微博营销的实践与思考

微博作为新兴的传播交流媒介以其传播速度快、互动性强、即时收发等优势得到迅速的普及,促使网络营销活动的发展步伐不断加速。本文提出,要加快企业的营销活动变革的步伐,在实践的基础上,分析了微博营销的特点,提出了运用的主要方法,归纳了企业实施微博营销后所取得的效果,以较好地适应网络时代消费者更快、更省、更便捷的消费需求。     

微博走进公安工作

微博这种新兴的网络交流方式越来越受到公众的关注,正在成为继博客之后网民们相互交流的新平台,这种集发布信息、互动交流于一体的网络工具也为公安机关所关注,各级公安机关纷纷对公安微博表现出了极大的热情,给新形势下的公安工作带来了新的契机。公安机关开设微博可以带来以下好处:首先,公安微博拉近了警民距离,提高了警察自身的公信力;其次,公安微博能使公安机关站在信息发布的制高点,及时消除谣言,还原真相;最后,公安微博能为侦查提供线索,为破案开辟新思路。总之,公安微博的开辟为公安工作带来了可喜的变化,小小的"微博110"正在为社会的稳定,人民的安居乐业贡献自己的力量。     

基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法

准确识别词语语义倾向并构建高质量的情感词典,从而提高微博文本情感分析的准确率,具有重要意义。传统的基于语料库方法对种子词选取敏感,并且不能有效对低频词语语义倾向进行识别。本文提出了一种基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法。利用词性组合模式提取候选词集,选取微博表情符号作为种子词,并构建词亲和度网络,利用同义词词林对低频词进行扩展,计算候选词与种子词之间语义倾向相似度。根据设定阈值判断词语语义倾向。在200万条微博语料上分别将本文算法与传统算法进行对比,实验结果表明本文算法优于传统算法。     

基于意群划分的中文微博情感倾向分析研究

微博作为一种新兴的社交网络平台,逐渐成为公众发布个人信息,获取实时信息,表达个人观点的新平台。针对微博情感倾向判断的问题,提出了一种基于意群划分的中文微博情感倾向分析(STDSG)方法。引入意群的概念,提出微博意群划分算法,根据意群间的关系,考虑否定词、程度词及标点符号的对情感倾向分析的影响,提出计算微博意群情感倾向的方法。在给定的数据集上,实验结果准确率达到了80.1%,总体性能优于基于情感词典的方法及基于支持向量机的方法。     

中文微博的Hashtag话题相关性分析

Hashtag(微博话题词)是发布者为微博信息创建的话题标签,能帮助用户在海量微博数据中高效发现热点话题。Hashtag由用户创建的特性使得不同的Hashtag可能代表着同一个话题,挖掘Hashtag之间的话题相关性将有助于热点话题发现和聚合展示。研究了Hashtag之间相关性分析问题,抽取了Hashtag文本特征、微博内容、Hashtag的出现次数-时间分布以及Hashtag共现等一系列特征,以分析Hashtag之间的话题相关性。在新浪微博数据上的实验结果显示,这一系列特征组合能较好地帮助Hashtag相关性分析。     

基于微博的网络舆情管控技术研究

微博作为社交网络发展的最新产物,已逐渐成为网络舆情爆发的始发地。微博舆情管控有效的措施是发布舆论疏导信息进行正确导向。研究基于微博网站的开放平台,通过注册合法用户,采取群发消息、群发评论、群发@信息等技术途径,增强舆论导向信息传播的速度和密度、信息投送的精度和力度。最后通过国内主流的微博网站开放平台搭建实验环境,对微博舆情管控技术进行了验证,能够较好地实现微博舆情疏导信息形成几何数的传播速度。     

Study on the Spatial Identification of Housing Vacancy

Housing Vacancy Rate (HVR) is an important index in assessing the healthiness of residential real estate market. Due to lack of clear and effectively evaluation criterion, the understanding of housing vacancy in China is then rather limited. This paper quantitatively analyzed spatial identification and difference pattern of house vacancy at different scale in China by using nighttime light data and micro-blog check-in data, in order to make up the deficiency of traditional methods in the aspects of data missing and differential approach. The nighttime light intensity for non-vacancy area is estimated after removing the nighttime light intensity from non-residential sources of NPP-VIIRS light data and difference of nighttime light caused by the different urban area ratio. Then, the HVR is calculated for the spatial pattern analysis. This paper analyzed the spatial strength of residents activities by using micro-blog check-in data, based on density-based spatial clustering of applications with noise and heat map. The 30 sample cities were selected to identify house vacancy from 100 cities which ghost city index were high. The following conclusions were drawn through the study: The HVR of eastern coastal cities and regions with rapid development of economy were lower, while the phenomenon of house vacancy in central and western regions were more obvious. The HVR increased from eastern coastal regions to inland areas. What’s more, the phenomenon of house vacancy in middle and small cities were more distinct from the aspect of urban scale. The house vacancy of China were divided into five types: industry or resources driven, government planned, epitaxy expansionary, environmental constraint and speculative activate by taking the factors of natural environment, social economic development level, and population density into consideration. This may shed light on policy implications for Chinese urban development.     

基于多特征微博话题情感倾向性判定算法研究

社交网络舆情分析是一种新的研究趋势,而其中微博话题的情感倾向性判定是社交网络舆情分析中的热点。针对微博内容特征以及微博间转发、评论关系特征,构建情感分析用词典、网络用语词典以及表情符号库,设计基于短语路径的微博话题情感倾向性判定算法,以及基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法,并进一步利用微博间的转发和评论关系对基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法进行优化,其微平均正确率与F值分别达到85.3%和79.4%。     

基于微博的网络舆情分析系统设计

微博作为一种近年出现的新型网络媒体形式,已经成为网络舆论的强磁场。通过微博自身的特点,分析其对网络舆情的价值,然后设计基于微博的网络舆情分析系统,包括文本预处理、微博文本的向量表示与提取、话题发现以及微博的传播态势和倾向性分析等过程,微博特征提取采用了TF-IDF模型,话题发现采用MBT形式化表述,最后展望该系统的前景。     

基于Android的微博客户端设计与实现

基于当前微博的流行以及开发Android微博客户端的必要性,给出了Android微博客户端软件的整体结构,并实现了登录新浪与搜狐的两个微博社区功能,对好友微博信息和公共微博信息浏览,发表微博或对某个用户所发表的微博进行评论等功能。