搜索结果: 1-11 共查到“图书馆、情报与档案管理 微博”相关记录11条 . 查询时间(0.143 秒)
中国国家博物馆等六家博物馆荣获新浪微博2023年度创新宣传大奖（图）
中国国家博物馆 新浪微博 2023年 创新宣传大奖
2024/3/14
2023年9月19日，在郑州市举办的“2023微博文化之夜”庆典上，中国国家博物馆、天津博物馆、中国丝绸博物馆、三星堆博物馆、敦煌研究院、郑州博物馆荣获2023年度创新宣传大奖。
中国国家博物馆官方微博获“2021年度全国十大博物馆微博”（图）
中国国家博物馆 微博 2021年度全国十大博物馆微博
2022/12/29
作为与公众实时交流互动的窗口，国家博物馆官方微博运营十余年来屡获奖项，日前获得“2021年度全国十大博物馆微博”和“创新应用与传播”优秀案例两项殊荣。自2010年开通以来，中国国家博物馆官方微博累计发布微博2万余条，粉丝突破500万，入驻微博名人堂，成为终身会员。
中国国家博物馆官方微博粉丝突破500万 线上活动受欢迎（图）
中国国家博物馆 线上活动 官方微博
2022/12/30
2021年2月18日，国家博物馆官方微博粉丝数量突破500万，跻身文博领域500万“大V”行列。
微博个体信息传播影响力评价模型研究
传播影响力 传播效果 评价模型
2014/4/10
微博个体信息传播影响力评价常用转发数作为唯一标准，面对如利用“购买粉丝”增加转发数的个体时，评价结果无法反映真实的传播影响力。[方法] 从传播效果角度，引入并重新定义传播深度、传播速度两种传播效果特征并给出量化方法，结合转发数（传播广度）共同作为传播影响力评价维度，在此基础上融合构建微博个体信息传播影响力评价模型。[结果] 实验结果表明相比转发数，新模型能真实反映个体信息传播影响力，尤其可以区分转...
基于微博开放平台的图书馆社会网络服务整合模式
微博 图书馆 开放平台 社会网络服务
2013/10/28
文章调查了图书馆界利用微博开展读者服务的现状，分析了图书馆利用微博开放平台开展社会网络服务的可行性，并以腾讯微博开放平台为例提出了以图书馆为中心、以地理区域为中心和以文献资源为中心三种社会网络服务整合模式。
微博关注关系网络K-核结构实证分析
微博关注关系 K-核分解 社区检测 复杂网络
2013/12/31
为研究微博关注关系网络的特征，以新浪微博为例，引入复杂网络分析方法对微博关注关系网络进行实证分析。首先对微博关注关系网络进行K-核分解，获取微博核心用户关系网络。然后计算K-核网络基本参数、跟随比例和度相关性，发现其既具有在线社会网络的一般特征，也具有现实社会网络的一些特点。通过对K-核网络的社区检测及节点中心性、互惠性、中间人角色的分析，发现其网络结构具有明显的社区特性。该研究能够为相关应用提供...
微博信息可信度分析研究综述
微博 信息可信度 自然语言处理 社会网络分析
2013/10/31
简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研...
基于微博传播的舆情演进案例研究
微博传播 舆情演进模式 舆情演进动因 案例研究
2013/11/1
以"三亚宰客门"事件为案例,应用凸面镜及共振等社会物理学原理,剖析微博传播对该事件形成的作用机理;通过内容分析法,描绘微博传播作用下该舆情事件的"发生→发展→消解"演进模式;采用定量统计与"知微"平台微博传播影响力分析,剖析该事件舆情演进的动因:一是主管部门遮掩事实,成为网民情感负面态势的推动力;二是微博活跃用户的介入,成为舆情产生与发酵的催化剂;三是主动议程设置不当,错失舆情消解的良机。
微博用户生成内容的动机研究
微博用户 用户生成内容 结构方程模型 需求动机理论
2013/10/30
在文献分析和深度访谈的基础上,提取可能影响微博用户生成内容的三个层面的动机并建立模型,使用SPSS对数据样本预处理后,利用结构方程软件LISREL进行模型测量和模型构建及修正,验证相关假设,重构微博用户生成内容动机模型。为揭示微博用户生成内容行为的内在驱动规律、监控网络舆情、帮助服务商开发出"以用户为中心"的产品和服务、引导微博健康良性发展提供理论依据和参考。
认为因短文本具有特征稀疏性和高度冗余性,微博短文本的预处理及学习方法研究已经成为微博信息挖掘及应用的关键,并在许多方面有着非常重要和广泛的应用。重点分析微博短文本的特性,并对微博短文本的预处理和学习方法及其应用现状进行归纳和总结,包括短文本特征表示、短文本特征拓展与选择、短文本分类与聚类学习、热点事件发现及自动文摘等。最后指出相关研究的局限性,并对未来的发展方向进行展望。