食品安全网络舆情的重复感染SIR模型研究北大核心CSCD

基于利益相关者理论,根据食品安全网络舆情的舆情主体与舆情事件的利益紧密程度将舆情主体分为直接利益相关者、间接利益相关者和边缘利益相关者三种类型.设计重复感染的SIR改进模型,提出SDIERF模型,显示感染者在网络舆情不同发展阶段的发帖数,根据突发事件的四个预警级别设计四个不同干预力度的干预级别.通过仿真的方法,研究该三类利益相关者出现重复感染的感染人数及其发帖数的变化情况.使用实例验证了SDIERF模型的预测和监控效果,在潜伏阶段进行干预的效果最好.     

基于双向LSTM和LDA的新冠肺炎情感分类和热门主题挖掘方法

面对新冠肺炎疫情带来的重大影响,通过自然语言处理技术,深入挖掘民众关于新冠肺炎的观点与看法,为疫情期间政府应对网络舆情危机提供参考.针对当前研究中将主题和情感孤立研究的缺陷,首先从微博上收集网络舆情的相关数据,然后通过LDA主题模型和基于Bi-LSTM的情感分类方法进行主题-情感的融合分析.结果表明,Bi-LSTM模型可以较好地识别出喜、怒、哀、惧4类情感,同时LDA主题模型在热门主题挖掘方面也表现良好.     

新媒体时代综合性高校艺术专业插画教学模式探索——以插画设计教学为例

通过明确以创造力、思考力培养为插画设计教学的终极目标,打破传统以专业方向来分类的课程设计模式,以项目式教学激发学生自主学习的内驱力;改变单向师生教学模式,构建双向流动的工作坊式的插画教学体系,利用新媒体整合综合性高校及社会资源,依托综合性高校艺术学院独具的学术生态环境,构建多学科跨界融合的教学模式。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.     

基于ADDIE方法的文献检索课微信小程序教学模式构建

微信小程序的出现,为教育教学改革提供了新的方法和途径.结合发展教学方法的ADDIE方法,对小程序教学的优势进行了分析,设计出了小程序教学模块,并对小程序进行了开发、实施和评价,系统化构建了文献检索课微信小程序教学模式.     

基于ADDIE方法的文献检索课微信小程序教学模式构建

微信小程序的出现,为教育教学改革提供了新的方法和途径.结合发展教学方法的ADDIE方法,对小程序教学的优势进行了分析,设计出了小程序教学模块,并对小程序进行了开发、实施和评价,系统化构建了文献检索课微信小程序教学模式.     

文摘类科技期刊的发展现状及转型探索

在互联网新媒体的冲击下,文摘类科技期刊影响较大,信息检索功能几乎消失殆尽.为了促进其顺利完成转型,走上可持续发展之路,从内容定位、编委、集群化、编辑队伍素质以及利用新媒体等几方面阐述了文摘类科技期刊直接转为原创期刊的改版途径;从主办单位的影响力和学术实力、编辑的学术评价能力和选文评价标准等方面探讨了文摘类科技期刊保留文...     

一种改进的网络突发话题检测算法

引进文本相关度这一影响因子,提出了一种基于蚁群聚类算法的突发话题检测算法,该算法结合蚁群聚类算法的优势,综合考虑文本聚类和文本相关度的影响,得到对网络突发话题检测的最优聚类效果,并对近年来网络突发话题进行实验,达到了很好的聚类速度和聚类效果,验证了算法对突发话题检测的准确性和即时性.