基于LDA模型的中文微博话题意见领袖挖掘

有效挖掘微博空间中的话题意见领袖成为亟待解决的热点问题.针对这一问题,提出了基于LDA语义信息和HowNet知识库的短文本子话题分类算法.对分类后的微博从显式、隐式及用户等方面综合衡量微博的影响力,并根据层次分析法对多个因素进行科学地权值分配.实验结果表明,提出的方法较基于支持向量机的方法具有更好的效果,同时提出的影响力度量模型可以有效地挖掘出微博中的话题意见领袖.     

一个基于信念网络的微博推荐模型

针对现有微博推荐方法或模型不便组合证据的不足,提出一种微博推荐新方法.将信念网络用于微博推荐,构建一个基本信念网络推荐模型,并在基本模型中融合用户交互微博证据,提出一个微博推荐扩展模型.模型中的节点表示微博、用户和兴趣特征词,有向弧表示节点之间的关系,通过计算用户与微博的覆盖程度来得到用户与待评估微博的相关度.在微博数据集上的实验结果表明:扩展模型较基本模型在F值上至少提高了约4.9%;与已有的推荐方法相比,新模型在组合证据提高推荐性能方面更有效.     

一种基于循环神经网络的古文断句方法

提出一种基于循环神经网络的古文自动断句方法。该方法采用基于GRU(gated recurrent unit)的双向循环神经网络进行古文断句。在解码过程中,该算法不仅利用神经网络输出的概率分布,还进一步引入状态转移概率和长度惩罚,以便提高断句准确率。在大规模古籍语料上的实验结果表明,所提方法能够取得比传统方法更高的断句F1值。     

北京市政务微博群社会网络分析

政务微博是新媒体发展中政府治理的网络平台,政务微博群的协同发展对于政务信息传播具有重要意义。选取可视化、密度、中心性、凝聚子群4个社会网络特征指标对北京市政务微博群进行社会网络分析。核心政务微博在信息扩散等方面发挥了重要作用,整个社会网络结构密度较高,政务微博群社会网络聚类成多个子群。需要进一步加强核心政务微博建设,推动政务微博群协同发展,优化政务微博群子群建设。     

国内公共图书馆微博现状研究——以新浪微博为例

运用网络调查和文献计量学方法,阐述了新浪平台认证的国内128家公共图书馆微博的应用现状,分析了国内公共图书馆微博内容的特征,提出了国内公共图书馆微博建设的规范化管理的建议。     

融合表情符号图像特征学习的微博情感分类

表情符号作为一种新兴的网络图形化语言,由于能够直观地表达用户的情感和态度,因此在社交平台被广泛使用。现有的利用表情符号进行微博情感分类的研究主要考虑表情符号的文本特征,这样的做法不能很好的捕捉表情符号之间更细粒度的联系,并无法适应表情的不断发展与变化。针对现有研究存在的问题,本文提出了一种基于卷积自编码器的表情图像特征学习的微博情感分类模型。该模型通过卷积自编码器捕捉的表情符号的图像特征,然后将图像的嵌入表达融入到微博的文本特征中,再利用多层感知机进行情感分类。该模型分别在中文和英文微博的数据集上和现有的方法进行了对比,实验证明,本文的方法优于现有的方法,并且在新表情和跨语言环境下的泛化能力更强。     

基于语义分析的微博搜索

提出构建基于语义分析的微博搜索以帮助用户从海量的、书写通常不规范的微博中有效地获取信息。和现有的微博搜索引擎不同,基于语义分析的微博搜索利用一系列的自然语言处理和文本挖掘模块从微博中获取各类兴趣点,例如命名实体、事件、情感等。这些兴趣点进一步被索引,以支持分类浏览和高级搜索。本文讨论了微博语义搜索所面临的挑战及对策,介绍了一种参考实现框架及相关的语义分析技术,特别是面向微博的语义角色标注技术。     

基于语义分析的微博搜索

提出构建基于语义分析的微博搜索以帮助用户从海量的、书写通常不规范的微博中有效地获取信息。和现有的微博搜索引擎不同,基于语义分析的微博搜索利用一系列的自然语言处理和文本挖掘模块从微博中获取各类兴趣点,例如命名实体、事件、情感等。这些兴趣点进一步被索引,以支持分类浏览和高级搜索。本文讨论了微博语义搜索所面临的挑战及对策,介绍了一种参考实现框架及相关的语义分析技术,特别是面向微博的语义角色标注技术。     

多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术

结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用卷积神经网络中的多尺寸滤波器提取出具有丰富上下文关系的词特征,循环神经网络中的长短时记忆算法将提取到的词特征与句子的结构联系起来,从而完成文本情感分类任务.实验结果表明:与多种文本情感分类方法相比,文中算法具有较高的精度.     

LSTM和GRU在城市声音分类中的应用

不同类型的声音对城市居民的身心健康质量影响不同,将城市声音精准的分类有利于对其进行有效的评价,从而促进对城市声音的管理。深度学习在语音识别方面已有所应用,其中循环神经网络(RNN)表现最为突出。由于基本RNN存在明显的梯度消失、网络损耗大、准确率低等问题,应用改进的RNN对城市背景噪声进行分类。采用长短期记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)神经网络,构建深度循环神经网络模型,通过城市记录的公共数据集UrbanSound8K对搭建的深度神经网络的准确性进行测试分析。模型基于梅尔频率倒谱系数的基准实现,得出的结果与基本RNN相比有明显的提升。     

微博对学生管理工作的挑战以及对策——以广东省高校“树洞微博”为例

随着现代社会信息交流工具的不断发展,一种以"树洞"命名的微博正在网络上迅速流行。任何网友都可以通过这个微博平台,发表自己的看法,表达自己的情感。本文以广东省高校"树洞微博"为例,阐述微博给学生管理工作带来新的机遇与挑战,并就如何加强网络微博的管理,引导学生健康、文明地上网,提出自己的解决办法和相关对策。     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

政务微博视角下的社会治理创新方式探究

新形势下加强社会管理创新已经成为我国政府的重要任务,而政务微博的兴起为其提供了积极的条件,包括为创新社会管理理念提供了新的动力支持,促进了新的社会管理方式的诞生,提高了社会管理的公开性、民主性和科学性,但同时政务微博也因其多元主体管理难度大、易滋生非理性行为、对突发事件应变力不足等特点而使行政管理受到挑战。基于政务微博的视角,提出以政务微博为途径的社会管理方式创新,并从利用政务微博平台、促进政务微博制度化管理、完善政务微博发展模式、健全政务微博法制等渠道创新社会管理的具体路径。     

基于ADP方法求解未知非线性零和微分对策问题

针对一类未知非线性系统的二人零和微分对策问题,提出了一种基于近似动态规划(ADP)方法的控制方案.该方案首先通过设计一个基于递归神经网络(RNN)模型的辨识方案来近似未知非线性系统动态.通过在RNN模型中增加一个新型的调整项,保证了所建立的RNN模型的动态与原未知系统动态的误差渐近收敛到零.然后在此RNN模型基础上,应用ADP方法求解鞍点存在或者不存在情况下的最优性能指标以及最优控制策略.最后通过一个仿真例子验证了所提方案的有效性.     

回归神经网络控制器的研究与应用

分析了利用具有多层反馈的动态回归神经网络作为控制器的可行性 ,构造了基于RNN的控制系统,并对典型的非线性化工对象连续搅拌釜反应器(CSTR)和化工过程Benchmark问题进行了实时的控制应用。结果表明,多层反馈的回归神经网络控制器具有结构简单、控制效果好的优点,特别是在对Benchmark控制中采用了多入多出的RNN控制器构造的串级控制系统,体现了RNN控制系统的强适应能力,可用于复杂动态过程的控制。     

基于主题和预防模型的微博谣言检测

针对微博短文本存在的特征提取困难及微博谣言传播浪费网络资源的问题,提出了基于主题和预防模型的微博谣言检测.对微博进行主题提取,按主题分类后提取基于用户、传播结构、内容三方面的统计特征.将样本与官方谣言子集中的微博进行相似度计算,将其值与传统特征进行特征融合之后作为统计特征进入有监督的机器学习.实验结果表明,相对于传统的有监督机器学习,该方法将微博谣言检测的性能提升了3%左右,同时实现了谣言预防.      

Impact of social media adoption on firm value: Evidence from China

Social media has become an essential channel for increasing firm value. This study explores the impacts of social media operation (i.e., microblog and short video platforms) on firm value in the context of China. The research adopts the multi-stage propensity score matching (PSM) and differences-in-differences (DID) design, and the reseach results indicating that the operation of short video platforms for social media marketing can significantly increase firm value. However, the operation of microblogs for social media marketing insignificantly affects firm value. This means that the company’s operation of emerging social media platforms is of positive significance to firm value. Moreover, the conclusions of this study will guide the company's social media operations.     

航空器爬升与下降阶段4D航迹预测

准确的4D航迹预测可以在冲突探测与解脱、航迹优化和空中交通流量管理等多个领域发挥重要作用。为提高预测的准确性,提出了基于机器学习的航空器4D航迹预测方法。首先,利用爬升阶段提取研究指标,构建循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM);其次,在下降阶段进行数据维度拓展,构建RNN、LSTM模型进行航迹预测;最后,对各个维度上的预测航迹点和实际航迹点的误差进行分析。仿真结果表明,爬升阶段模型和下降阶段模型对于航空器位置预测准确性高,展现了航迹预测模型的良好鲁棒性。     

基于语义图优化算法的中文微博观点摘要研究

为从海量微博中高效地获取不同话题下的关键信息,微博观点摘要成为自然语言处理领域近期研究的热点之一。基线方法基于TF-IDF算法抽取微博句中的关键词,并据此计算微博的重要性分数,直接筛选出观点摘要;朴素改进方法在基线方法的基础上,增加了情感分类步骤,并利用微博句之间的语义距离,将摘要句候选集中语义重复、重要度较小的句子去除,生成观点摘要;基于语义图优化算法的方法在朴素改进方法的基础上,利用微博句的重要性分数及微博句之间的语义距离构建语义图结构,并通过图优化算法筛选出观点摘要。朴素改进方法在COAE2016评测任务一测试数据集上,10个话题的平均ROUGE-1值达到26.39%,平均ROUGE-2值达到0.68%,平均ROUGE-SU4值达到5.69%,且评测官方公布结果显示,该方法在9项评价指标中获得6项最佳性能。基于语义图优化算法的方法在评测样例数据集上进行了实验,结果显示,该方法比朴素改进方法在ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-SU4值上分别提升了0.63%, 1.51%, 2.69%。