融合媒体平台建设带来的新机遇

在互联网、移动网络快速发展的今天,新兴媒体与传统媒体融合发展已成为电视业创新前行、突破壮大的重要途径.本文围绕融合媒体的平台建设,探索了电视媒体在融合实践中遇到的新机遇.     

基于微博、微信的全国科普日的影响力分析 ——以全国科普日官方微博、微信公众号为例

全国科普日是我国影响力较大的大型科普活动,近年来它的线上新媒体应用也有了快速的发展。本 研究对全国科普日官方微博、官方微信公众账号的发展现状进行梳理,对其影响力以及影响其影响力的因素 进行分析,并且借鉴国内其他活动官方微博及微信公众账号的经验提出了建议。分析发现：全国科普日的官 方微博及微信公众号的内容特色及服务功能与其他节事活动相比有差距,但在信息权威性上有一定的优势。 官方微博、官方微信公众号在活动的传播推广中发挥了积极作用,本文借鉴其他节事活动运用“两微”的经 验与优势,结合全国科普日活动自身特点提出建议,使我国大型科普活动得到更好地发展。     

《化学分析计量》2007年度影响因子已达0．5

经科学技术信息研究所信息资源中心统计,《化学分析计量》2007年度的影响因子为0．5,超过了中国科技论文统计源期刊（1723种期刊）的影响因子平均值,刊物的学术影响力和作用有了较大的提高。欢迎订阅,欢迎投稿,欢迎刊‘登广告。     

追求更高更快更强的电视转播

在广电行业中,广泛地认为远距离电视信号传输时代的到来是电视转播崛起的标志。在电视转播领域中又以体育赛事转播为核心,它将体育运动的美感和魅力广泛传播,更为世界体育赛事争取了亿万观众。现如今,体育与电视的结合不仅是两大行业的交融,也是两种文化的交融。这无疑对各家媒体机构打开了一扇新的大门,谁能取得体育转播的优先权并利用更为先进的转播技术实现精品化外场转播,     

浅谈“营改增”对电信行业的影响

本文着眼于“营改增”分析了其对电信行业的影响,具体探讨了电信行业的特殊性、营业税、增值税等特点,且全面分析了营业税改为增值税后的几方面的变化,综合电信行业特点提出了电信行业应对的措施建议。     

基于区域交互模型的SNS网络用户影响力评估

针对现有方法与模型未能准确体现不同距离用户之间真实交互行为的问题,提出了一种基于用户区域交互模型的用户影响力评估方法。区域交互模型利用影响力传递的不同方式,刻画不同距离之间用户的交互行为模式,能更为真实准确地反映在线社会网络用户之间的交互行为。通过计算用户对相邻用户的显性影响力与非相邻用户的隐性影响力,可有效识别在线社会网络中大影响力用户、僵尸粉用户等不同类型用户。基于新浪微博与人人网真实数据开展用户影响力评估以及相应的用户角色识别实验,结果显示,与现有方法相比,基于区域交互模型的识别方法可以准确有效地识别出在线社会网络中的大影响力用户、僵尸粉用户等各类型用户。     

基于节点影响力的标签传播社区划分算法

针对高效的LPA社区划分算法存在结果不稳定性的问题,提出一种新的基于节点影响力的标签传播社区划分算法(Node Influence based Label Propagation Algorithm for Community Discovery,简称NIB算法),使得保持社区划分高效的同时可以尽可能地降低由于社区划分不合理带来的核心节点影响精度的损失。该算法首先为每个节点分配唯一标签并评估节点的影响力,然后按照影响力大小由高到低的次序迭代更新节点的标签,更新完毕可得到一个稳定的社区划分结果。最后在真实数据集上对NIB算法的稳定性与划分质量进行验证。     

基于节点影响力和局部中心度的社区发现方法

一方面,社区信息沿着最短路径传播且随着传播逐渐衰减,信息传到较远位置可能性很小。另一方面,在信息量一定的情况下,在不同路径长度下,每条边累积信息量不同。由此两方面的考虑,引入节点影响力和局部中心度,结合GN算法删除最大边介数的核心思想,得到一种新的社区发现算法WLCD(weighted local community detection,WLCD)。实验证明,在三种真实网络数据集中,WLCD算法对比其他几种经典社区检测算法更好,在模块度、调整兰德系数、标准互信息以及准确率等评价指标方面都有比较好的结果。     

高校抖音账号传播影响力研究

基于信息传播理论,从抖音账号自身、用户、短视频、传播效果和服务方式5个维度确定出17个指标,并运用熵权法计算权重,建立起抖音账号传播影响力的评价模式;同时选取多个高校抖音账号利用理想解法进行实证分析.研究结果对深化高校抖音账号理论研究,提高高校抖音账号的传播影响力,具有一定的应用价值,可以为高校抖音账号的运营和维护提供...     

面向网络状态的自适应用户行为评估方法

用户复杂的行为往往会导致网络状态出现波动,破坏网络平稳运行,由于指标及权重的主观性和静态性,传统评估方法难以准确衡量用户行为对网络状态变化的影响程度。因此引入粗糙集理论,构建一种面向网络状态的自适应用户行为评估方法,使用属性约简和属性重要度方法对用户行为和网络状态数据进行挖掘,分析用户行为与网络状态变化的关联程度,以此自适应构建评估指标及权重,并随用户行为变化而动态调整,从而准确地量化用户行为对网络状态变化的影响程度。实验结果表明,该评估方法有助于准确发现造成网络状态变化的用户及其行为,能够为加强对用户行为的管控提供有效支持。