试论新闻评论的功能及策划

新闻评论具有反映与引导社会舆论的功能，而实施新闻评论的策划是实现新闻评论功能的有效途径之一。     

无尽的探索——简论穆青的新闻创新

穆青是我国社会主义新闻学的重要代表人物,也是该理念的成功实践者。在他为新闻的一生中,无论是对新闻、新闻事业与外部世界的关系,还是对新闻业务、新闻事业的生存发展,穆青都有丰富的创新思想和实践。这些创新与他的科学精神、人文精神和独特的职业角色紧密相连。     

新闻产品的经济学特性

从经济学的视角对新闻产品的特性进行分析,认为新闻产品具有非竞争性和非排他性,是一种可供全体成员共享的公共产品,可以用来生产和消费。同时,新闻产品又具有不同于一般公共产品的特殊性,这些特殊性的存在从另一个角度表明了新闻产品的意识形态属性。新闻产品的双重属性使得新闻产品在按照市场规律进行生产和消费的同时,必须加强政府的引导,以避免生产者一味追求经济利益而忽略了其意识形态属性。     

加强大学生新闻信息素养教育的思考

开展并加强大学生新闻信息素养教育是信息社会和时代发展的要求，是大学生提高综合素质的途径，是高校思想政治教育的迫切需要。在推进大学生新闻信息素养教育过程中，高校必须采取措施，加大实施新闻信息素养教育的力度；同时，地方媒体要积极参与，大学生自身也要增强提高新闻信息素养的自觉性和主动性。     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

基于seq2seq模型的标签推荐方法

针对NPM平台上存在大量的软件包没有标签或标记不完善的问题, 提出一种基于seq2seq模型的深度学习方法为软件包推荐标签. 首先, 利用ECMAScript工具分析软件包的源码构建出包的函数调用图, 遍历函数调用图从而将软件包转换成一组具有包语义信息的函数调用序列; 其次, 训练seq2seq模型, 并将训练好的模型用于软件包的标签推荐工作, 该模型能将包的函数调用序列映射到一组预测的标签序列上, 从而完成软件包的标签推荐. 实验结果表明, 该方法能为软件包推荐一组合理的标签, 准确率达82.6%.     

西部民族地区高校新闻传播教育发展探析

章通过对西部民族地区新闻传播教育发展的探讨，认为西部民族地区高校办学条件较差，规模和实力还显薄弱，在发展新闻教育中要发挥民族优势，树立大新闻教育观，切实抓好基础教育，打破地域观，挑战市场，以促进民族地区新闻传播教育的发展。     

电视新闻娱乐化:是支柱还是陷阱?——从电视传媒受众观的角度探析

在当代受众观和商业价值的驱动下,电视新闻娱乐化成了电视新闻界普遍存在的一种现象。本文先对电视新闻娱乐化的表现形式、受众的心理欲求进行梳理,再从电视传媒受众观的角度辨证探析,最后从系统的视角提出应对策略。     

电视新闻直播的美学意识

新闻的电视直播，可分为两种，一种是有准备的电视直播，另一种是无准备的电视直播．新闻电视的直播，并非仅是对事件的粗陋纪录，它还是有它的美学诉求的：它体现在镜头的切换、镜头的选择与即兴叙述、现场情节演绎、对事件结果的推衍与预见上．