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政務微博受眾影響力評價模型及可視化研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787521861129
- 條形碼：9787521861129 ; 978-7-5218-6112-9
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
政務微博受眾影響力評價模型及可視化研究 內(nèi)容簡介
政務微博依靠受眾轉(zhuǎn)發(fā)實現(xiàn)信息擴散，擴大其影響范圍，因此通過構(gòu)建微博信息轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系網(wǎng)絡，分析政務微博直接影響受眾和間接影響受眾以建立評價模型對政務微博受眾影響力展開評價。然后基于拉斯韋爾 5W 模式從信息傳播過程角度全面分析影響微博轉(zhuǎn)發(fā)的因素，從信息發(fā)布者、發(fā)布內(nèi)容、傳播渠道、受眾的角度分析政務微博發(fā)布者特征、政務微博內(nèi)容特征、微博社交平臺特征、作為轉(zhuǎn)發(fā)者的政務微博受眾特征等各項特征對轉(zhuǎn)發(fā)政務微博行為的影響。并基于綜合特征選取和隨機森林方法建立政務微博轉(zhuǎn)發(fā)預測模型進行微博轉(zhuǎn)發(fā)預測研究。進一步借助于 Word2Vec 詞向量技術(shù)從大規(guī)模微博語料中抽取情感詞及情感表情符號的表示向量，建立基于 Word2Vec 及其向量運算的政務微博情感分類模型，旨在挖掘政務微博受眾的情感傾向。*后在政務微博信息內(nèi)容可視化和用戶關(guān)系可視化方面進行了探索性研究。
政務微博受眾影響力評價模型及可視化研究 目錄
第1章 緒論1.1 研究背景與問題提出1.2 研究意義1.3 國內(nèi)外文獻研究綜述1.4 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排1.5 技術(shù)路線與研究方法1.6 本書的主要貢獻1.7 本章小結(jié)第2章 理論基礎及相關(guān)技術(shù)2.1 社會網(wǎng)絡理論2.2 信息傳播理論2.3 機器學習分類預測模型2.4 可視化技術(shù)第1章 緒論1.1 研究背景與問題提出1.2 研究意義1.3 國內(nèi)外文獻研究綜述1.4 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排1.5 技術(shù)路線與研究方法1.6 本書的主要貢獻1.7 本章小結(jié)第2章 理論基礎及相關(guān)技術(shù)2.1 社會網(wǎng)絡理論2.2 信息傳播理論2.3 機器學習分類預測模型2.4 可視化技術(shù)2.5 自然語言處理相關(guān)技術(shù)2.6 本章小結(jié)第3章 基于轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系網(wǎng)絡的政務微博受眾影響力評價3.1 引言3.2 微博影響力相關(guān)研究3.3 政務微博受眾影響力評價模型3.4 數(shù)據(jù)獲取3.5 實驗及結(jié)果分析3.6 管理啟示3.7 本章小結(jié)第4章 基于拉斯韋爾5w模式的政務微博轉(zhuǎn)發(fā)影響因素研究4.1 文獻回顧4.2 基于SW模型的政務微博轉(zhuǎn)發(fā)因素研究假設及理論模型4.3 數(shù)據(jù)提取4.4 邏輯回歸及結(jié)果分析4.5 管理啟示4.6 本章小結(jié)第5章 基于綜合特征和隨機森林的政務微博轉(zhuǎn)發(fā)預測5.1 微博轉(zhuǎn)發(fā)預測相關(guān)研究5.2 問題描述5.3 政務微博信息轉(zhuǎn)發(fā)特征分析5.4 基于綜合特征與隨機森林的微博轉(zhuǎn)發(fā)預測模型構(gòu)建5.5 實驗及結(jié)果分析5.6 管理啟示5.7 本章小結(jié)第6章 基于Word2vec及其向量運算的政務微博情感分類6.1 引言6.2 情感分類相關(guān)研究6.3 基于Word2vec及其向量運算的政務微博情感分類模型6.4 實驗及結(jié)果分析6.5 管理啟示6.6 本章小結(jié)……第7章 政務微博可視化探索第8章 總結(jié)與展望參考文獻
展開全部
政務微博受眾影響力評價模型及可視化研究 作者簡介
賈可亮教育經(jīng)歷：1994.9-1998.7 山東師范大學 教育技術(shù)學專業(yè) 獲理學學士學位；1998.9-2001.7 山東師范大學 教育技術(shù)學專業(yè) 獲理學碩士學位；2005.9-2009.1 北京理工大學 計算機應用技術(shù)專業(yè) 獲工學博士學位
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