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內容簡介： 政务微博依靠受众转发实现信息扩散，扩大其影响范围，因此通过构建微博信息转发关系网络，分析政务微博直接影响受众和间接影响受众以建立评价模型对政务微博受众影响力展开评价。然后基于拉斯韦尔 5W 模式从信息传播过程角度全面分析影响微博转发的因素，从信息发布者、发布内容、传播渠道、受众的角度分析政务微博发布者特征、政务微博内容特征、微博社交平台特征、作为转发者的政务微博受众特征等各项特征对转发政务微博行为的影响。并基于综合特征选取和随机森林方法建立政务微博转发预测模型进行微博转发预测研究。进一步借助于 Word2Vec 词向量技术从大规模微博语料中抽取情感词及情感表情符号的表示向量，建立基于 Word2Vec 及其向量运算的政务微博情感分类模型，旨在挖掘政务微博受众的情感倾向。最后在政务微博信息内容可视化和用户关系可视化方面进行了探索性研究。 關於作者： 贾可亮教育经历：1994.9-1998.7 山东师范大学 教育技术学专业 获理学学士学位；1998.9-2001.7 山东师范大学 教育技术学专业 获理学硕士学位；2005.9-2009.1 北京理工大学 计算机应用技术专业 获工学博士学位 目錄： 第1章 绪论 1.1 研究背景与问题提出 1.2 研究意义 1.3 国内外文献研究综述 1.4 研究内容与结构安排 1.5 技术路线与研究方法 1.6 本书的主要贡献 1.7 本章小结 第2章 理论基础及相关技术 2.1 社会网络理论 2.2 信息传播理论 2.3 机器学习分类预测模型 2.4 可视化技术 2.5 自然语言处理相关技术 2.6 本章小结 第3章 基于转发关系网络的政务微博受众影响力评价 3.1 引言 3.2 微博影响力相关研究 3.3 政务微博受众影响力评价模型 3.4 数据获取 3.5 实验及结果分析 3.6 管理启示 3.7 本章小结 第4章 基于拉斯韦尔5w模式的政务微博转发影响因素研究 4.1 文献回顾 4.2 基于SW模型的政务微博转发因素研究假设及理论模型 4.3 数据提取 4.4 逻辑回归及结果分析 4.5 管理启示 4.6 本章小结 第5章 基于综合特征和随机森林的政务微博转发预测 5.1 微博转发预测相关研究 5.2 问题描述 5.3 政务微博信息转发特征分析 5.4 基于综合特征与随机森林的微博转发预测模型构建 5.5 实验及结果分析 5.6 管理启示 5.7 本章小结 第6章 基于Word2vec及其向量运算的政务微博情感分类 6.1 引言 6.2 情感分类相关研究 6.3 基于Word2vec及其向量运算的政务微博情感分类模型 6.4 实验及结果分析 6.5 管理启示 6.6 本章小结 …… 第7章 政务微博可视化探索 第8章 总结与展望 参考文献

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