日在北京举办”立足大中国,面向全世界”为主题的媒体说明会,再次以工控行业领军人物的身份显露其雄心壮志。众多媒体云集一堂,研华中国区总经理何春盛先生、工业自动化群总经理张军海先生、工业自动化事业群副总经理蔡奇男先生等研华高层出席了此次”媒体盛会”。     

机器学习与交叉表分析在新冠肺炎新闻情绪分析中的应用

为有效支持主流媒体利用情绪资源治理舆情,提出一种基于机器学习与交叉表分析的新闻情绪分析方法.先用Python爬虫技术从微信平台采集新闻数据;再采用多种文本分类方法的对比研究构建最优情绪分类器,实现新闻情绪类型的快速划分;然后用交叉表分析方法评估新闻文本与新闻评论情绪之间的相关性,帮助主流媒体考察舆情治理的效果.以主流媒...     

微博中转发行为的预测技术综述

在线社交网络中,微博平台的便捷性和开放性,给信息的传播和爆发提供了很大的便利。转发是微博平台上用户的重要行为,也是信息传播的关键机制。基于转发行为,分析一条推文是否被用户转发或者一段时间后的转发量,可以使我们更好地了解信息的传播特性,探索用户的行为与兴趣,以此推进信息推荐、预防突发事件和舆情监控等应用发展。该文较为系统地梳理了预测微博是否被转发及某段时间后的转发量这两方面的相关研究工作,着重阐述了基于用户、社交和内容特征的预测模型建立的过程并评价其预测性能,分析了微博转发行为的相关预测技术面临的挑战,展望了未来的可能研究方向。     

蔚蓝天空邦纳无线划时代革命

2008年2月22日，北京，美国邦纳“蔚蓝天空BLUE SKY’SURECROSS DX70／80系列无线传感器新春发布会”在北京香格里拉饭店隆重举行。来自中国仪器仪表协会，湖南大学，中国物流技术协会及多家京城专业主流媒体与负责人一同出席了本次发布会。