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1.
[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析,能够有助于揭示在线评论的作用机理,更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城(jd.com)搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型,从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发,探索不同因素对在线负面评论有用性的影响,并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明,在线负面评论的影响因素受商品类型调节,会对有用性产生非线性复杂影响,导致作用度存在差异。对于搜索型商品,在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显;而对于体验型商品,在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。  相似文献   
2.
[目的/意义]提取突发事件网络舆情中事件的因果和顺承关系,构建事理图谱揭示事理发展脉络和演化规律。[方法/过程]以微博相关评论为研究对象,分别通过因果关系标识、事件影响因子和时间因子等维度识别事件间的关系,提取因果和顺承事件对;采用层次聚类将相似度较高的事件泛化为一类,构建新冠肺炎网络舆情事理图谱,并对生成的舆情演化路径进行分析。[结果/结论]研究表明,因果关系演化路径具有事件少、演化路径短等规律性特点,且同时包含顺承关系事件和伪结果事件;顺承关系演化路径具有事件数量多、演化路径较长、交叠变化等规律性特点,且能够揭示舆情演化的关键节点。通过构建事理图谱可以快速区分突发事件舆情的噪音和关键信息,充分体现其在监测、预测和管理中的价值性。  相似文献   
3.
当前我国高校腐败现象层出不穷,高校党员领导干部滥用公共权力谋取个人利益,两者间的冲突成为导致腐败的主要根源。因而关注高校利益冲突问题对从根源遏制腐败具有重大意义。本文分析了我国高校利益冲突的种类以及产生的根源,提出建立包括建立规章、组织申报、信息公开、监督检查、追责惩处、风险评估六个环节的高校利益冲突防范机制,充分发挥社会和舆论的监督作用,实行“阳光治校”,确保高校各项工作有序高效运转。  相似文献   
4.
[目的/意义] Folksonomy知识组织模式中的标签呈现离散混沌的社群知识标注状态,对知识群落进行构建和分析能够揭示出知识之间潜在的关联和核心知识。[方法/过程] 采用复杂网络分析的理论和方法识别和构建社群知识网络中的知识群落,并对群落结构以及群落核心知识的伴生关联进行分析。[结果/结论] 从知识网络的视角提取并分析Folksonomy模式中网状结构下知识群落嵌套的层级结构,并对知识群落中的核心知识以及知识的伴生性进行揭示。  相似文献   
5.
通过对传统知识纽织体系的梳理,在分析Web2.0时代知识“无序化”的解构主义倾向的基础上,提出知识组织体系的“晶格立方体”结构及其特点,力图重构知识组织体系框架,探索知识及知识组织研究的新途径。  相似文献   
6.
以概念格理论为基础,利用形式概念分析的方法构建出社区知识热点主题概念格,以概念格中最大频繁项聚类挖掘社区用户知识需求的共性特征。在此基础上提出了社区用户知识需求的三项特征,即社会影响性、时间迁移性、需求层次性。并以此建立了社区用户知识需求模型。  相似文献   
7.
基于网格化管理的突发事件应急资源管理研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在阐述突发事件应急资源管理原则的基础上,将网络技术引入突发事件应急资源管理,分析基于网格化管理的突发事件应急资源管理具有资源共享性、运作效率高、开放性强等优势,构建基于网格化管理的突发事件应急资源管理体系结构及工作流执行模型。  相似文献   
8.
[目的/意义]社会化在线评论与传统的专业性评论相比,具有更为显著的传播速度和影响力。文本评论中的情感因素并非单纯的数量化评分能够完全体现的。对本文评论中情感因素的测量与分析,能够有助于在线评论的全角度识别与揭示,更加客观准确地反映在线评论的价值。[过程/方法]通过提取用户发布的在线文本评论数据,采用有监督机器学习的算法,分别计算文本评论的情感分类得分、情感倾向得分、综合情感得分。从类型、地区、人数多个维度对情感得分与总评分进行交叉对比分析。[结果/结论]研究结果表明,文本评论蕴含的情感因素对总评分具有部分的影响作用。用户的认知偏好、社会文化背景和评论人数占比会对情感因素的有用性产生影响。  相似文献   
9.
10.
以门户网站真实数据为基础,通过对门户网站在突发事件信息传播中的信息转载数量和用户参与数量指标在时间序列上的分析,探索突发事件背景下门户网站信息转载与用户参与的规律,并与传统传播理论中经典的“S-曲线”模型进行对比,从突发事件信息传播的角度,提出门户网站信息传播的爆发性、长尾性等特征,以期补充和完善现有的信息传播理论。  相似文献   
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