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2018 | 第6期 | PDF

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2018年12月28日

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基于点击率预测的微信公众号广告精准投放研究
作者:王忠义,毛凤华
单位:华中师范大学
关键词:广告点击率预测模型;层次分析法;社会网络分析;位置核心度;广告精准投放
doi:10.13266/j.issn.2095-5472.2018.035
2018年,第6期:364-376 | PDF
学术探索
出版日期: 2018年12月24日
浏览次数:1439
摘要: [目的/意义]旨在将微信公众号在社会网络中的位置量化,对微信公众号广告的点击率进行预测,为微信公众号广告的精准投放提供新思路,改善广告的投放效果。 [方法/过程]研究基于广告点击率预测模型,利用层次分析法构建微信公众号位置综合评价体系并确定权重,进而结合社会网络分析方法计算评价指标的具体数值,对微信公众号的广告点击率进行预测来指导广告投放。[结果/结论]公众号在社会网络中的位置影响其广告点击...
基于深度学习的商品评论情感分类研究
作者:李文江,陈诗琴
单位:重庆文理学院
关键词:深度学习;情感分类;Word2vec词向量;Embedding嵌入层;TextCNN
doi:10.13266/j.issn.2095-5472.2018.034
2018年,第6期:353-363 | PDF
学术探索
出版日期: 2018年12月20日
浏览次数:2997
摘要: [目的/意义]对已有的文本表示、分类算法进行组合,遴选一种复杂度低、训练时间少的组合方式,构建商品评论情感文本分类的优化模型。[方法/过程]以Keras API为应用环境,将Word2vec词向量输入Embedding嵌入层,依据句子词索引序列,通过控制trainable参数实现3种商品评论的文本表示;将不同的文本表示分别与不同分类算法进行匹配,分析分类效果差异,确立较优算法组合。[结果/结...
动态视角下人际信任对隐性知识共享意愿的影响研究
作者:张春阳,梁启华
单位:大连理工大学人文与社会科学学部
关键词:人际信任;认知幸福感;隐性知识贡献;隐性知识获取
doi:10.13266/j.issn.2095-5472.2018.033
2018年,第6期:345-352 | PDF
学术探索
出版日期: 2018年12月14日
浏览次数:3858
摘要: [目的/意义]旨在考察隐性知识共享的动态性,进一步探讨人际信任对知识型员工隐性知识共享意愿的内在机理。[方法/过程]将隐性知识共享细分为知识获取与知识贡献两个维度,并根据幸福人假设,构建一个被认知幸福感中介的非递归模型,利用山东胶东半岛地区的350名知识型员工的调研问卷进行实证分析。[结果/结论]隐性知识贡献与知识获取意愿之间相互交融与互为作用;人际信任对认知幸福感产生显著促进作用;认知幸福...
基于社会网络分析的虚拟学术社区知识共享研究
作者:祁凯,张子墨
单位:哈尔滨师范大学管理学院
关键词:虚拟学术社区;社会网络分析;知识共享
doi:10.13266/j.issn.2095-5472.2018.032
2018年,第6期:335-344 | PDF
学术探索
出版日期: 2018年12月11日
浏览次数:3040
摘要: [目的/意义]虚拟学术社区的兴起为科研工作者们进行合作交流、参与同行评议、分享自己研究成果提供了新渠道。面对Science 2.0环境下海量学术信息的分散性、碎片性和时效性,如何推动科研工作者利用虚拟学术社区进行快速、高效的知识共享成为大数据时代的重要课题。[方法/过程]以科学网为例,运用社会网络分析法挖掘虚拟学术社区中的意见领袖,通过计算中心度和影响力系数等指标,指出意见领袖在知识共享中起...
一种结合字面与上下文相似性的招聘网页技能词语规范化方法
作者:孙瑜,姜金德
单位:金陵中学河西分校
关键词:招聘网页;技能;词语规范化
doi:10.13266/j.issn.2095-5472.2018.031
2018年,第6期:325-334 | PDF
学术探索
出版日期: 2018年12月7日
浏览次数:1992
摘要: [目的/意义]针对招聘网页文本存在许多英文技能词语拼写错误的问题,提出一种招聘网页技能词语规范化方法。[方法/过程]结合字面相似性和上下文相似性,度量技能词语的相似度,形成相似技能词语网络,从而对招聘网页文本中的技能词语进行规范化。[结果/结论]从国内主流招聘网站前程无忧获取一周计算机类岗位求职信息,使用提出的方法进行招聘网页英文技能词语规范化。实验结果表明,提出的方法能够自动、准确、快速地...
基于情感模型的评论情绪挖掘与分析——以豆瓣书评为例
作者:聂卉,刘梦圆
单位:中山大学资讯管理学院
关键词:用户生成内容;情绪感知;评论挖掘;信息可视化
doi:10.13266/j.issn.2095-5472.2018.030
2018年,第6期:313-324 | PDF
学术探索
出版日期: 2018年11月22日
浏览次数:5575
摘要: [目的/意义] 旨在探索从非结构化用户生成内容中提取及可视化用户情绪的方法,从感知层面深入分析用户生成的内容,对其应用前景进行探讨与展望。[方法/过程] 以豆瓣网站书籍评论为分析对象,借助中文领域的情绪词典与LDA隐主题建模方法实现细粒度情感要素提炼,并采用可视化技术对评论内容中反映的情绪要素进行分析。[结果/结论] 研究发现,主题分析法和词典法均能有效提炼评论内容中的用户情感要素,但存有差...