国家社会科学基金(13ZD183)
- 作品数：33 被引量：626H指数：13
- 相关作者：夏立新程秀峰翟姗姗叶光辉王忠义更多>>
- 相关机构：华中师范大学华东师范大学武汉大学更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理社会学更多>>
- 非遗数字传播中的信息技术采纳研究被引量：6
- 2017年
- 分析公众对不同种类的非遗数字技术采纳的影响因素,可以探索出不同数字化技术和方案对非遗数字化传播的适用程度和影响因素,进而促进非遗信息资源开发与利用。文章通过构建非遗数字传播中的技术采纳模型,采用问卷调查和线下访谈获得样本数据,利用结构方程分析法探究了公众采纳意愿和采纳行为的影响因素。基于UTAUT模型的实证研究发现,结果预期、易用预期、他人干预、促进条件对公众的采纳意愿和采纳行为有显著影响,性别、年龄、学历等调节变量也会产生一定影响。基于此,从质量提升、界面优化、推广宣传与合作共建等方面提出了建议和意见。
- 许鑫孙亚薇
- 关键词：非物质文化遗产信息技术采纳
- 网络问答社区中的用户知识转移模式研究——基于MetaFilter AskMe版块的实证分析被引量：7
- 2019年
- 为了探究网络问答社区中用户知识转移的影响要素与作用机理,本文引入社会网络分析法,构建了问答社区知识转移模型。通过分析MetaFilter问答社区人际知识网络结构,结合社会网络分析中的网络密度、结构洞、中心势、平均最短路径、聚类系数指标,揭示强关系紧密网络、强关系稀疏网络、弱关系紧密网络和弱关系稀疏网络4种不同类型的网络结构对问答社区用户知识转移的影响。分析结果表明,强关系稀疏网和弱关系紧密网对问答社区知识的有效转移具有促进作用。结构洞限制度越小,网络越稀疏,用户也会有更多的机会接触到多种异质的知识源;平均最短路径越小,小世界效应越显著,网络中知识交流更畅通;聚类系数过高或者过低都有碍于人际知识网络中知识的转移,接近于整体网络聚类系数将有助于知识的转移,并通过聚类程度指标来测量;网络中心势越大,用户在网络结构中的位置越重要,用户间的联系越紧密,对知识的转移起到显著的影响。但是,社会网络分析指标并不仅由某一个指标对知识转移起决定性作用,而是多个指标共同作用的结果,知识转移的优势网络也存在个别较低指数。探求不同网络结构对问答社区用户知识转移的影响,可以根据各指标系数调节网络结构,提高知识转移效率和效果。
- 夏立新杨金庆叶光辉程秀峰
- 关键词：知识转移社会网络分析
- 移动环境下融合情境信息的群组推荐模型研究——基于用户APP行为数据的实证分析被引量：8
- 2018年
- 为了提高群组推荐模型中推荐结果的准确度问题,本文研究并提出了一种融合情境信息的群组推荐模型。首先,获取用户行为情境数据,同时发掘提取单个用户行为的偏好;其次,计算单个用户行为相似度,进行群组聚类发现;然后,融入情境信息挖掘群组行为特征,并构建群组行为偏好特征向量,最后结合协同推荐思想,将群组作为整体,和其他群组对项目的历史评分进行协同,形成预测评分。在实验中,我们通过分析用户的操作流,提取了主题序列特征,然后融入了经典情境信息,得出推荐结果。结果表明,使用该模型得出的排序靠前(6位)的推荐结果较之传统(非情境)的群组推荐方法具有更高的准确性。因此,该模型更适用于移动环境下的群组推荐。
- 夏立新杨金庆程秀峰
- 关键词：行为偏好
- 专家检索与专家排名研究评述被引量：1
- 2017年
- 【目的】对已有专家检索与专家排名方法进行评述,为后续研究提供理论基础。【文献范围】从Web of Science(WOS)、CNKI等数据库中分别以"专家检索(Expert Retrieval)"、"专家排名(Expert Ranking)"、"排名融合(Ranking Fusion)"等为检索词搜集获得相关文献65篇。【方法】针对专家检索覆盖面不足及专家特征计算量大两方面问题,从专家检索评测和排名融合两个角度梳理并评析现有的研究进展。【结果】融合关系属性是目前专家检索方法的主流,检索结果可信度研究主要依据用户满意度和文档可信度开展;专家排名采用友邻推荐模型、Page Rank、D-S理论、社交网络与复杂网络分析等实现排名及排名融合,融合结果总体优于基准排名。【局限】不同排名融合方法间的横向对比研究较少。【结论】相关研究可为构建信息融合视角下的专家会诊平台提供参考,具体体现在专家信息组织、专家遴选和专家意见融合环节。
- 叶光辉夏立新
- 关键词：社交网络
- 我国知识图谱研究演进特征可视化分析被引量：39
- 2019年
- 【目的/意义】从动态视角出发,通过对我国知识图谱研究的时空及主题演进的可视化分析,梳理其演进特征,提出发展建议,以促进该领域的可持续发展。【方法/过程】以CNKI期刊全文数据库为信息源,以"知识图谱"为主题检索相关文献。通过函数拟合识别我国知识图谱发展阶段,以k-core方法分析相关机构研究的持续性,以阶段新关键词梳理我国知识图谱在分析方法、分析工具、应用领域及数据来源四方面的演进情况。【结果/结论】我国知识图谱研究的发展进程可分为起步阶段、低速发展阶段和高速发展阶段,且现如今正处于加速发展期。相关研究机构分布较离散,且研究持续性差。分析方法、分析工具和数据来源较固定,应用领域广,且其发展呈现出多元化、交叉化、社会化、时代化和国际化的特点。
- 夏立新王凯利程秀峰
- 关键词：知识图谱演进特征可视化分析
- 移动环境下融合情境信息的群组推荐模型研究
- 随着信息时代的发展，信息过载问题日趋严重，面对海量信息，用户通过搜索引擎准确获取所需信息已越发困难。个性化推荐技术的出现为用户处理信息过载问题提供了一种有效的信息过滤机制，使得信息获取结果更加符合用户的偏好和需求。个性化...
- 杨金庆
- 关键词：行为偏好移动环境
- 文献传递
- 企业微博内容对网络口碑及品牌认可度的影响被引量：19
- 2019年
- 【目的/意义】旨在从企业创造内容视角出发,探讨企业微博内容对网络口碑与企业品牌认可度的影响,扩展企业微博内容的相关研究,并为企业提高微博管理水平提出具体的思路。【方法/过程】构建企业微博、网络口碑以及企业认可度之间的关系模型,通过收集企业新浪微博相关数据来进行定量分析,探究企业微博内容的信息特征对微博用户的口碑传播效果的影响以及网络口碑对企业品牌认可度的作用。【结果/结论】结果表明企业微博的发布频率对用户口碑传播有直接影响,其中,用户转发行为受微博发布频率影响最为显著,并且微博粉丝数对口碑有一定的正向调节作用。微博用户的转发、点赞行为对其品牌认可度影响不显著,只有评论行为对企业的品牌认可度起作用。
- 夏立新张纯陈健瑶池毛毛
- 关键词：网络口碑
- 基于网络文本挖掘的就业知识需求关系构建被引量：34
- 2016年
- 为了帮助高等院校和大学生合理有效地利用网络上的就业信息资源,化解就业知识供需不对称问题,本文提出基于网络文本挖掘的"专业-岗位-知识点"的就业知识需求关系,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。具体过程是通过对网络上与就业相关的文本进行挖掘,经过中文分词和语词标注,提取专业、岗位和知识点三者之间的关系,并形成"专业-岗位"、"岗位-知识点"的关系集合,最后以可视化的形式进行直观展现。本文通过实验证明"专业-岗位-知识点"的就业知识需求关系的构建具有较高的可行性,能在提高网络信息资源利用率的基础上,为高校和学生提供教学和学习参考,以应对市场的人才需求。
- 夏立新楚林王忠义石义金李京蔚
- 基于结构洞理论的虚拟社区边缘用户信息资源推荐模型构建研究被引量：9
- 2017年
- [目的/意义]在虚拟社区中,用户发布信息与传播信息是平台影响力与持续发展的重要因素。应挖掘边缘用户兴趣偏好,进行个性化资源推荐,满足其信息需求,让占据虚拟社区用户数量最大的"边缘用户"参与到信息传递的各个环节中,促使其向核心用户"靠拢",甚至成为核心用户。[方法/过程]文章试图以边缘用户的好友之间的关注关系形成社会网络为基础,结合好友发布信息内容,运用基于聚类的社群分析方法 Concor算法以及LDA主题模型,实现多粒度兴趣主题发现,再融入结构洞测度方法,挖掘每个兴趣主题下"结构洞",将结构洞位置用户占据的信息资源推荐给边缘用户。[结果/结论]实现边缘用户资源推荐模型的构建。[局限]在今后的研究中,将在此基础上,依照该模型,通过虚拟社区真实数据,进一步验证、完善该模型。
- 夏立新郑路翟姗姗李重阳
- 关键词：LDA模型资源推荐虚拟社区
- 异质网络资源多维度推荐模式研究——以豆瓣网为例被引量：8
- 2017年
- [目的 /意义]针对某些包含多级用户和多级资源的异质网络,在总结其各种异质模态的基础上提出一种多维度推荐框架MDRM,向目标用户进行好友和资源的推荐。[方法/过程]通过对用户、资源划分等级,在分析各种网络模态的基础上建立其异质关系;利用情感倾向分析得到二级用户——二级资源评分矩阵,借助协同过滤算法,实现同级用户和二级资源的推荐;基于异质关系,实现一级用户和一级资源的推荐,最终实现多维度推荐。[结果 /结论]在以豆瓣网数据作为数据集的实验中取得了较好的效果,说明MDRM模型适合某些异质网络资源的推荐。
- 夏立新李重阳程秀峰翟姗姗
- 关键词：异质网络协同过滤情感分析
