“微时代”高职院校辅导员思想政治教育工作的思考

微博是"微时代"网络的典型新媒体,其开放、原创、交换等特点深受高职院校的学生喜爱,本文在分析微博深受学生喜爱的原因、微博的特点、新情况给辅导员思想政治教育工作带来的新要求,为在"微时代"抢占先机,能够更好的开展思想政治教育工作,从辅导员能力提升、改进工作方式方法等方面提出了一些建议。     

“微时代”高职院校辅导员思想政治教育工作的思考

徽博是“微时代”网络的典型新媒体,其开放、原创、交换等特点深受高职院校的学生喜爱,本文在分析微博深受学生喜爱的原因、微博的特点、新情况给辅导员思想政治教育工作带来的新要求,为在“微时代”抢占先机,能够更好的开展思想政治教育工作,从辅导员能力提升、改进工作方式方法等方面提出了一些建议。     

基于领域划分的微博用户影响力分析

近年来微博作为一种新兴的社交网络逐渐被广大用户使用.微博信息简短、更新迅速、包含信息量大,给微博用户获取信息带来了诸多不便,因此,利用影响力分析的手段找到具有较大影响力的微博用户具有重大意义.微博内容较传统的媒体信息具有较强的时效性和权威性,同时微博用语也极其不规范,这给微博用户影响力的分析带来了极大的困难.首先对获取的微博用户信息进行领域的划分,采用基于微博内容和用户关注的方式将用户归类到其所属的领域.其中,采用新词发现以及特征扩展的方法来提高划分结果的准确性.然后,对各个领域的用户进行影响力分析,提出3种影响力传播模型,用户最终的影响力大小根据3种模型的结果进行加权计算.最后对实验结果进行分析、比较,证明了计算用户影响力的方法能取得较优的结果.     

基于微博网络的影响力最大化算法

由于影响范围的重叠效应,单纯的影响力度量算法并不能解决微博网络中的影响力最大化问题,针对这一研究现状,提出一种用于微博网络中Top-K节点挖掘的算法GABE。通过归纳决定微博用户影响力的关键因素,提出了节点间影响率的概念,进而建立了用于用户影响力度量的WIR算法;根据得到的WIR值提出了符合微博特性的影响力传播模型,运用贪婪算法挖掘出微博网络中的Top-K节点。以爬取到的新浪微博数据进行了模拟验证,结果发现GABE在影响范围上与传统的最大化算法和影响力度量算法相比分别提高了7.7%和20%。这表明通过引入微博特性和贪婪思想,GABE较好地解决了微博网络中的影响力最大化问题。     

基于MapReduce的新型微博用户影响力排名算法研究

微博凭借其即时发布、实时传播、简便易用的特点逐渐成为最为主流的自媒体平台。用户影响力评价是微博社交网络中基本而又重要的问题,它对于优化与推动社会信息传播来说有着重要意义。以新浪微博为实验对象,通过综合考虑微博用户关系网络特性和用户行为,结合MapReduce编程计算模型,提出了一种基于MapReduce的新型用户影响力排名算法——QRank。在Hadoop平台上的实验结果表明,QRank算法具有良好的可扩展性,能够有效结合微博用户关系网络与行为特性,从而更加真实与充分地反映用户的实际影响力。     

面向微博影响力的社交网络特征分析

社交网络的影响力与其自身的结构特征密切相关。基于新浪微博的数据,对用户的粉丝数、关注数的分布及这些特征之间的关系进行分析,发现用户的粉丝数、关注数、微博数都符合幂律分布;探讨了节点之间的距离特征,发现并证明了微博网络中存在着“小世界”现象;研究了节点之间的链接形成问题,发现链接的形成满足三元闭包原理。以上三方面研究结果,对于探索微博影响力同底层社交网络结构特征的关系、设计微博影响力控制机制具有重要的意义。     

基于用户兴趣的微博溯源算法

微博信息溯源通过分析在平台采集的话题数据集,挖掘相关话题的真正源头,即发布时间较早且影响力大的微博集合,实现网络舆论的管控与引导。提出一种基于用户兴趣的微博溯源算法,该算法根据博主的兴趣计算博主影响力,同时根据评论人、转发人的兴趣计算评论人、转发人的影响力,结合博主关注度和发表时间等因素,利用网页排序算法对微博评分,根据微博得分进行排序溯源。实验结果表明,该算法相较于传统溯源算法在查全率上提升了约21%。     

微博信息监测应用与算法研究

分析了微博文本的特点,设计了微博信息监测应用的功能。采用VSM模型表示微博文本,并基于SVM分类算法对微博评论进行情感分类;结合评论者的身份信息对其权威性进行计算。最后综合每位评论者的情感倾向及其权威性,得到大众对该微博话题的情感倾向。     

微博影响力评价研究

微博作为一种被广泛使用的网络平台,其多样的特性满足了人们信息获取、人际交流等多方面的新需求,微博已成为人们日常生活的重要组成部分之一。微博影响力作为微博研究的一个热点,对于优化微博的信息整合、传输,对于深入了解微博发展方向、维护网络内容安全、促进网络发展具有非常重要的理论和实践意义。文章对当前主要的微博影响力评价方法进行了梳理和分析,并提出了针对中国微博的影响力评价模型。     

融合用户自身因素与互动行为的微博用户影响力计算方法

由于微博高影响力用户在商品营销、社会舆论引导等方面起着重要的作用,因此挖掘高影响力用户成为了微博社交网络中的热点研究问题。针对微博用户影响力计算中存在交互行为与用户自身因素分析不全面的问题,提出了微博用户影响力计算方法MBUI-SFIM(Micro-blog userinfluence based on user’s self-factors and interaction computing model)。该方法考虑了微博用户直接影响力和间接影响力两个方面:在用户直接影响力计算中,通过对用户的自身因素如微博用户粉丝数、用户活跃度、近期微博质量等的分析,计算出用户的初始影响力,然后分析用户互动行为如用户的微博可见率、微博用户互动系数,计算出用户传播能力,最后将初始影响力与用户传播能力相结合,基于改进PageRank算法计算出用户直接影响力;在用户间接影响力计算中,通过对用户网络图连接结构进行分析,根据不相邻用户连接路径的不同,将用户间接影响具体分为简单路径、重复路径、复杂路径3种情况进行讨论,从而计算出用户间接影响力。实验结果表明,相比PageRank算法和MR-UIRank算法,所提算法在用户排名准确性上分别提高了14.8%和8.3%。     

2014年上半年新浪政务微博报告发布

<正>2014年7月24日,人民网舆情监测室联合新浪微博发布《2014年上半年新浪政务微博报告》。截至2014年6月26日,新浪微博平台认证的政务微博达到119169个,较去年年底增加19018个。其中党政机构官方微博84377个,公职人员微博34792个。部委微博在政务微博矩阵中仍然发挥较强影响力,基层政务微博的影响力也迅速提升。在政务微博和公职人员微博影响力Top1000排行中,基层政务微博和公职人员微博     

基于行为和社团的微博用户传播影响力分析

为快速、准确地识别微博网络中具有较大影响力的节点,提出了一种基于用户关系、行为以及社团结构的影响力评价算法。首先,根据模块度对加权有向微博网络进行社团划分;接着综合微博网络中用户的粉丝数量、粉丝质量以及跨社团数目等特性度量节点的影响力。同时,对粉丝质量进行深入的分析,利用粉丝对用户的关注度作为粉丝质量的分配标准,最终完成用户传播影响力的评价。实验结果表明,该算法显著提高了评估用户传播影响力的准确性。     

基于话题自适应的中文微博情感分析

近年来,随着社会网络的迅速兴起,面向社会网络的情感分析技术逐渐成为数据挖掘领域新的研究热点。中文微博以其语言简短、文法灵活的特点,给情感分析的研究工作带来了新的挑战。对数据预处理、情感词典构造、话题元素引入等中文微博情感分析技术进行了系统的研究,提出了给情感词分级的方法以提升情感分析的准确度;同时提出了面向话题的自适应方法以更准确地识别情感词;最后实验结果验证了以上方法的有效性。     

基于意见领袖的微博生命周期预测模型研究

为了有效研究社交网络中意见领袖在新浪微博传播所起的作用及微博的生命周期和传播模式,提出了一种OLB微博传播预测模型。首先通过爬取微博数据,进行数据分析;其次,拟合出与影响力有关的四个因素的数学表达式,并通过层次分析法给出权重计算方法;最后利用计算的影响力以及转发数与相关因素的关系构建出OLB模型,从而对意见领袖传播作用及微博生命周期进行实验预测分析。仿真结果表明,在微博信息传播中意见领袖影响力与其微博的传播作用成正比例关系,通过误差分析得到四组数据的平均误差值分别为1.0%、5.0%、2.4%及5.1%,提出的OLB模型对于预测微博传播模式合理、有效。     

基于行为权值的微博用户影响力度量算法

用户影响力度量是目前微博研究的基础和热点方向,为了提高微博传播影响力度量的准确性,提出一种基于行为权值的微博用户影响力度量算法。对网络用户的转发、评论和提及等行为进行分析,将数据输入到最小二乘支持向量机中进行学习找到最合理的权值,并建立传播影响力度量模型,采用具体数据对算法的性能进行仿真测试。结果表明,相对于其他微博用户影响力度量算法,该算法不仅提高了微博用户影响力的度量准确性,而且可以准确刻画各种用户行为对网络传播力贡献。     

基于HRank的微博用户影响力评价

针对微博社交网络平台中的用户影响力评价问题,提出了一种基于HRank的评价算法。该算法将评价科学家科研绩效影响力的判定参数H指数引入进来,构造出能反映用户影响覆盖度的粉丝H指数和用户微博受追捧程度的微博被转发H指数,以分别表征用户的静态特征和在微博平台上的动态行为特征。在此基础上,结合粉丝H指数和微博被转发H指数构建出对用户影响力进行综合评价的HRank模型。粉丝数与用户影响力的相关性不是很强,同样数据集下相对PageRank,HRank用户影响力模型与新浪用户影响力官方排名更为接近,可有效实现对微博用户影响力的客观评判。     

高等学校辅导员角色发展趋势

高等学校辅导员制度是中国特色的高等教育制度的重要组成部分。随着社会、经济和教育的发展,高等学校辅导员制度走过 了一条渐进式发展道路。保证社会主义大学办学方向的需要,是辅导员角色发展的基础;高等教育系统质和个体质统一的需要,是 辅导员角色与队伍发展的内在诉求;大学生全面发展的要求,是辅导员角色发展的根本动力,这些都是影响高等学校辅导员角色发 展的因素。针对辅导员角色发展体现出的多元化、专业化、现代化的趋势,重新定位新时期高等学校辅导员角色,即学生思想政治教 育的组织者、学生事务的管理者与服务者、大学生社会化转变的促进者。     

微博消息传播中意见领袖影响力建模研究

在微博网络中,消息的传播与意见领袖的影响力密切相关.然而,意见领袖在消息动态传播过程中所表现出的影响力难以量化衡量,这对意见领袖影响力的评估和消息传播趋势的预测带来了巨大挑战.针对这一问题,提出一种基于消息传播的微博意见领袖影响力建模与测量分析方法.在分析消息传播模式的基础上,采用动态有向图描述消息在微博网络中的传播过程;发现该过程可近似分解为由各个意见领袖所驱动的子过程,根据对意见领袖影响力属性特征的分析发现,该子过程可以由指数截断的幂律衰减函数来描述.对模型中各个参数进行估计,可以定量地衡量意见领袖在消息传播过程中的初始影响力、影响力衰减指数及其影响力持续时间等指标.结合新浪微博数据的分析结果显示:消息的传播范围与传播过程中参与传播的意见领袖的数量呈弱相关;虽然意见领袖的初始影响力与其粉丝数量的大小正相关,但影响力衰减指数的大小以及影响力持续时间的长短与粉丝数量几乎无关.最后,采用所建模型对真实微博消息的传播趋势进行预测,结果表明,所提模型能够较好地对热门消息的传播趋势进行预测,这对微博中公众舆论的控制及广告定点投放具有重要意义.     

基于链路预测的微博用户关系分析

随着以微博为代表的在线社交网站的发展,微博用户之间形成了复杂的社会网络。针对微博社会网络,研究了影响微博用户之间关系形成的各种因素,提出了基于链路预测的微博用户关系分析模型。首先分析了网络结构特征在微博社会网络中的作用,同时针对微博社会网络的特点,引入微博属性特征,构造基于随机森林的链路预测模型,并将模型应用于新浪微博用户数据集,进行微博用户关系的训练预测,通过比较引入微博属性特征前后的预测性能以及特征的重要性分布,分析了各类特征对微博用户关系形成的影响,揭示了除传统的网络结构特征外,微博属性特征对微博用户关系的形成具有重要的影响力。     

基于情感倾向性分析的微博意见领袖识别模型

当前,微博意见领袖识别的研究方法纷繁多样,常见的方法有:对用户的个性化特征进行综合分析的方法和基于社交网络结构的分析方法。这些方法大多只考虑了用户的特征,未考虑用户之间的互动行为,或者未考虑 微博文本的情感因素。为此,提出了一种基于微博情感分析的微博意见领袖识别方法。首先,在基于合成情感词典的词频统计结果的基础上,利用支持向量机对微博博文进行情感分析;然后,将变异系数法用于微博属性权重的计算,以体现微博的影响力;最后,利用改进的PageRank算法在微博用户转发关系网络中预测用户影响力的扩散过程,计算用户最终影响力的大小。在新浪微博数据集上通过实验评测该方法的性能,结果表明该方法能够有效提高识别性能。