基于信息生态的微博信息管理研究

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究综述 2
1.3 主要研究内容 4
1.4 创新点 6
1.5 技术路线图 6
第2章 微博信息管理与信息生态理论的融合机理研究 8
2.1 微博信息与信息传播生态观的融合 8
2.2 微博信息生态系统模型及其运行机理 9
2.3 微博信息生态化管理的目标 14
第3章 基于信息生态的微博信息组织模型构建和组织管理机理研究 17
3.1 本体与Folksonomy在微博信息组织中的融合点——微本体构建 17
3.2 微博信息组织中的微本体构建研究 18
3.3 微博信息微本体的构建过程和具体方法 20
3.3.1 主题微本体的构建过程 21
3.3.2 用户微博信息微本体的构建 22
3.4 基于微本体架构的微博信息管理机理 22
3.5 基于微本体的微博信息组织实证分析 24
第4章 基于信息生态的微博信息传播模型构建和传播管理机理研究 27
4.1 微博信息传播机理及演化方向分析 27
4.1.1 基于节点自身属性的微博信息传播分析与演化 27
4.1.2 基于节点链接关系的微博信息传播分析与演化 29
4.1.3 基于网络拓扑结构的微博信息传播分析与演化 29
4.1.4 基于复杂网络的微博信息传播分析与演化 30
4.1.5 基于多重网络的微博信息传播预测和控制模型分析与演化 33
4.1.6 信息生态视角下的微博信息传播模型演化方向 35
4.2 微博信息传播影响因素分析及控制策略 36
4.2.1 基于复杂网络的微博信息传播影响因素分析 36
4.2.2 计及话题二次传播的微博信息传播模型研究 38
4.2.3 H-SEIR模型仿真分析与微博信息控制策略选取 41
4.3 基于信息生态的微博信息传播管理模型及运行机理分析 47
4.3.1 微博信息传播生态系统机理分析 47
4.3.2 信息生态视角下的微博信息传播实证分析 52
第5章 基于信息生态的微博用户信息推荐模型构建和信息推荐管理机制研究 57
5.1 微博用户信息个性化推荐主题模型演化研究 ——以 LDA模型为例 57
5.1.1 微博信息推荐模型的演进 ——从文本聚类到 LDA主题模型 57
5.1.2 微博个性化推荐主题模型 LDA工作机理分析 59
5.1.3 微博个性化推荐主题模型 LDA的演化方向 66
5.2 本体与 LDA主题模型融合的微博信息推荐研究 70
5.2.1 基于微本体的信息推荐 70
5.2.2 基于图匹配的微本体匹配预处理 71
5.2.3 基于 SJ-Tree的微本体图匹配算法 72
5.3 大数据技术和 LDA主题模型融合的微博信息推荐研究 75
5.3.1 大数据与 LDA主题模型融合可行性分析 75
5.3.2 大数据与 LDA主题模型融合具体方法 76
5.3.3 基于大数据与 LDA融合的微博信息推荐方法的实证分析 80
5.4 大数据和微本体技术融合的微博信息推荐研究 82
5.4.1 大数据和微本体融合的微博信息推荐机理 82
5.4.2 大数据与用户微博信息微本体融合的微博信息推荐方法研究 84
5.4.3 基于大数据和微本体的微博信息推荐方法的仿真验证 87
第6章 微博信息生态化管理策略 91
6.1 微博信息组织阶段的生态化管理策略 91
6.2 微博信息传播阶段的生态化管理策略 92
6.3 微博信息推荐阶段的生态化管理策略 95
第7章 我国省级政务微博生态性评估研究 99
7.1 政务微博生态性评估研究现状 99
7.2 基于社会网络分析的省级政务微博评价体系建设 100
7.2.1 政务微博信息生产者评价指标 100
7.2.2 信息组织者评价指标 100
7.2.3 信息传播者评价指标 101
7.2.4 信息消费者评价指标 102
7.2.5 信息分解者评价指标 102
7.2.6 政务微博生态系统的信息传播力评价指标 102
7.3 我国省级地区政务微博生态性实证分析 103
7.3.1 我国政务微博代表省份选择 103
7.3.2 政务微博生态性与中心性关联分析 103
7.3.3 信息生产者、消费者角色评价——基于节点中心度分析 104
7.3.4 信息组织者角色评价——基于中间中心度分析 104
7.3.5 信息传播者角色评价——基于特征向量中心度分析 105
7.3.6 信息分解者角色评价——基于接近中心度数据分析 105
7.4 我国政务微博生态系统信息传播力研究 106
7.5 政务微博信息生态性提升建议对策 108
参考文献 110