简介:[目的/意义]基于关键词分析,得出不同类型的微博阅读群体的特殊行为特征,分析微博对群体阅读所起的作用和用户参与中的得失。[方法/过程]通过采集微博热门读书话题的数据样本,进行关键词提取、关键词词频统计、关键词与微博热度相关性分析、关键词文本分类和情感分析。[结果/结论]对于在微博平台如何更好开展群体阅读分别从有影响力用户、普通用户、商业用户及平台方角度提出具体发展建议:有影响力的微博用户应加强与普通用户的深度互动;普通微博用户应加强自己的"深阅读"能力和交流能力;微博商业用户应减少书籍的过度营销;新媒体应加强对知识性阅读话题的重视和推广。
简介:[目的/意义]以图情学科为例,探索作者关键词集的特征,为这一层面的知识挖掘提供一个新的视角。[方法/过程]提出作者关键词集的概念,以图情领域的18种CSSCI源刊10年内的全部论文为研究对象,采用R语言编程技术,生成作者关键词数据集,包含作者发文量、关键词总量、关键词种数、低频关键词占比、中频关键词占比、高频关键词占比、Top关键词、关键词集的相似度、关键词共现网络参数等,探索作者关键词集的词频、相似性比较和共现网络。[结果/结论]图情学科作者的关键词特征为低频关键词占比较高,高频关键词占比较低,相对分散。同时指出作者关键词集能够表征作者研究主题和兴趣,借助作者关键词集相似度指标,可以构建作者共现网络,而作者关键词共现网络中心性指标可以揭示作者研究领域、研究主题或研究方向。
简介:在界定信息、网络学术信息、信息检索行为、网络学术信息检索行为四个概念的基础上,设定两个实验假设和五项情景任务,运用Morae软件,以33名受测者为研究样本,开展大学生网络学术信息检索行为实验研究.五项情景任务分别针对五种类型网络学术信息设置,即图书、期刊论文、学位论文、学术会议相关信息、行业协会或研究机构网站的检索.每项情景任务完成情况的测试都包括首选检索平台、检索词的选取、检索式构造及高级功能使用、检索结果浏览与选择方式、检索结果全文获取五个方面.根据实验结果,总结出大学生在检索不同类型学术信息时的行为特征以及大学生在进行网络学术信息检索过程中各具体环节的行为特点或规律.
简介:互联网技术的发展带来更多信息安全问题,构建完善的网络信息安全法律法规体系,有助于保障国家及社会公共利益。对比分析中美两国现行网络信息安全立法文本主题,有助于了解两国网络信息安全立法现状,为完善和发展国内网络信息安全立法提供借鉴。文章利用LDA—Gibbs模型,对中美两国网络信息安全相关立法文本进行主题挖掘,基于文本一主题分布采用欧氏距离计算文本相似度,并进行K—Means聚类。研究结果表明:早期国内立法集中于对硬件以及重要文件的保密工作进行规范,近几年开始填补个人信息保护方面的空白,但仍有待改进;美国相关立法起步较早,在个人信息保护方面的法律法规较为完善。对比分析后,认为我国相关立法有以下需改进之处:第一,尽快推进《个人信息保护法》的出台;第二,明确规定通信、消费、健康、网络版权等领域的公民个人信息的含义、个人信息保护的适用范围及基本原则;第三,出台针对特殊人群(儿童、学生、孕妇等)的网络信息安全法律法规。