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媒体话题

~酬 倪润蜂之痛 髦 瓤 婿 翼 履 60%以上,为此降低原物料成本成 为降低企业成本的首选,而最常被 采用的方法就是透过议价、竞标、 减少供应商数量等方法来降低原物 料的采购单价。 中国的制造行业需要重视一个 现实问题:当传统意义的“低成本 制造”逐渐淡化之后,如何在高成 本制造的时代重塑竞争优势? 高成本直接考验着制造业的供 应链管理。低端制造的竞争核心在 粼刀沛氛伙汗沈犷份砚 翻翩谁掌握 旦若刀科龙命运— 口协翩e.搜.日人 自议当,沈裁:器熟:咒犯J盆几:全沈:::二U竺丫全次沈 么幽.由沪一翻明.~卜.臼盯二比峋酬J、M月、t冲,叭1、砧二日.1卜 加.已呀‘山t,如.叨明.‘,‘,一喊.,呵.t‘『一 咒二。、,‘卜.,欲洁巴气后吮,份厂公犷默士 的一姻摺...自r一、叮一,印吟明胡、卜‘.脚一吃.琳,J比tJ耳卜 ‘‘;端益兹茹杭.‘.、、~。 二花,、,涌.‘.。汕滋~‘「。斌」孟 蕊潍井.:熙蕊羚翩巡“- 品军...  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 《电器》2005年11期
华东师范大学
华东师范大学

对话理论视域下的中国社交媒体“话题”功能研究

社交媒体是基于Web2.0技术平台,用户可以实现浏览、下载、上传、分享、评论、即时通讯、在线交友等功能的网络媒体。社交媒体既具有社交功能又具有信息发布的媒体功能。社交媒体的"话题"功能是指社交媒体中关于话题的所有功能。"话题"功能是社交媒体社交功能和媒体功能的集中体现。本研究从巴赫金、伽达默尔、马丁·布伯、哈贝马斯等人的"对话理论"的视角,对社交媒体的"话题"功能进行了关注和研究。根据对话理论,一种真正的"对话"表现在以下几点:对话首先是人与人关系的建立;社会需要一个自由对话的"公共空间";对话的双方需要具有"主体间性"关系;对话既具有"向心力",又具有"离心力";对话中的"大型对话"是一种多主体参与的"复调"对话;在对话中"复调"与"狂欢"成为平等对话的表现。依据"对话理论"的主要观点,研究中把社交媒体的"话题"功能分为:网民群分功能;网络社区构建功能;话题发布功能;话题聚合、发现功能;话题传播与扩散功能;话题讨论、互动功能等...  (本文共373页) 本文目录 | 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

中文社交媒体话题关键词抽取算法

据2013年互联网数据中心报告显示,预计到2020年全球的数据总量将超过40ZB,这一数据量是2011年的22倍,如何从海量数据中快速抽取出用户所需要的信息是一个重要的研究课题。关键词抽取是快速获得文档核心语义的重要手段,是自然语言处理和信息检索等领域的重要组成部分,有着很高的理论和应用价值。现有的关键词抽取算法多集中于处理学术论文以及新闻等具有一定长度的文本,然而随着社交媒体的蓬勃发展,类似于新浪微博的微型博客在我们生活中发挥着越来越重要的作用。传统的长文本关键词提取方法不再适用于这样的短文本,并且也没有提取社交媒体话题关键词的现有方法。为了解决类似于新浪微博之类的中文社交媒体话题关键词的抽取问题,本文做了如下几个方面的工作:提出了基于图模型的话题关键词抽取方法。根据词语的同现关系构建微博文本的图模型,采用改进的TextRank算法,即根据顶点的词性以及是否为命名实体赋予其不同的初始权重,抽取出排名靠前的N个词语。接着使用基于...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>

《新闻世界》2017年10期
新闻世界

媒体话题传播策略研究

“话题”的作用与意义如今越来越得以凸显,梳理与“话题”相关的文献可以发现,与“话题”有关的研究更多是从企业的视角,研究如何利用话题来引发媒体报道进而吸引消费者的注意,取得更好的营销效果。新闻传播学科中对新闻媒体“话题传播”的研究并不多。新闻媒体如何制造话题?面对各种“热点”话题,传统媒体应如何反应?本文将对此展开探讨。一、话题和话题传播(一)话题话题,顾名思义,指谈话的题目或者谈论的主题,是谈话的中心,其实也就是我们日常生活中关注和讨论的各种事件的概括。话题也经常与其他词组合在一起,如话题传播、话题营销等。话题在网络中更加流行,如微博会定时更新热点话题,以便大家参与讨论和互动。本文讨论的话题(Topic)不同于口语中的话题,是指一个种子(核心)事件或活动以及所有与之直接相关的事件和活动。话题不同于主题,主题的含义较话题更为广泛,涵盖多个类似的具体事件或者根本不涉及任何具体事件。例如:“奥运会”是一个主题,而“刘翔退赛”则是一个话...  (本文共3页) 阅读全文>>

北京邮电大学
北京邮电大学

跨媒体话题检测与观点分析研究

近年来,社交网站中图片及视频爆炸式的增长,当今的互联网呈现跨媒体的趋势。跨媒体数据指多个社交网站中多种模态的数据,它们之间的底层表现异构性,给跨媒体数据语义关联的挖掘带来困难。且由于社交网站是人们获取并讨论热点话题的聚集地,面向社交网站“话题”分析的跨媒体话题检测与观点分析成为舆情分析领域的重要研究课题。但现有研究几乎没有专门针对多个社交网站且多种模态数据的,未能准确抓住跨媒体数据的特点,导致研究结果的片面性。因此,本课题对跨媒体数据的话题检测和观点分析进行研究。该研究课题依托于北京市教育委员会的科学研究与研究生培养共建的科研项目——基于社交感知的跨媒体数据分析与挖掘研究。本论文旨在通过这两个研究,对社交网站上的热门话题进行深入的舆情分析,主要的研究内容和创新成果如下:1.针对跨媒体数据的表现形式异构导致无法直接关联计算的问题,提出了一个基于图的方法对跨媒体数据进行融合的框架,并提出利用社交网站特有的标签信息增强数据相似性的关联...  (本文共70页) 本文目录 | 阅读全文>>

深圳大学
深圳大学

基于词嵌入模型的社会媒体话题识别研究

21世纪是一个网络化、信息化高速发展的时期,近年来随着移动互联网的迅猛发展,web2.0应用的普及,微博、博客、论坛等大规模社会媒体不断涌现,使得普通民众在web上自由地发表观点、表达意见变得越来越便捷。大量的用户在线言论可以集中反映网民们一段时间内关心和关注的话题,因而对其内容进行深度挖掘和分析就显得尤为重要。然而目前大部分基于社会媒体信息的话题识别工作都还只是从数据本身的属性出发,以词为基本特征,根据词频统计进行概率计算,较少考虑词语之间的语义联系。本文以社会媒体为研究对象,对其内容进行话题检测与分析,主要工作包括如下两个部分:(1)在社会媒体特征表达方面,针对现有的词嵌入学习模型未考虑词语内部语序关系,且训练过程中仅使用局部上下文对目标词进行预测而导致的词语语义信息不足的缺陷,提出同时考虑词序和多语境的词嵌入模型。该模型在word2vec词嵌入模型的基础上,先通过整合其两种编码方式相同但训练过程相反的模型结构(SKIP和C...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>