微博在大学生思想政治教育工作的应用和思考

随着新媒体时代的到来,微博在我国大学生群体中不断普及,成为大学生获取和交流信息的重要媒体平台。作为新兴的信息共享平台,微博在高校思想政治教育工作中起到越来越重要的作用。我院以微博作为网络思想政治教育的新平台,运用新媒体引领学生思想成长,在大学生思想政治教育实践中取得进展。根据我院微博平台的应用实践,结合微博教育平台在各高校的发展现状,对微博在大学生思想政治教育工作的应用和发展进行探讨。     

基于微博环境下的高校思想政治教育工作的新途径

微博作为一种新型网络信息平台,已全面渗透到大学生的学习生活中。高校思想政治教育工作者要与时俱进,抓住机遇,使微博在思想政治教育工作中发挥积极作用,通过构建微博教育平台、建设特色主题微博和强化校园微博管理等措施,在微博这块新阵地上,切实做好大学生思想政治教育工作,提高大学生思想政治素质。     

抑郁症网络社交与疑似抑郁微博初步筛选算法

在社交网络数据与抑郁症有关研究中往往需要采取人工方式标注抑郁症和非抑郁症用户,费时费力。通过高校大学生的微博社交数据的采集与分析,研究并提出了一种基于抑郁关键词与语义扩展的大学生疑似抑郁微博初步筛选算法——综合词法。该方法通过基础关键词表的构建和基于词嵌入学习模型WORD2VEC的语义扩展形成抑郁关键词表,最后利用该词表对被测微博进行语义相似度计算,进而识别其是否为疑似抑郁微博。在首都高校大学生微博数据集上的实验结果表明：综合词法在筛选准确率上优于SDS问卷分词法和专家词法;综合词法能够快速地从海量大学生微博中自动筛选占比非常少的疑似抑郁微博,减少专家标注工作量,提高标注效率,并可进一步为后续抑郁症患者精确识别（分类问题）提供良好的数据处理基础。     

基于思想政治教育视阈的大学生微博使用现状分析及引导策略研究——以江苏科技大学南徐学院为例

大学生思想政治教育是高等教育的重要内容,关系到大学生的健康成长和成才。在信息化快速发展的今天,高校应充分利用微博开展大学生思想政治教育。在深入研究微博功能基础上,对我院微博使用现状进行调查,从信息需求、个性发展需求和情感需求三个方面来分析微博使用原因,并在此基础上提出应对策略。     

面向微博文本的命名实体识别

命名实体识别是文本信息处理的重要基础,也是自然语言处理的一项关键技术.近几年来微博迅速发展成为人们进行信息交流的平台,微博文本俨然已经成为进行命名实体抽取的新载体.论文利用微博内容和结构的特点,提出了一种基于统计与规则相结合的命名实体识别的方法.微博文本较短并且文本中含有标签、话题等内容,论文在考虑这些特点基础上,利用微博评论和转发进行词频统计,通过规则筛选,完成命名实体识别.在新浪微博数据上的实验结果表明该方法可以有效地提高微博中命名实体识别效果.     

基于信息挖掘技术的大学生微博行为研究

本文将信息挖掘技术应用于大学生微博分析,以江南大学在校生为研究对象,通过收集学生的微博数据,对微博内容和行为进行分析,力求以真实的微博数据为依据,客观地反映当前大学生微博的使用现状,并探究不同群体大学生的微博行为差异。     

基于评论异常度的新浪微博谣言识别方法

以微博为代表的社交媒体在为公众提供信息共享平台的同时, 也为谣言提供了可乘之机.开展微博中谣言的识别和清理方法研究, 对维护社会的安全稳定有着重要的现实意义.本文针对新浪微博平台中谣言识别的问题, 提出了一种基于评论异常度的微博谣言识别方法.首先采用D-S理论实现微博评论异常度的计算方法; 然后利用评论异常度与微博的内容特征、传播特征、用户特征对微博进行抽象表示; 最后再利用SVM (Support vector machine)构建一个基于评论异常度的谣言识别模型, 实现对新浪微博中谣言微博的识别.实验表明, 本文提出的谣言识别模型对新浪微博中谣言识别具有较好的效果, 谣言微博识别的F1值达到了96.2 %, 相较于现有文献的最好结果提高了1.3 %.     

微博传播特征及其对大学生的影响研究——以在杭高校的调查为例

微博这一新事物由于其简洁、便捷、开放、高效的特点为大学生所喜爱,目前正越来越多的被大学生所使用。本文通过对在杭高校部分大学生微博使用情况的调查分析,可以看出微博传播特征及其对大学生的影响,在有利于大学生开阔视野和释放压力的同时,也存在不良信息的负面影响、降低大学生自控能力、增加大学生参与群体性事件可能性等问题。这些问题给新形势下大学生思想政治教育工作带来的机遇与挑战。     

基于共现词的中文微博观点句识别

近年来,随着计算机移动技术和社会媒体的发展,微博已经成为一个热门的信息交流平台。由于微博平台数据量庞大,所以会导致提取带有用户观点的句子较为困难,如何提取出带有用户观点的句子也越来越受到关注。但是,目前的中文微博观点句提取方法都集中在使用句法分析与分类器,忽略了微博主观信息所具有的内容关联性。因此,该文将传统观点句识别方法与共现词相结合,提出了基于共现词的中文微博观点句识别算法。该文的研究内容包含以下几点:首先,利用主题模型对数据进行聚类分析,提取具有内容代表性的词语,组成共现词集合;然后,使用Stanford Parser句法分析工具对微博数据进行句法分析并且进行模板匹配,识别出较为明显的观点句;最后,使用共现词与2-POS[1]等特征,识别句法分析无法识别的观点句。     

互联网时代微博在高校图书馆中的应用

随着互联网技术和高校图书馆的快速发展,微博使得用户更好地参与图书馆网络信息的建构.高校图书馆微博服务和优势,给图书馆带来了新的生机和活力,本文分析了微博在高校图书馆创新服务的应用优势.     

一种面向微博客文本流的噪音判别与内容相似性双重检测的过滤方法

微博客作为一种新的用户信息传播载体,在网络舆情发起和传播中起着重要作用。由于用户有意(上传广告)、无意(转发)操作所带来的大量噪音微博和相似微博,对网络舆情分析和用户浏览造成极为不利的影响。检测这些噪音微博和相似微博,对微博数据进行提纯,成为一个亟待解决的问题。基于统计数据分析了噪音微博和相似微博的特点,提出一种面向微博文本流的噪音判别和内容相似性双重检测的过滤方法:通过URL链接、字符率、高频词等特征判别,过滤噪音微博;通过分段过滤和索引过滤的双重内容过滤,检测和剔除相似微博。实验表明该方法能有效地对微博数据进行提纯,高效准确地过滤掉相似微博和噪音微博。     

基于分析特征与动态步长的微博排序学习算法

目前,微博搜索大多应用向量空间模型计算查询词与文档间的相关程度,通常使用TF-IDF（termfrequency-inverse document frequency）统计方法来确定词的权重.然而仅使用词进行微博搜索并不能检测到某条微博的信息含量,而这些往往是查询用户所关注的问题.为此提出了一种基于分析特征与动态步长的微博排序学习算法.首先,定义了一些微博分析特征,经过统计分析获得的这些分析特征可以用来预测用户行为;其次,在此基础上,提出了以词性为单位计算微博相关度的方法,结合信息熵计算方法得到微博词性信息的含量,并用来预测该微博的信息含量;最后,在现有ListNet排序学习算法的基础上,引入了动态步长的概念,对步长进行了动态优化,最终形成了一种基于动态步长的微博排序学习算法——RDLS（ranking based on dynamic learning stepsize）算法.实验结果表明,无论是基于直接特征还是加入分析特征,在相同迭代轮数情况下,相比ListNet算法,RDLS 算法可以训练出更优的模型,在微博排序方面有更好的表现.     

Continual use of microblogs

Some studies show that the Twitter's growth is leveling off and that its marketing has become ineffective. The purpose of this paper is to analyse what is needed for microblogs’ perpetuation. Factors such as message quality, source credibility, perceived usefulness, perceived interactivity, perceived playfulness, confirmation, and satisfaction were tested for their impact on continuance intention. A post-acceptance model of microblog continuance was proposed based on information system continuance model. We found that continuance intention to use microblogs is greatly affected by satisfaction, which in turn is affected by perceived interactivity and perceived usefulness, but satisfaction is not affected by confirmation or perceived playfulness. Although confirmation has no direct effect on satisfaction, it affects perceived interactivity and perceived usefulness, which in turn affect satisfaction.     

微博汽车领域中用户观点句识别方法的研究

该文主要研究如何自动识别微博中用户对各品牌汽车进行评价的句子。针对微博中汽车宣传信息较多而由真正汽车用户发出的观点句所占比例很小的特点,该文提出了结合微博和汽车评论语料的基于SVM模型的分类方法。选取的特征包括词语、评价词个数、与评价对象有关的词语以及微博相关特征。实验表明,评价词特征和部分微博相关特征可有效提高分类器性能,使用微博和汽车评论两种语料进行训练的分类器性能要比仅使用微博语料的方法好。     

微博客蕴含交通事件信息抽取的自动标注方法

微博客文本蕴含丰富的实时交通事件信息,能够为现有交通信息采集手段提供补充。然而,当前事件抽取方法缺少对地理实体关系的判断过程,对涉及多个地理实体及关系表达的地理空间要素抽取效果不佳,难以准确识别交通事件信息的位置描述。该文提出一种自动标注方法,将地理实体关系识别引入事件抽取过程来解决这一问题。该方法利用条件随机场模型实现交通事件角色标注,利用支撑向量机模型实现角色关系与要素关系标注,完成了交通事件信息空间要素识别。以新浪微博为数据源开展的实验分析表明,该文所提出的微博客蕴含交通事件抽取方法,正确率和召回率均达到90%,优于现有的基于模式匹配的抽取方法。     

面向微博主题的可视分析研究

随着微博的发展,其影响力日益增大,对微博主题内容进行分析具有重要的价值.主题模型技术能够从文本数据中提取主题,但是,由于微博文本短、随意性大、信息量小等特点,微博主题的分析具有一定的难度.提出了一个微博主题可视分析系统,利用多种互相关联的视图与丰富的交互手段,支持用户对主题模型结果进行分析与探索.系统结合了微博数据的特点,引入微博用户与时间因素,支持分析者从多角度对微博主题进行全面分析.系统支持用户在主题可视分析的基础上,通过交互操作对主题进行编辑,从而改进主题模型,提高模型的准确性和可靠性.案例分析结果表明,提出的系统可以有效地帮助用户分析微博主题和修正主题.     

中文微博故事线生成方法

新浪微博、腾讯微博等微博平台已经成为国内重要的网络媒体。随着海量的实时信息在微博上分享和传播,为每个用户提供更多方便,展现一目了然的实事资讯的任务已经迫在眉睫。这就需要在微博中理出重大事件的发展进程。该文中,我们将利用最小权重支配集和有向斯坦纳树在给定查询的微博数据集上生成故事线。该文的工作由三部分组成:第一部分是在Lucene检索出来的结果集上构建多视点图;其次,通过在图中寻找最小权重支配集来选出具有代表性的微博;最后,通过求解有向斯坦纳树问题来平滑地连接这些已挑选的微博,形成故事线。在实际数据集上的实验验证了该文提出系统的高效性和有效性。
     

用户驱动的微博可视化搜索

目的 微博作为一个社交与信息分享平台,日信息量数以亿计,如何高效地搜索用户感兴趣的信息成为亟待解决的问题.提出了一个新颖的用户驱动的可视化微博信息搜索方法.方法 采用特征词及其权重来建模用户的兴趣特征,并基于此建立用户与特征词之间的相关关系.搜索微博信息时,首先定位与检索词相关的微博用户,在相关微博用户的微博中筛选与搜索相关的微博.另外,采用关注度传递算法对搜索进行扩展,将返回的特征词和微博用户进行可视化展示,并提供交互供用户查看与选定特征词或用户相关的微博.结果 实验结果表明,基于本文方法,用户可以高效地定位感兴趣的微博信息.结论 以用户作为桥梁,大大缩小了微博信息的搜索范围,同时采用关注度传递算法对搜索进行扩展,对结果进行可视化展示.实验表明本文方法能够使用户快速搜索出感兴趣的信息.     

基于特定领域的中文微博热点话题挖掘系统BTopicMiner

随着微博应用的迅猛发展,自动地从海量微博信息中提取出用户感兴趣的热点话题成为一个具有挑战性的研究课题。为此研究并提出了基于扩展的话题模型的中文微博热点话题抽取算法。为了解决微博信息固有的数据稀疏性问题,算法首先利用文本聚类方法将内容相关的微博消息合成为微博文档;基于微博之间的跟帖关系蕴含着话题的关联性的假设,算法对传统潜在狄利克雷分配(LDA)话题模型进行扩展以建模微博之间的跟帖关系;最后利用互信息(MI)计算被抽取出的话题的话题词汇用于热点话题推荐。为了验证扩展的话题抽取模型的有效性,实现了一个基于特定领域的中文微博热点话题挖掘的原型系统——BTopicMiner。实验结果表明：基于微博跟帖关系的扩展话题模型可以更准确地自动提取微博中的热点话题,同时利用MI度量自动计算得到的话题词汇和人工挑选的热点词汇之间的语义相似度达到75%以上。     

基于语义共现图的中文微博新闻话题识别

提出一种在大规模微博短文本数据集中自动发现新闻话题的方法。该方法在微博数据预处理之后,综合TF-IDF、文档频率增长率和命名实体识别等几个因素抽取微博数据中的主题词。根据主题词之间的语义关系来构建主题词的语义共现图,计算出语义共现图的连通子图,把每个不连通的簇集看成一个新闻话题。在新浪微博数据集上进行实验,实现了对微博中新闻话题的识别。该方法能较好检测出当前时间的热门话题,能够在一定程度上有效地避免错误传播,实验结果验证了该方法的有效性。