基于群体智慧的电影排序模型

利用新浪微博的微群信息,在蚁群算法的基础上,提出了一种基于群体智慧思想的排序模型(ACOR),通过结合用户的偏好及电影热度对电影进行综合排名.同时考虑了微博中的情感因素,分析用户对电影的情感倾向并计算其情感值.最后,根据群体形成的情感积累值对热议的电影排序.实验结果表明:该模型更符合用户的偏好,并具有一定的实时性,可以有效地为用户提供相关电影信息.     

基于友邻-用户模型的微博主题推荐研究

在微博社交网络中,微博文本内容短小,主题覆盖较少,同时主题变化快,用户兴趣更新频繁。已有用户模型不能完全准确刻画微博用户变化的兴趣。友邻集由用户认知度高的群体组成,友邻集的主题兴趣可以全面反映目标用户的多样化兴趣。利用目标用户的友邻集,在本体用户模型上构建微博用户的友邻主题兴趣集,计算更新友邻主题兴趣度,提出友邻-用户模型的实现算法。实验表明,在微博社交网络平台中,友邻一用户模型的微博主题推荐精度要优于传统的用户模型。     

国内外图书馆微博研究比较分析

微博客准入门槛低、平台信息集中、对所有网民平等开放,在信息、传播、政界等各领域产生了方方面面的影响,成为各领域信息传播的新宠。对国内外图书馆微博研究文献分别进行了数量分析、期刊分析和主题分析,并对国内外有关图书馆微博的应用领域和应用范围研究进行了比较分析,总结了我国图书馆微博研究的不足及未来发展方向。     

运用微博开展体育院校大学生思想政治工作探析

微博是一个具有开放性和互动性的平台,具有巨大的传播功能和价值。大学生作为微博的主要用户群,为高校大学生思想政治教育带来了新机遇,也提出了新挑战。如何利用微博对大学生心理的积极影响,在其学业、交友和社会生活中充分发挥作用,已经成为体育院校思想政治教育的重要课题。