许媛
- 作品数：9 被引量：65H指数：3
- 供职机构：中国人民大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：社会学经济管理自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 社会网络背景下的企业舆情研究述评与展望被引量：17
- 2017年
- 对社会网络背景下的企业舆情研究的相关概念、特点、意义等进行较为详尽的回顾,在分析社会网络的内容和结构的基础上,具体从文本情感分析、图像内容和社区发现、个性化推荐等不同维度梳理舆情管理的研究现状,并从企业在线舆情的分析预警、干预处置、平台构建、网络营销等多个方面总结出企业舆情管理控制的方法。在新型的企业舆情管理中,必须牢牢抓住社会网络的结构、内容、用户这3个核心,使企业舆情管理达到新境界。
- 梁循许媛李志宇马跃峰刘宇
- 关键词：社会网络企业舆情
- 政府指导下时序耦合的企业相关双舆情分析——以“魏则西”及“雷洋”事件的耦合为例被引量：4
- 2016年
- 互联网及社交网络的兴起改变了信息的传播方式,对企业的网络舆情的传播过程也产生了影响。本文在企业网络舆情传播的基础上,通过在时序上耦合的魏则西及雷洋事件的双舆情案例,具体分析了企业舆情的管理过程,并从政府指导、网民情感和企业应对三个角度具体分析了各角色对企业舆论传播过程的影响,并对企业舆情的管理过程提出了建议。
- 许媛梁循
- 关键词：政府指导
- 天津港爆炸子事件族网络舆论动态传播模式分析被引量：2
- 2016年
- 天津港爆炸事件作为突发事件,其舆论传播的活跃与衰减,与子事件族的动态发展密切相关。本文以天津港爆炸子事件族为例,研究了网络舆论信息在某一突发事件舆情传播中的动态传播规律,分析了动态传播的整体结构,提出了子事件族传播的四种不同路径。本文生成了天津港爆炸若干子事件的舆情动态传播的网络图,并对每一种传播路径的消息类型进行了具体分析。在此基础上我们提出对于网络舆情传播的监管及引导的建议。
- 许媛梁循
- 移动社交网络幂律分布特征及亲属关系判别
- 2018年
- 社交网络特征和用户关系是社交网络分析研究的重要内容。该文对移动社交网络中存在的幂律分布及用户亲属关系判别问题进行研究。在幂律分布的研究中,该文在度、连通子图规模及用户联系人数量的分布中找出存在的三个幂律分布,同时分析其中规律和结论,并与其他社交网络进行对比。在该文亲属关系判别研究中,通过提取用户通话行为的多种显著特征,采用GBDT(gradient boost decision tree)与LR(logistic regression)融合方法,提出一种用户亲属关系判别模型,并通过实验验证该模型能有效判别出用户间是否存在亲属关系,判别精确率达到81.01%。
- 张树森魏玉党梁循窦勇许媛梁天新
- 关键词：社交网络幂律分布亲属关系
- 当出版遇上互联网+--中南传媒集团“互联网+”的实践
- 随着移动互联网时代的到来,云计算、大数据的发展方兴未艾,由于市场竞争愈加激烈,新技术的更新速度不断加快,传统的出版模式不足以应对新时代的挑战,出版企业必须考虑以互联网平台为基础,利用信息通信技术进行合理有效的跨界融合,推...
- 许媛张美娜余艳
- 关键词：跨界融合
- 时序紧密耦合的社会网络企业双舆情分析被引量：3
- 2018年
- 社交网络的兴起改变了信息的传播方式,对企业网络舆情的传播过程也产生了更深的影响。由于社会网络的使用范围越来越大,舆情传播的方式和内容上也越来越复杂,企业舆情的管理面临着不小的压力和挑战,企业舆情也需要现代化的手段进行管理。近期不断出现时序紧密耦合的双舆情案例,本文首先根据时序紧密耦合的企业网络舆情传播的特点,提出了双舆情之间的三种交互作用机制,即正向激励、反向抑制和无关作用。然后,通过在时序紧密耦合的魏则西及雷洋事件的双舆情典型案例,结合其他五例双舆情事件,对时序上紧密耦合的交互作用机制,进行了具体分析。最后,本文给企业提出了在时序紧密耦合的社会网络双舆情环境下的舆情管理建议。
- 许媛梁循程恒超张树森
- 关键词：社会网络
- 大规模复杂信息网络表示学习:概念、方法与挑战被引量：40
- 2018年
- 大数据时代的到来,使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题,即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达,这种表达方式在现有的大规模动态信息网络的新环境下,其计算效率及准确率都受到了很大的挑战.随着机器学习算法的不断发展,复杂信息网络的特征表示学习同样也引起了越来越多的关注.与自然语言中的词向量学习的目标类似,目前较为前沿的大规模复杂网络特征表示学习方法的目标是将网络中任意顶点的结构特征映射到一个低维度的、连续的实值向量,在进行这种映射的过程中,尽量保留顶点之间的结构特征关系,使大规模网络特征学习能够有效地应用于各类网络应用中,如网络中的链接预测、顶点分类、个性化推荐、大规模社区发现等.通过对复杂信息网络特征的学习,不仅能够有效缓解网络数据稀疏性问题,而且把网络中不同类型的异质信息融合为整体,可以更好地解决某些特定问题.同时,还能够高效地实现语义相关性操作,从而显著提升在大规模,特别是超大规模的网络中进行相似性顶点匹配的计算效率等.该文主要对近些年来关于复杂信息网络表示学习的方法和研究现状进行了总结,并提出自己的想法和意见.首先概述了表示学习的发展历史,然后分别阐述了有关大规模复杂信息网络、网络表示学习等基本概念与理论基础;接着,根据学习模型的不同,对经典的、大规模的、基于内容的、基于融合的以及异构的网络表示学习模型进行了全面的分析与比较.另外,对当前的网络表示学习方法所采用的实验数据集、评测指标以及应用场景等也进行了总结概括.最后给出了大规模复杂信息网络表示学习的研究难题以及未来的研究方向.大规模复杂
- 齐金山梁循李志宇陈燕方许媛
- 关键词：网络特征
- 政府指导下时序耦合的企业相关双舆情分析——以“魏则西”及“雷洋”事件的耦合为例
- 互联网及社交网络的兴起改变了信息的传播方式,对企业的网络舆情的传播过程也产生了影响。本文在企业网络舆情传播的基础上,通过在时序上耦合的魏则西及雷洋事件的双舆情案例,具体分析了企业舆情的管理过程,并从政府指导、网民情感和企...
- 许媛梁循
- 关键词：政府指导
- 文献传递
- 天津港爆炸子事件族网络舆论动态传播模式分析
- 天津港爆炸事件作为突发事件,其舆论传播的活跃与衰减,与子事件族的动态发展密切相关。本文以天津港爆炸子事件族为例,研究了网络舆论信息在某一突发事件舆情传播中的动态传播规律,分析了动态传播的整体结构,提出了子事件族传播的四种...
- 许媛梁循
- 文献传递
