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基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例 被引量:433
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作者 甄峰 王波 陈映雪 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1031-1043,共13页
信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的... 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为"三大四小"发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。 展开更多
关键词 网络社会空间 新浪微博 网络连接度 中国城市网络 特征
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基于微博数据的“新冠肺炎疫情”舆情演化时空分析 被引量:86
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作者 陈兴蜀 常天祐 +2 位作者 王海舟 赵志龙 张杰 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期409-416,共8页
本文依托2020年1月1日至2月29日期间共计6万条新浪微博博文与1.5万条微博热门评论,基于分布式爬虫技术、分布式数据库系统、SnowNLP情感分析模型以及K-Means文本聚类算法,对与“新冠肺炎疫情”相关的话题展开舆情分析,可视化地展现本次... 本文依托2020年1月1日至2月29日期间共计6万条新浪微博博文与1.5万条微博热门评论,基于分布式爬虫技术、分布式数据库系统、SnowNLP情感分析模型以及K-Means文本聚类算法,对与“新冠肺炎疫情”相关的话题展开舆情分析,可视化地展现本次疫情事件中网络舆情的时空演化过程.在时间维度层面,通过文本聚类与情感分析,发现网民对于此次肺炎疫情的态度大致经历了三个阶段,即起伏不定的紧张焦虑期、缓慢攀升的团结振作期以及波动很小的自信平稳期,总体上呈现积极大于消极、正面大于负面的情绪状态.在空间维度层面,通过地理统计分析,发现疫情最严重地区网民评论人数最多,同时情感值也最低. 展开更多
关键词 新浪微博 新冠肺炎疫情 分布式爬虫 情感分析 文本聚类 地理统计分析
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基于大数据的洛阳市旅游流时空分布特征 被引量:67
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作者 闫闪闪 梁留科 +1 位作者 索志辉 方明 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期216-224,共9页
在大数据背景之下,基于洛阳市游客新浪微博签到数据,应用游客新浪微博签到频次、时间分层法、核密度空间分析法,分析了洛阳市旅游流年内时空分布特征,所得结论如下:(1)洛阳市旅游客流量年内变化总体上呈"双峰山岭"型分布特征... 在大数据背景之下,基于洛阳市游客新浪微博签到数据,应用游客新浪微博签到频次、时间分层法、核密度空间分析法,分析了洛阳市旅游流年内时空分布特征,所得结论如下:(1)洛阳市旅游客流量年内变化总体上呈"双峰山岭"型分布特征,两个较为突出主峰分别对应洛阳牡丹文化节、十一黄金周,客流量在不同的时段表现出明显的相似性、对称性、反季节性等变化特征。(2)从客流量年内多重尺度时间变化上看,呈现出春季客流量>夏季客流量>秋季客流量>冬季客流量的变化趋势,月内变化曲线呈现出类似锯齿状的突峰型或凹谷型,不断起伏的高峰分别对应双休日和传统节假日,周内变化曲线呈现出明显的"翘尾"形,星期六和星期天客流量最大,日内变化曲线整体呈现"平勺"形特征。(3)洛阳市旅游流空间分布形态呈现出"小型化、斑块化、大分散、小集散"和"一核多中心"的特征,热点区倾向于向高等级旅游景区聚集、城市中心城区集聚、重要交通设施集聚。(4)洛阳市旅游流日内各时段空间分布特征大致相同,变化主要发生在主城区,根据空间相似性,可分为两个阶段,0~9时段为游客休整期,旅游者活动较少,空间分布范围较小,9~24时段为游客游览和夜生活期,游客较为活跃,活动范围较广。 展开更多
关键词 大数据 旅游流 黄金周 新浪微博 时空分布特征 洛阳市
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微博客(Micro-blog)在图书馆中的应用研究 被引量:38
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作者 陈丽纳 《四川图书馆学报》 CSSCI 2010年第4期32-36,共5页
文章首先介绍了微博客(Micro-blog)的特性,阐述了微博客在图书馆中应用的意义、可行性、应用机制以及应用领域,并指出了微博客在应用过程中需要注意的问题。
关键词 微博客 图书馆 新浪微博 参考咨询
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基于图论的SNS社区中人际节点空间关系的中心性研究——以新浪微博为例 被引量:17
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作者 路紫 张秋娈 +2 位作者 邢晨宇 樊华 邓丽丽 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2013年第12期77-83,共7页
以SNS交友社区的微博使用者为对象,基于图论方法,通过节点的度数中心度、度数中心势、凝聚度和集聚系数四项指标,探讨SNS社区中人际节点空间中心性特征。首先对所选取的五个案例中的人际节点数量和节点间联系频度进行汇总,形成网络关系... 以SNS交友社区的微博使用者为对象,基于图论方法,通过节点的度数中心度、度数中心势、凝聚度和集聚系数四项指标,探讨SNS社区中人际节点空间中心性特征。首先对所选取的五个案例中的人际节点数量和节点间联系频度进行汇总,形成网络关系图,然后计算各案例的四项指标并对其中心性特征进行分析。研究发现:①SNS社区中人际节点空间关系呈现出主节点、次节点和边缘点的差异以及复杂的不均衡分布;遮蔽性的存在使边缘点直接联系主节点,导致次节点的中心性降低,网络凝聚度加大;同时,对于整个网络关系图而言存在多个主节点,网络节点相互联系的分散化趋势明显。形成中心性与去中心性并存的特征。②SNS社区中人际节点空间关系组成一种新的圈层——群组结构状态,群组通过地缘关系形成圈层结构;特定范围内地缘因素仍发挥着重要作用,主节点吸引半径内具有更高的节点密度,半径外的节点联系因受异地信息追逐心理的影响而有所不同。SNS社区本质上受"关系"与"地域"共同作用。SNS社区中网络结构距"无障碍"阶段仍然较远。 展开更多
关键词 人际节点空间关系 图论 SNS社区 中心性 新浪微博
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基于新浪微博的2018年云南通海5.0级地震舆情时空特征分析 被引量:16
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作者 曹彦波 《地震研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期525-533,共9页
基于新浪微博数据,通过数据清洗、分类和挖掘,分析2018年8月13,14日云南省通海县2次5. 0级地震舆情信息时空演变规律。研究结果表明:本次地震后微博活跃量总数激增,灾情类别主要集中于人的反应、器物反应方面,约占总数的79%;微博日活跃... 基于新浪微博数据,通过数据清洗、分类和挖掘,分析2018年8月13,14日云南省通海县2次5. 0级地震舆情信息时空演变规律。研究结果表明:本次地震后微博活跃量总数激增,灾情类别主要集中于人的反应、器物反应方面,约占总数的79%;微博日活跃量与时间的关联度明显,震后出现多个波动;微博的数量和空间分布与距离震中远近密切相关,遵循距离衰减效应;地震灾区民众以负面情绪为主,由于地震期间谣传传播,恐慌、悲伤、疑惑情绪进一步加重。 展开更多
关键词 通海地震 新浪微博 时空分布特征 情感分析
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用户信任和隐私顾虑对移动社交网络用户参与动机和参与度的影响研究——以新浪微博为例 被引量:12
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作者 霍明奎 朱莉 刘升 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2017年第12期108-114,共7页
【目的/意义】移动社交网站深入到了每个人的生活,人类的网络化生存方式全面开启。考虑个体用户参与动机,在把握用户隐私顾虑和信任基础上,从优化用户感知、提升用户参与度角度来设计和运营网站,可以有效提升用户粘性和参与强度。【方法... 【目的/意义】移动社交网站深入到了每个人的生活,人类的网络化生存方式全面开启。考虑个体用户参与动机,在把握用户隐私顾虑和信任基础上,从优化用户感知、提升用户参与度角度来设计和运营网站,可以有效提升用户粘性和参与强度。【方法/过程】本文在构建了用户信任、隐私顾虑对移动社交网络参与动机和参与度影响模型基础上,收集调查问卷所获数据,应用偏最小二乘法(PLS)对提出的研究假设及其模型进行实证检验。【结果/结论】研究结果表明信任与隐私顾虑、隐私顾虑与参与动机之间存在负相关关系;信任与参与动机、参与动机与参与强度之间存在正相关关系;研究结果为优化微博建设、细化客户群体提供了理论依据。 展开更多
关键词 新浪微博 信任 隐私顾虑 参与动机 参与强度
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传播阶段中不同传播者的舆情主题发现与对比分析 被引量:12
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作者 王曰芬 王一山 《现代情报》 CSSCI 2018年第9期28-35,144,共9页
在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,... 在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,以社群网络中的关键节点及其传播主题为分析单元,将生命周期理论和关键节点识别相结合,并选择新浪微博作为数据来源,采集舆情事件信息,构建舆情事件生命周期各阶段的社会网络并提取关键节点,借助LDA主题模型方法挖掘各阶段舆情内容的主题,在此基础上研究相同阶段或者不同阶段中在关键节点影响下的舆情主题分布及其变化。研究结论为社会舆情分析与决策支持提供了一定的参考。 展开更多
关键词 网络舆情 主题发现 传播要素 生命周期 关键节点识别 社群分析 新浪微博 LDA主题模型
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基于微博签到数据的天山天池景区游客流时空特征研究 被引量:11
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作者 陈曦 李啸虎 关靖云 《地域研究与开发》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期85-91,共7页
在大数据背景下,基于新疆天山天池景区2012年4月1日至2018年3月31日游客新浪微博签到数据,采用时间分层法、ArcGIS核密度分析法,从时间和空间角度对天山天池景区游客流分布特征进行分析,结果显示:(1)年内季节性变化明显,夏季客流量最多... 在大数据背景下,基于新疆天山天池景区2012年4月1日至2018年3月31日游客新浪微博签到数据,采用时间分层法、ArcGIS核密度分析法,从时间和空间角度对天山天池景区游客流分布特征进行分析,结果显示:(1)年内季节性变化明显,夏季客流量最多,秋季次之,冬季客流量最少;(2)年内平均签到季节指数高峰值在8月,低峰值在1月;(3)非黄金周游客签到曲线呈现“前低后高”特征,“十一”黄金周游客签到曲线凸显“中间高、两边低”的特点;(4)游客签到量在日尺度上呈现“单峰”型结构;(5)景区游客流在空间上呈现出“多核心集聚”特征,且每个核心具有明显的等级分异规律。 展开更多
关键词 新浪微博 签到数据 游客流 时空变化 天山天池
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基于微博平台的图书馆服务新形式探析 被引量:7
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作者 杨雁 《新世纪图书馆》 CSSCI 2012年第7期51-54,共4页
论文以微博在图书馆服务中的应用为研究对象,通过对其应用现状的调查,分析出目前图书馆在运用这一工具时存在的问题,同时也提出了相应的解决措施,希望能够为图书馆利用微博平台更好地为读者服务提供一定的参考。
关键词 微博 新浪微博 腾讯微博 读者服务 WEB2.0
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基于Python的微博数据爬虫程序设计研究 被引量:8
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作者 王英杰 《信息与电脑》 2018年第23期93-94,共2页
大数据时代的到来使得数据处理需求快速增长,作为国内主流社交平台,新浪微博蕴藏着海量数据。笔者以新浪微博数据爬取为例,介绍了数据爬取技术的相关概念,阐述了新浪微博数据的爬取方式,并模拟登录新浪微博、验证码识别、网页解析、数... 大数据时代的到来使得数据处理需求快速增长,作为国内主流社交平台,新浪微博蕴藏着海量数据。笔者以新浪微博数据爬取为例,介绍了数据爬取技术的相关概念,阐述了新浪微博数据的爬取方式,并模拟登录新浪微博、验证码识别、网页解析、数据处理与保存、突破发爬虫机制等探讨了微博数据爬虫程序设计。 展开更多
关键词 PYTHON 新浪微博 微博数据 爬虫程序
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“一带一路”倡议关注与响应的空间格局--基于新浪微博数据的分析 被引量:9
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作者 龚言浩 甄峰 席广亮 《地域研究与开发》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期29-35,共7页
基于新浪微博数据,通过文本挖掘、空间自相关分析等方法,从倡议关注与倡议响应两个角度分析"一带一路"倡议的空间格局。结果表明:(1)倡议关注在省域尺度上呈现"一区两带"的空间格局,在城市尺度上倾斜于东部沿海及... 基于新浪微博数据,通过文本挖掘、空间自相关分析等方法,从倡议关注与倡议响应两个角度分析"一带一路"倡议的空间格局。结果表明:(1)倡议关注在省域尺度上呈现"一区两带"的空间格局,在城市尺度上倾斜于东部沿海及中西部城市,尤其是倡议节点和区域性的中心城市,且关注度总体存在正的空间自相关;(2)倡议响应在省域尺度上表现出自西向东梯度减弱趋势,在城市尺度上呈现"两横三纵"的空间格局,与城市化战略格局一致,且城市群核心城市响应积极;(3)倡议关注与响应的匹配程度以陇海铁路为分界表现出区域性特征,沿线及东部沿海的部分城市关注高于响应,而铁路以北的部分城市响应高于关注。结合研究结果,讨论并提出了加强边缘城市参与积极性、优化倡议引导空间结构的政策建议。 展开更多
关键词 一带一路 新浪微博 文本挖掘 空间自相关 空间格局
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网络社区交流中距离的作用——以新浪微博为例 被引量:9
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作者 王波 甄峰 《地理科学进展》 CSCD 北大核心 2016年第8期983-989,共7页
信息通信技术的快速发展丰富了人们的交流方式,也逐步影响人们的社交网络。本文通过分析新浪微博用户在网络社区中与本地人/外地人、熟人/陌生人的交流差异,探讨空间距离与社会距离在网络社会空间中的作用。在问卷调研中,结合新浪微博... 信息通信技术的快速发展丰富了人们的交流方式,也逐步影响人们的社交网络。本文通过分析新浪微博用户在网络社区中与本地人/外地人、熟人/陌生人的交流差异,探讨空间距离与社会距离在网络社会空间中的作用。在问卷调研中,结合新浪微博用户的网络"痕迹",较为可靠的获取南京成年人微博用户与本地人/外地人、熟人/陌生人在网络社区中的交流差异。研究表明:1在网络社区中,相较于外地人与陌生人,受访者更倾向与本地人以及熟人交流,网络社区中空间距离与关系距离的作用仍然存在;2受访者在网络社区中与本地人/外地人、熟人/陌生人的交流差异受社会经济属性、居住环境、微博使用频繁程度影响;3虽然理论上网络社区使得用户能够克服距离阻力,延伸其关系网络,但空间距离与关系距离的存在使得实际生活中的社会关系网络仍然扎根于用户在网络社区中的交流。 展开更多
关键词 空间距离 关系距离 网络社区 信息通信技术 新浪微博
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微博客的情报特征及其获取方法 被引量:7
14
作者 王淼 刘友华 《现代情报》 CSSCI 2013年第1期158-161,共4页
微博客是一种新兴的基于社交网络的信息分享、传播和获取的微型博客服务平台。本文从传统情报获取工作难点出发,分析了微博客的情报学特征和潜质,提出情报工作者可以通过关注竞争对手、信息搜索、编制社会网络、标签应用和内容订阅等五... 微博客是一种新兴的基于社交网络的信息分享、传播和获取的微型博客服务平台。本文从传统情报获取工作难点出发,分析了微博客的情报学特征和潜质,提出情报工作者可以通过关注竞争对手、信息搜索、编制社会网络、标签应用和内容订阅等五方法有效地获取情报,并对各个方法予以评价和比较,以新浪微博为实证对象,针对不同案例,灵活选取方法并组合运用,验证了微博客在情报应用的价值和情报获取方法的可操作性和有效性,对情报工作提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 微博客 竞争情报 获取方法 新浪微博
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我国档案馆微博的应用现状与发展策略——以10个档案馆认证微博为例 被引量:8
15
作者 胡洪彬 《档案学研究》 CSSCI 北大核心 2014年第1期49-53,共5页
本文对新浪微博注册并认证的10个档案馆官方认证微博进行考察,分析其微博的注册时间、发布量、粉丝数、关注数和原创率等指标,并对这10个样本微博进行内容分析,研究档案馆微博的时间特征和议题特征,在此基础上概括出档案馆微博的发展现... 本文对新浪微博注册并认证的10个档案馆官方认证微博进行考察,分析其微博的注册时间、发布量、粉丝数、关注数和原创率等指标,并对这10个样本微博进行内容分析,研究档案馆微博的时间特征和议题特征,在此基础上概括出档案馆微博的发展现状和未来走向。 展开更多
关键词 档案馆 微博 新浪 网络信息 发展策略
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高校图书馆微博使用状况调查与思考——以新浪微博为例 被引量:6
16
作者 聂应高 《数字图书馆论坛》 2011年第6期54-58,共5页
文章以国内最大微博运营商新浪微博为研究平台,选取注册于新浪微博的高校图书馆作为调查对象,探讨高校图书馆微博的发展现状,指出高校图书馆微博存在的主要问题,提出高校图书馆微博应用的若干建议。
关键词 高校图书馆 微博 新浪微博
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基于Python的新浪微博爬虫研究 被引量:6
17
作者 吴剑兰 《无线互联科技》 2015年第6期93-94,共2页
对比新浪提供的API及传统的爬虫方式获取微博的优缺点,采用模拟登陆和网页解析技术,将获取的信息存入数据库中并进行分析。基于Python设计实现了新浪微博爬虫程序,可以根据指定的关键词获取相应的微博内容及用户信息。
关键词 新浪微博 爬虫
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基于用户网络关系结构的微博社交功能研究 被引量:6
18
作者 褚建勋 倪国香 魏燊 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第2期128-131,154,共5页
以新浪微博用户数据为基础,通过用户之间的"相互关注"采集样本,并用社会网络分析方法进行相关分析,从整体上把握新浪微博用户的网络关系结构,并基于此探析微博的社交功能。研究表明:新浪微博用户的相互关注数较少,对他人联系... 以新浪微博用户数据为基础,通过用户之间的"相互关注"采集样本,并用社会网络分析方法进行相关分析,从整体上把握新浪微博用户的网络关系结构,并基于此探析微博的社交功能。研究表明:新浪微博用户的相互关注数较少,对他人联系有核心作用的用户也很少,某一节点受其他节点控制的情况不是很明显,这是一个社交网络;然而根据相关微博使用行为调查,用户使用微博更多的是获取信息、参与话题等,这与现阶段中国的特殊情况有关。 展开更多
关键词 新浪微博 社会网络分析 社交功能 用户网络关系结构
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新浪微博加V用户特征分析 被引量:5
19
作者 何跃 帅马恋 余伟萍 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第9期148-151,共4页
首先对新浪微博加V用户样本数据进行整体统计分析,然后应用两步聚类分析法,选用微博粉丝数、互粉数、关注数和每天微博数等四个指标变量进行聚类分析。研究表明新浪微博加V用户有三类用户群体:大众型、社交型和最具价值型用户群体。最... 首先对新浪微博加V用户样本数据进行整体统计分析,然后应用两步聚类分析法,选用微博粉丝数、互粉数、关注数和每天微博数等四个指标变量进行聚类分析。研究表明新浪微博加V用户有三类用户群体:大众型、社交型和最具价值型用户群体。最具价值型用户群体是最能帮助企业进行微博营销的核心群体。 展开更多
关键词 新浪微博 加V用户 两步聚类分析法 微博营销 用户特征
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一种基于FA-SVM的热门微博特征选择及预测方法研究 被引量:3
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作者 周剑峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期107-111,共5页
针对自媒体舆情研究中热门微博预测的问题,以新浪微博为研究对象,分析热门微博的影响因素。从微博属性、微博文本、微博博主、微博受众四个维度构建一套可量化的微博热度评价指标体系。采用因子分析法(FA)对各维度的指标进行处理,提取... 针对自媒体舆情研究中热门微博预测的问题,以新浪微博为研究对象,分析热门微博的影响因素。从微博属性、微博文本、微博博主、微博受众四个维度构建一套可量化的微博热度评价指标体系。采用因子分析法(FA)对各维度的指标进行处理,提取公共因子;以公共因子作为特征向量,采用SVM方法构建热门微博预测模型。实验采集了新浪微博中的热门微博数据验证其可行性和合理性。结果表明,该方法能有效地降低特征维度,消除噪声,提高热门微博预测的准确率。 展开更多
关键词 新浪微博 热门微博预测 热门微博特征 因子分析 支持向量机
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