社交网络中热点话题深度挖掘方法及实验测试

互联网大数据时代,社交网络数据交互具有实时性、社会性、复杂性。多元架构数据信息中会存在热点话题数据。传统社交网络热点话题挖掘方法存在热点词条检索速度慢、话题词条层浅、断层数据无法挖掘等一系列问题,如何将社交网络中的热点话题数据进行挖掘,针对这一问题提出大数据信息词条特征比对提取方法,对社交网络中的大数据数据信息词条进行特征显化处理,采用饼图对比方式对特征化词条数据进行网络互交频率展现,采用多维数据获取法,解决社交网络热点话题挖掘中出现的数据阻滞现象,满足社交网络中热点话题深度挖掘的要求。通过仿真实验对提出方法进行效率、准确度、速度测试,实验结果表明,提出方法对社交网络中的热点话题挖掘快捷、高效、实用性强。     

《汉语大词典》商补

对《汉语大词典》中存在的义项缺失、词条缺漏、书证晚出等问题分条举例,以期对《汉语大词典》的修订再版有所裨益,对进一步提高汉语辞书的编纂水平和辞书质量有所帮助。     

《辞海》（1999年版）若干词条指瑕

《辞海》（1999年版）是一部精美的中文工具书,经过数十年若干次精心修订,已经成为中外学者案头必备的知识宝库。但无可讳言,《辞海》在某些方面还存在不足,需要广大读者在新版出版之前尽量把它们指出来,以便辞海编辑委员会作进一步的修订。     

对1996年版物理学名词A、B字头词条修订及增补的建议

在中国物理学会第8届物理学名词委员会（简称委员会）2006年2月末对1996年版物理学名词A字头词条修订工作讨论的基础上，4月28日委员会召开了第2次会议，进一步讨论了，对A及B字头词条的修订和新词的增补，委员会认为，尽管会议提出的建议还只是初步的，但是为了有更多的时间听到物理学界同仁的反馈，还是尽早在《物理》杂志上发表。     

图形-背景与词条结构

按照图形-背景理论的基本思想,知觉场总是被分为图形与背景两个部分,而人们在观看某一客体时,总是在未分化的背景中看到图形。力图挖掘图形背景理论在词典学中的应用,具体分析其在词典编纂及词典查阅中的认知体现,将词典信息查阅过程看作是一系列图形与背景的转换与选择过程,并以此为原则对词条结构的设计提出建议,认为应该对词条信息进行分离凸显,以提高词典的信息查找效率。     

PX知多少?

正从2007年的厦门,到2011年的大连、2012年的宁波,再到最近的广东茂名,PX这种并不神秘的化合物一直处在过街老鼠的境地2014年3月30日,尚处于规划阶段的PX项目引发广东茂名部分市民的群体性聚集,甚至发生了堵塞交通、破坏公共设施等情况。4月5日,搜索网站百度百科词条中关于PX的解释一度被人篡改为剧毒,但在清华大学化工系学生的努力下,最终被定格在科学的描述上:PX,即对二甲苯,可燃,低毒化合物。     

对1996年版物理学名词M字头词条修订及增补的建议

-删除 macrocrystal 宏晶[体] macrosystem 宏观系统 many-electron effect 多电子效应 many valley model 多谷模型 Maximak 最大马克 mesostructure 条 metal-insulator-semiconductor structure 金属-绝缘体-半导体     

基于CAS理论的群体协作维基词条编辑建模仿真

基于复杂适应性系统理论将维基百科用户抽象为内容添加者、内容修改者、内容删除者、多样编辑者和内容浏览者5种主体,建立了群体协作词条编辑模型;基于不同质量词条主体出现的概率配置,利用Netlogo仿真软件构建仿真平台,实现了对群体协作词条编辑的多主体建模仿真.仿真实验表明,多样编辑者是词条质量提升的重要驱动力,其出现概率越大,生成词条质量越高;编辑者“自我修改”行为对提升词条质量起到重要促进作用;主体出现概率配置遵循黄金分割律时,可使群体绩效趋于最大化.词条演化存在语量与语义之间此消彼长、最终达到动态平衡的过程,语量与语义平衡临界点近似为黄金分割点,词条编辑演化遵循着黄金分割律.研究深化了对词条编辑演化、网络群体智能和社会计算的认识.     

基于拓扑势熵的维基百科词条编辑演化研究

 网络群体智能涌现问题是信息科学和社会科学的多学科交叉研究问题。基于映射思想将其映射为维基百科词条编辑演化问题,提出词条编辑演化研究方法框架;以维基百科高质量词条编辑历史数据为数据集,以编辑者为节点,以编辑者间编辑交互关系为连边,构建词条编辑交互网络,通过建立网络演化测度拓扑势熵实现对词条编辑演化研究。实验分析表明,网络结构和词条总体上朝着有序方向演化,演化呈现出“从注重完整性到注重准确性再到注重可读性”的由低到高3个阶段,直至群体结构趋于稳定,结构具有无标度性,词条质量和群体智能达到很高水平;存在语量与语义之间此消彼长、最终达到动态平衡的过程,语量与语义平衡临界点近似为黄金分割点,词条编辑演化遵循着黄金分割律。方法框架有效,深化了对词条编辑演化、网络群体智能和社会计算的认识。     

基于语句-词条矩阵的聚簇式动态增长聚类算法

Web信息在以指数级的速度增长,然而传统搜索引擎的检索方式难以使用户找到精简而准确的信息.为此该文提出了一种基于语句-词条矩阵的聚簇式动态增长聚类算法.该平面分割的算法的整个工作过程有3个步骤预处理Web数据,进行文本摘取和过滤处理;形成每个文档的语句-词条矩阵,构成若干文档的矩阵集合;通过聚簇式动态增长聚类算法,对相似文档进行聚类.对该算法进行了实验分析.结果表明,该算法在保持文档语义联系的同时,其对文档的聚类有较高的准确性.