基于微博的高校化学教学论课程体系开放型课堂的研究

根据目前高校化学教学论课程存在的瓶颈和困境,分析了构建化学教学论开放型课堂的迫切性,并基于对学生使用微博情况和微博应用于教学可行性的调查分析,尝试了将微博应用到高校化学教学论课程体系中的教学模式。     

微博双向“关注”网络节点中心性及传播 影响力的分析

根据新浪微博的实际数据, 建立了两个基于双向“关注”的用户关系网络, 通过分析网络拓扑统计特征, 发现二者均具有小世界、无标度特征. 通过对节点度、紧密度、介数和k-core 四个网络中心性指标进行实证分析, 发现节点度服从分段幂率分布; 介数相比其他中心性指标差异性最为显著; 两个网络均具有明显的层次性, 但不是所有度值大的节点核数也大; 全局范围内各中心性指标之间存在着较强的相关性, 但在度值较大的节点群这种相关性明显减弱. 此外, 借助基于传染病动力学的SIR信息传播模型来分析四种指标在刻画节点传播能力方面的差异性, 仿真结果表明, 选择具有不同中心性指标的初始传播节点, 对信息传播速度和范围均具有不同影响; 紧密度和k-core较其他指标可以更加准确地描述节点在信息传播中所处的网络核心位置, 这有助于识别信息传播拓扑网络中的关键节点.     

复杂网络演化中的“熵减点”研究:以微博传播网络的演化为例

基于标准网络结构熵这一度量"有序性"的指标,以微博传播网络为例,首次将这一宏观指标运用到网络的微观演化研究中.首先,根据"网络大V"参与情况的不同,将微博传播网络分为"无V型网络"、"单V型网络"和"多V型网络".其次,依托实际数据,在标准结构熵的视角下,分别运用枚举法、跟踪法、介入法探讨了这三种网络的演化特征,发现了网络中不同节点的微观演化对宏观"有序性"的差异性影响,其中"大V"节点具备明显的"熵减"效应.最后,归纳提出"熵减点"的相关概念,并提出一套用来识别复杂网络重要节点的"熵减点判别法".方法相较于传统方法具有一些优点且适用性较强,可以扩展到其他复杂系统与复杂网络研究中,为网络结构熵理论的实际应用提供了一些思路.     

Micro－FTIR法研究肺癌细胞组织内蛋白质二级结构

采用Ｍｉｃｒｏ－ＦＴＩＲ法研究了不同程度的肺癌细胞组织内蛋白质二级结构的变化，获得了肺癌的恶性程度与表征蛋白质二级结构的α螺旋与β折叠两者之比值的关系。     

微博传播波的函数解析实证研究

为定量地揭示微博传播行为内在的时间演化规律,将微博转发量随时间的变化定义为微博传播波.根据微博传播网络的结构,将微博传播波分解为由若干"大V"所引发的微博传播子波.通过实证,发现了微博传播子波所遵从的统一的指数衰减函数形式.最终实现了将微博传播行为重构为一系列指数衰减函数的叠加,并对该函数中各参数的意义及影响因素进行了初步的探讨.     

政务微博评估模型及实证研究

微博作为一种新型便捷的媒体交互式平台,拥有大量的用户和流通信息.为了更好地倾听民声、征集民意和服务人民,政务微博应运而生.基于了解政务微博的现在和探索其发展的方向,利用层次分析法,提出了政务微博评估指标体系及模型,最后以江西政府的政务微博为例,依据评估模型,给出了排名前十的政务微博.     

基于有向渗流理论的关联微博转发网络信息传播研究

微博网络的快速性、爆发性和时效性, 以及用户复杂的行为模式, 使得研究其信息传播模型及影响因素成为网络舆情的热点方向. 利用压缩映射定理, 分析不动点迭代过程的收敛条件, 得到有向网络信息传播过程的渗流阈值和巨出向分支的数值解法; 通过可变同配系数生成模型, 分析关联特征对信息传播的影响; 最后利用微博转发网络数据进行仿真对比实验. 结果表明: 虽然四类关联特征同时体现出同配、异配特征, 但信息传播结果更多受入度-入度相关性、入度-出度相关性影响; 通过删除少量节点的方法, 提取边同配比例, 验证大部分节点的四类关联特征呈现一致性.     

基于平均场理论的微博传播网络模型

微博是在通过用户关注机制建立的用户网络上分享实时信息的社交平台,而微博消息主要通过用户的转发行为使消息在用户网络上传播.掌握微博消息的传播机制,对研究微博上舆论谣言的传播、产品推广等具有指导作用.本文通过对微博传播网络的结构分析来探索微博传播过程,利用新浪微博数据,建立微博传播网络,分析该网络的生成机制,使用平均场论的方法,推导微博传播网络的度分布模型.实验结果表明:微博传播网络的度分布是时间相依的,在特定时间下网络的度分布服从幂律分布.     

微博语料分词及标注方法初探

本文将清华大学中文分词和词性标注系统应用于部分微博语料数据,检测系统对微博新词识别能力及对识别错误进行了分类总结,并对识别率低的新词制定了标注规范。通过人工校对获得新的训练语料数据集,提高系统对微博文本的处理能力,为建立微博专用语料库做前期准备工作。     

基于主成分分析法的微博影响力评估方法及实证分析——以“新浪微博”为例

介绍了微博作为一种新型社会化媒体的基本结构和特点,并从微博的信息传播机制出发,分析认为用户交互模式较大程度地体现了微博的影响力,由此总结出微博的4个基本功能,以"新浪微博"为研究样本,甄选了7项指标构成微博影响力评价指标体系,应用主成分分析法推导出各项指标的权重,最后建立了微博影响力评价模型.