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微博舆情社会网络关键节点识别与应用研究

情报资料工作 2016年第3期37卷 6-11页

作者：王曰芬杭伟梁丁洁南京理工大学经济管理学院信息管理系江苏210094

文章在对国内外相关文献调查与梳理的基础上,从社会网络结构角度出发,设计舆情数据爬取系统,运用社会网络分析法来探索舆情网络中关键节点的识别与应用。具体应用时,以新浪微博为研究平台,通过爬虫系统抓取舆情数据并解析,构建微博舆情... 详细信息

文章在对国内外相关文献调查与梳理的基础上,从社会网络结构角度出发,设计舆情数据爬取系统,运用社会网络分析法来探索舆情网络中关键节点的识别与应用。具体应用时,以新浪微博为研究平台,通过爬虫系统抓取舆情数据并解析,构建微博舆情社会网络,运用改进PageRank算法对舆情网络中的关键节点进行识别与评价,实验结果证明本文所用算法是有效的。

关键词：新浪微博网络舆情社会网络关键节点改进PageRank算法

维普期刊数据库人大复印报刊资料

生命周期阶段中的科学合作网络演化及高影响力学者成长特征研究

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情报学报 2018年第2期37卷 121-131页

作者：王曰芬李冬琼余厚强南京理工大学经济管理学院南京210094 江苏省社会公共安全科技协同创新中心南京210094

为进一步研究科学合作的关系,并揭示科学发展的规律。本论文以文献增长规律与生命周期理论为基础,借助于数理统计与复杂网络分析方法,以CNKI数据库中的新能源领域研究为例,从整体属性和个体成长角度,分析科学合作网络在不同生命周期阶... 详细信息

为进一步研究科学合作的关系,并揭示科学发展的规律。本论文以文献增长规律与生命周期理论为基础,借助于数理统计与复杂网络分析方法,以CNKI数据库中的新能源领域研究为例,从整体属性和个体成长角度,分析科学合作网络在不同生命周期阶段的演化特征。首先,通过对科学合作网络结构演变情况分析,发现网络整体随阶段不同存在着差异。在分布上,除萌芽期初始阶段的网络是随机网络外,其他各阶段的网络均是无标度网络。其次,从初始合作模式、成长演变模式、所处网络类型三个方面,探寻新能源领域生命周期阶段中top10高影响力学者的成长变化特征。研究表明,在初始合作模式方面,通过对合著者数量以及合作者影响力的测度,发现高影响力学者主要按照"独著"、"简单合著"、"带入合著"与"同步合著"四种模式进入;在成长演变模式方面,通过对度中心性变化的测度,发现高影响力学者的合作网络主要体现出"稳步增长型"、"上升下降型"、"持续领导型"、"不温不火型"四种成长形式;在所处合作网络类型方面,通过对网络中核心节点的数目、网络中节点存在年次的测度,发现高影响力节点所在的网络呈现出"流动合作型网络"、"引领成长型网络"以及"多核共处型网络"三种结构状态。

关键词：科学合作网络高影响力学者网络演化网络统计特征成长特征

人工智能研究前沿识别与分析:基于领域全局演化研究视角

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情报理论与实践 2019年第9期42卷 1-7页

作者：王曰芬曹嘉君余厚强邹本涛南京理工大学经济管理学院江苏南京210094 江苏省社会公共安全科技协同创新中心江苏南京210094

[目的/意义]在人工智能持续快速发展的背景下,借助于数据分析进行人工智能领域突变术语的识别,揭示人工智能领域的研究前沿及其态势的演变状况,以为科学研究与政策制定提供数据支撑和决策参考。[方法/过程]在对研究前沿综述的基础上,以... 详细信息

[目的/意义]在人工智能持续快速发展的背景下,借助于数据分析进行人工智能领域突变术语的识别,揭示人工智能领域的研究前沿及其态势的演变状况,以为科学研究与政策制定提供数据支撑和决策参考。[方法/过程]在对研究前沿综述的基础上,以WoS核心合集为数据源,采集与处理人工智能研究的文献数据,利用突变检测算法识别出突变术语,从整体内容、突变持续区间、突变初始年限以及突变时间和词频相结合的角度进行研究前沿的识别与具体演进分析。[结果/结论]人工智能研究前沿由理论研究向技术方法和算法研究演变,整体上处于持续稳定的发展状态中;在学习模型和算法上出现新的发展思路,以智能应用为目标;同时,移动设备、能源消耗以及标准测试数据等研究发展得较快。[局限]主题术语可能存在分词误差,需追踪到实际文献中的主题词进行修正。

关键词：人工智能研究前沿突变检测突变术语前沿演进

采用LDA主题模型的国内知识流研究结构探讨:以学科分类主题抽取为视角

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现代图书情报技术 2016年第4期 8-19页

作者：王曰芬傅柱陈必坤南京理工大学经济管理学院南京210094

【目的】利用LDA主题模型探索分类视角下的主题提取与分布状态,全面深入地揭示学科知识结构和热点。【方法】以国内知识流领域为研究对象,选取CNKI和万方数据库中知识流相关文献为数据源,利用中图分类号将知识流研究的文献分成11个学科... 详细信息

【目的】利用LDA主题模型探索分类视角下的主题提取与分布状态,全面深入地揭示学科知识结构和热点。【方法】以国内知识流领域为研究对象,选取CNKI和万方数据库中知识流相关文献为数据源,利用中图分类号将知识流研究的文献分成11个学科,借助LDA主题模型分别对这11个学科所包含的文献进行主题抽取,挖掘出不同学科中所包含的20个热点主题。【结果】分析20个热点主题,得到11个不同学科的热点主题内容及其所揭示的知识点。【局限】该方法没有同其他学科主题挖掘方法进行对比,分析得到的国内知识流研究热点也没有同已有相关文献中分析出的该领域热点进行对照。【结论】该方法能够更全面和深入地挖掘学科知识结构和研究热点。

关键词：知识流 LDA 主题抽取学科分类知识结构研究热点

微博舆情传播周期中不同传播者的主题挖掘与观点识别

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图书情报工作 2018年第19期62卷 77-85页

作者：廖海涵王曰芬关鹏南京理工大学经济管理学院南京210094 江苏省社会公共安全科技协同创新中心南京210094

[目的/意义]探索微博舆情传播周期中不同传播者关注的舆情热点和传播内容的主要观点,进而发现舆情传播的特点和规律,为舆情分析与决策提供依据。[方法/过程]以特定舆情事件的事实文本数据为来源,以生命周期理论和LDA方法为指导,设计研... 详细信息

[目的/意义]探索微博舆情传播周期中不同传播者关注的舆情热点和传播内容的主要观点,进而发现舆情传播的特点和规律,为舆情分析与决策提供依据。[方法/过程]以特定舆情事件的事实文本数据为来源,以生命周期理论和LDA方法为指导,设计研究流程与构建研究模型,对微博舆情事件中不同传播者的话题进行主题研究,其中包括主题抽取和结果语义标注、各阶段的不同传播者主题的语义分析、基于时间维度的舆情主题观点识别与刻画。[结果/结论]研究发现,论文所提出的研究模型能够挖掘出舆情传播周期中不同传播者的主题结构、观点脉络以及特征,研判出分布在文字当中有关联性的、代表性的、重要的词语。同时,结论中还发现微博中的官媒、大众媒体发布信息中的话题和用户谈论的热点话题具有明显的差异性。

关键词：微博舆情不同传播者主题挖掘观点识别生命周期理论 LDA主题模型

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在线专利分析软件的总体架构

现代图书情报技术 2008年第10期 48-53页

作者：王曰芬张旭邬尚君南京理工大学经济管理学院南京210094 北京万方数据有限公司北京100044

在调查与分析国内外专利分析软件的研究现状及趋势的基础上,结合项目研究的实践,论述在线专利分析软件研发的总体思路、需求分析、体系结构和功能框架。并具体地描述基于特征项和指标分析的子系统设计方案。

关键词：在线专利分析软件系统方案体系结构指标体系

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重大疫情应对中高校共青团组织优势作用

思想政治教育研究 2020年第2期36卷 73-77页

作者：王越芬曹石东北林业大学马克思主义学院黑龙江哈尔滨150040

2019年12月新型冠状病毒肺炎疫情发生,其传播速度快、破坏性强、防控难度大,应对重大疫情防控需要各方助力配合。高校共青团组织作为党的助手和后备军,因其独特的政治属性和自身在政治引领、组织覆盖、行动整合以及青年凝聚上的优势,是... 详细信息

2019年12月新型冠状病毒肺炎疫情发生,其传播速度快、破坏性强、防控难度大,应对重大疫情防控需要各方助力配合。高校共青团组织作为党的助手和后备军,因其独特的政治属性和自身在政治引领、组织覆盖、行动整合以及青年凝聚上的优势,是国家应对重要突发疫情事件时不可或缺的力量,不忘初心,牢记使命,积极主动承担其社会责任,明晰定位,团结带领广大团员青年参与到疫情防控阻击战。

关键词：高校共青团重大疫情政治引领组织覆盖行动整合青年凝聚

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情报研究中知识集成模型及应用研究

现代图书情报技术 2006年第10期 43-47页

作者：王曰芬朱海灵颜端武南京理工大学经济管理学院南京210094

分析情报研究与知识集成的关联性,论证情报研究中导入知识集成的目的;以Ontology为技术支撑,探索基于Ontology的知识集成思路,提出一种基于Ontology的知识集成模型;分别以面向领域和面向任务的不同情报研究课题为例,探索情报研究中知识... 详细信息

分析情报研究与知识集成的关联性,论证情报研究中导入知识集成的目的;以Ontology为技术支撑,探索基于Ontology的知识集成思路,提出一种基于Ontology的知识集成模型;分别以面向领域和面向任务的不同情报研究课题为例,探索情报研究中知识集成模型的应用方案。

关键词：情报研究本体知识集成模型架构应用方案

基于社区发现和关键节点识别的网络舆情主题发现与实证分析

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图书与情报 2020年第5期 48-58页

作者：王曰芬王一山杨洁南京理工大学经济管理学院江苏南京210094 江苏省社会公共安全科技协同创新中心江苏南京210094

为了深入探究网络舆情演化的特点与规律,需要在内容层面上有效地从网络舆情的大量数据中发现高价值的舆情主题,并结合时间维度将各个时间点孤立的舆情内容整合起来。文章将情报学理论、生命周期理论、舆情传播理论、社会网络分析方法与... 详细信息

为了深入探究网络舆情演化的特点与规律,需要在内容层面上有效地从网络舆情的大量数据中发现高价值的舆情主题,并结合时间维度将各个时间点孤立的舆情内容整合起来。文章将情报学理论、生命周期理论、舆情传播理论、社会网络分析方法与文本分析方法相结合,提出了基于社区发现与关键节点识别的包括网络舆情生命周期阶段划分、网络舆情社区发现与关键节点识别、舆情事件主题发现三个部分的网络舆情主题发现研究设计。最后,选取新浪微博“上海踩踏”事件作为研究对象进行实证分析。研究发现:在主题发现研究中加入用户属性和用户行为等非文本特征要素的设计,弥补了用户关系的缺失,提高主题发现的效率;提出的主题发现方法在一定程度上降低了微博文本稀疏性的影响;研究发现了舆情事件在整个生命周期中主题内容变化的状态,所提方案可为相关决策提供有效的方法支撑,研究结论具有情报参考价值。

关键词：网络舆情主题发现社区发现关键节点识别非文本特征