过刊目录
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2018年, 3卷, 第6期
刊出日期：2018-12-31
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单位：中山大学资讯管理学院 广州 510006关键词：用户生成内容, 情绪感知, 评论挖掘, 信息可视化摘要：[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，但存有差异，情感主题建模能够提供更细腻的用户情绪以及感知信息。通过应用场景的微调，本研究所涉及方法可应用于体验型产品推荐等多种形式的评论感知效用挖掘任务。
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单位：1金陵中学河西分校 南京 210019
2南京晓庄学院商学院 南京 211171关键词：招聘网页, 技能, 词语规范化摘要：[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、快速地规范招聘网页文本中的技能词语。
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单位：哈尔滨师范大学管理学院 哈尔滨 150025关键词：虚拟学术社区, 社会网络分析, 知识共享摘要：[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到的重要作用，据此设计虚拟学术社区成员关系模型，并进一步分析影响知识共享的主要因素。[结果/结论] 构建了虚拟学术社区知识共享路径，实现了线上和线下协同发展，提高了知识的耦合性和重用性，进而推动科研创新。
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单位：1大连理工大学人文与社会科学学部 大连 116024
2山东工商学院科研处 烟台 264005关键词：人际信任, 认知幸福感, 隐性知识贡献, 隐性知识获取摘要：[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；认知幸福感部分中介了人际信任对隐性知识贡献及获取意愿的正向影响。
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单位：1重庆文理学院机电工程学院 重庆 402160
2重庆文理学院图书馆 重庆 402160关键词：深度学习, 情感分类, Word2vec词向量, Embedding嵌入层, TextCNN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/结论] Word2vec词向量输入Embedding嵌入层继续训练的文本表示方法，结合TextCNN算法训练获得的分类模型，在商品评论测试集上分类效果表现较好，准确率和ROC曲线面积AUC值分别为94.02%、0.982 7。应用表明，分类模型能较好实现商品评论的情感分类，有较好的分类泛化能力。
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单位：华中师范大学信息管理学院 武汉 430079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率，进而影响广告投放效果。广告投放应将公众号在社会网络中的位置考虑在内，以预测广告点击率为指导，避免低迷点，对处于不同位置的公众号采取不同的投放策略。
