微博客在我国高校图书馆的应用研究

从我国高校图书馆微博账户的增长速度、发布微博的数量、日均发布微博的数量及微博账户＂粉丝＂数量等方面,分析了我国高校图书馆利用微博的情况,探讨了我国高校图书馆微博存在的问题,以期为今后我国高校图书馆应用微博提供参考。     

基于新浪微博的社交网络演化模型

随着在线社交网络的高速发展和影响力日渐扩大, 研究其演化发展规律已经成为非常重要的课题.通过抓取新浪微博的数据, 将用户划分为意见领袖和普通用户, 并建立了一个定量的两层演化模型. 在此基础上, 分析了意见领袖和普通用户之间社交影响力的差异, 研究了网络内部病毒传播机制和外部媒体因素对在线社交网络演化过程的影响, 并利用抓取的实际数据验证了模型的准确性. 研究结果对进一步探寻在线社交网络结构、社会价值观对在线信息传播的影响均有积极意义.     

Deep Hierarchical Ensemble Model for Suicide Detection on Imbalanced Social Media Data

As a serious worldwide problem, suicide often causes huge and irreversible losses to families and society. Therefore, it is necessary to detect and help individuals with suicidal ideation in time. In recent years, the prosperous development of social media has provided new perspectives on suicide detection, but related research still faces some difficulties, such as data imbalance and expression implicitness. In this paper, we propose a Deep Hierarchical Ensemble model for Suicide Detection (DHE-SD) based on a hierarchical ensemble strategy, and construct a dataset based on Sina Weibo, which contains more than 550 thousand posts from 4521 users. To verify the effectiveness of the model, we also conduct experiments on a public Weibo dataset containing 7329 users’ posts. The proposed model achieves the best performance on both the constructed dataset and the public dataset. In addition, in order to make the model applicable to a wider population, we use the proposed sentence-level mask mechanism to delete user posts with strong suicidal ideation. Experiments show that the proposed model can still effectively identify social media users with suicidal ideation even when the performance of the baseline models decrease significantly.     

种多特征微博僵尸粉检测方法与实现简

微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4．5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92．8％的判别准确率与92．8％的召回率。     

Microblogging Reposting Mechanism: An Information Adoption Perspective

This study uses the Elaboration Likelihood Model(ELM)and social presence theory to examine the microblogging reposting mechanism.Subjective and objective data were collected from 216 respondents in a field experiment.The results indicate that information quality and source credibility of microblogging messages affect users’reposting intention by affecting their perceptions of the usefulness and enjoyment of the information.Perceived enjoyment has a greater impact on reposting intention than perceived usefulness.Furthermore,users are able to perceive social presence when interacting with microblogging messages.Social presence plays a full mediating role between information quality and perceived enjoyment,and a partial mediating role between information quality and perceived usefulness.     

基于多策略的新浪微博大数据抓取及应用

微博数据处理属于大数据范畴,其前提是获取大量的微博数据,而由于商业利益以及安全方面的考虑,获取微博数据的途径越来越少。同时随着新浪官方API的逐步更新,数据获取的限制也日益增加。文章尝试利用现有资源,基于多策略获取机制,设计出可稳定获得新浪微博数据的挖掘方案,并给出情感分析应用实例。实验表明,所设计的挖掘方案可以根据需要获取微博上的数据,并可以应用于微博情感分析中。     

基于在线社会网络采集数据的研究

目的研究新浪微博数据采集问题。方法利用新浪微博API接口和本文设计的网络爬虫模型进行数据采集。结果与结论实验证明两种方法都可以在较短时间内收集到较多用户资料,但在过滤去重方面,本文设计的算法在时间上更为高效。     

高校图书馆信息素质教育探新

针对高校图书馆信息素质教育模式的创新深入谈了将信息素质教育纳入教师继续教育的教学计划中,把信息素质教育融入学生的学科教学过程中以及在科研活动中锻炼学生的信息素质能力,而且要在网络社会构建学术共享空间实施信息素质教育。     

基于信息传播的微博用户影响力度量

信息传播和用户影响力度量是目前微博研究的基础和热点方向。为了定量地研究用户影响力,提出基于用户消息传播范围的用户影响力量化定义,并给出用户影响力的计算方法。在真实数据集上对算法的验证结果显示,与其他用户影响力度量方法相比,本文提出的方法计算复杂性低、指标稳定性高,尤其适合于需要限定数据集、限定时间段的具体应用场景。