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.     

基于无指导学习的微博评论分析方法

该文以一种有效的方法寻找出有价值的微博评论,这对于读者更高效地阅读评论,为舆情分析、文本挖掘等任务提供支持,均具有重要的应用价值。针对微博及其评论文本短小、内容发散等特点,该文提出一种基于无指导学习的微博评论分析方法,该方法通过互联网搜索引擎扩展微博文本,基于相关性计算自动构造正负训练用例,生成特定的某条微博评论分类模型,通过该模型对评论的价值性进行评估。实验结果表明,该方法能够比较好地识别出评论的价值。     

高校区域大学生微博身份的精确识别方法

对高校大学生微博身份进行精确识别有利于尽早的定位大学生网络谣言、高校舆情事件的起源,为高校辅导员及相关管理部门采取线下补救措施、及时处理突发事件争取时间.以学校提供的学生信息资料为背景,让挖掘到的大学生微博信息尽可能地去匹配已有的背景信息,从而识别高校区域大学生微博帐号.分别采用3种阈值进行实验分析,证明这种循环匹配的方法可以获得较好的识别效果.     

基于滑动窗口的微博时间线摘要算法

时间线摘要是在时间维度上对文本进行内容归纳和概要生成的技术。传统的时间线摘要主要研究诸如新闻之类的长文本,而本文研究微博短文本的时间线摘要问题。由于微博短文本内容特征有限,无法仅依靠文本内容生成摘要,本文采用内容覆盖性、时间分布性和传播影响力3种指标评价时间线摘要,并提出了基于滑动窗口的微博时间线摘要算法(Microblog timeline summariaztion based on sliding window, MTSW)。该算法首先利用词项强度和熵来确定代表性词项;然后基于上述3种指标构建出评价时间线摘要的综合评价指标;最后采用滑动窗口的方法,遍历时间轴上的微博消息序列,生成微博时间线摘要。利用真实微博数据集的实验结果表明,MTSW算法生成的时间线摘要可以有效地反映热点事件发展演化的过程。     

一种基于标签概率相关性的微博推荐方法

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径。通过分析微博的特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种基于标签概率相关性的微博推荐方法 LPCMR。首先,该方法利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵。然后通过相关性标签权重加权方案,加强标签权重,构建用户-标签矩阵。针对用户标签矩阵稀疏的问题,采用标签相似性矩阵对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系。以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文提出的推荐算法具有较好的效果。     

微博时代大学生媒介素养培养路径探析

微博以“井喷”的速度快速发展,正全面参与并影响着现实世界。作为微博主力军的大学生,其媒介素养培养显得尤为重要,通过政府赋予媒介素养教育合法地位,开设媒介素养教育课程等途径,培养和提高大学生媒介素养,不仅对大学生树立正确的世界观、人生观和价值观有益,也是维护社会稳定、构建和谐社会生态和政治语境的必要条件。     

连接主义视角下微博在大学英语研究性学习中的应用

寓生活于学习、寓学习于生活,是语言学习未来的方向。大学英语研究性学习作为资源主导的学习方式,那么我们该如何开发和应用日常生活中处处潜在的学习资源呢?微博等新媒体就给这种教学带来了新的资源平台。本文从连接主义视角出发,探讨了微博在大学英语研究性学习话题启动、分析和总结的各个阶段增加学习资源节点连接的具体应用,从而达到话题驱动、讨论互动、媒介"多"动和产出"出"动的效果。     

微博社区中用户行为特征及其机理研究

基于微博数据的实证分析表明,微博用户发布微博的数量及时间间隔均服从幂律分布。通过分析微博用户之间的社会网络关系与用户行为之间的联系,发现微博消息数量的分布幂指数与用户互动指数呈反向关系,且随着互动指数的升高,幂指数的下降趋缓。在排除用户之间的评论、转发行为的影响后,个体用户发微博的时间间隔分布幂指数与用户互动指数呈正相关关系。基于上述实证分析,引入用户间评论转发行为、用户间的社会网络关系作为微博用户行为的驱动因素,提出了一种基于社会关系的动力学模型,模型仿真结果与实际数据一致。     

基于线索树双层聚类的微博话题检测

微博作为一种全新的信息发布模式,在极大程度上增强了网络信息的开放性和互动性,但同时也造成微博空间内信息量的裂变式增长。利用话题检测技术将微博文本信息按照话题进行归类和组织,可以帮助用户在动态变化的信息环境下高效获取个性信息或热点话题。该文针对微博文本短、半结构、上下文信息丰富等特点,提出了基于线索树的双层聚类的话题检测方法,通过利用融合了时序特征和作者信息的话题模型(Temporal-Author-Topic, TAT)进行线索树内的局部聚类,借以实现垃圾微博的过滤,最后利用整合后的线索树进行全局话题检测。实验结果显示该方法在解决数据稀疏方面取得了较好的效果,话题检测的F值达到31.2%。     

基于新浪微博开放平台的iPhone地图应用与开发

微博开放平台可在对第三方进行验证与授权后为其提供服务,验证与授权过程是根据OAuth 2.0协议进行的.在使用新浪微博开放平台服务的基础上,结合Xcode开发平台中iPhone地图组件提供的功能,开发出一个展示微博用户活动的地图应用.该应用为分析微博用户所进行的活动提供了重要依据,对研究iPhone地图定位和开放平台有着重要作用.