全局视角下网络社区资源多维推荐研究
这是一篇关于网络社区,多元知识关联挖掘,用户兴趣语义表示,资源多维推荐的论文, 主要内容为[目的/意义]网络社区通过个性化资源推荐系统对用户提供信息服务,以期解决资源无法得到合理配置,无法得到高效传播利用问题。但现有的资源推荐系统无法深入准确地挖掘资源之间的真正关系,也就无法准确发现用户兴趣所在,无法实现用户兴趣资源的多维挖掘,多实现的是同类资源推荐或一维资源推荐。长此以往,“信息茧房”效应凸显,不光用户接受的信息资源类型逐渐单一,信息面逐渐窄化,还影响了用户获取信息的选择性心理,限制了用户认知的全面发展。因此有必要实现网络社区资源的多维推荐。[方法/过程]本研究创新性地提出了全局视角下结合超网络技术和基于浅层神经网络的网络表示学习方法构建网络社区多元知识关联体系,并以该体系为基础实现网络社区资源多维推荐的方案。首先,本研究将资源划分为用户、文本和词语资源三类典型,并将其视为用户、文本和词语粒度知识单元的组合,将多维资源多元关系发现问题转化为多粒度知识单元多元关联挖掘表示问题。其次,利用超网络技术将所有粒度知识单元及其多元关联组成的多层异构网络均在一个网络中描述,构建网络社区资源超网络,保留知识单元的信息,保障全局性。然后,利用基于浅层神经网络的LINE算法对超网络统一处理,在统一的特征空间下,将多粒度知识单元均表示为低维向量,由此构建网络社区多元知识关联体系,深入、清晰、准确地揭示多粒度知识单元间的关联类型和关联强度。最后,基于多元知识关联体系,准确实现用户兴趣语义表示,随后对用户显性兴趣资源、用户潜在兴趣资源、用户动态兴趣资源进行多维挖掘,并结合一定的可视化技术,由此实现兴趣资源的多维推荐。[结果/结论]该方案经由在丁香园心血管论坛的实证分析,针对目标用户实现了兴趣资源的多维度且高精度推荐,验证了其可行性和有效性。这既有效缓解了“信息茧房”效应,也优化了网络社区信息服务的质量,有助于网络社区突出自身优势,提升现有用户黏性,同时吸引新用户,实现该社区的长久运营。
基于pyramid的社区网络后台管理系统设计与开发
这是一篇关于网络社区,管理平台,Pyramid,Linux的论文, 主要内容为近几年,网购已经成为中国人民生活的一部分,各种购物app在应用市场呈百花齐放之势,其中以淘宝、京东等最为火热。为了进一步提升订单转化率,电商平台中嫁接了 SNS这种社区化功能,所有人都有一个虚拟身份,用户用这个虚拟身份来社区发表自己对生活、对社会、对工作的一些看法。而社区各种帖子、商品信息、活动通知等内容过于多,过于杂乱,所以需要通过后台管理人员挑选出大部分用户都需要的、重要的信息展示在用户容易看到的位置,节省用户时间和精力。为了解决以上问题,本论文设计开发了一个社区网络的后台管理系统。论文工作包括市场调研、需求分析、可行性分析、系统设计、系统实现以及系统测试等环节。经过市场调研,确定了该系统的开发意义和价值。从技术、经济、组织管理三方面进行了可行性分析,对系统中包含的各个功能模块进行了需求分析。重点工作是系统的设计和开发。本管理系统主要分为板块管理、用户管理、帖子管理、评论管理、用户数据统计、社区后台操作日志查询六个部分,其中用户管理模块又分为查询用户页面和封杀管理页面,帖子管理模块又分为帖子管理、新帖子专题推荐、帖子推荐首页三个页面,用户数据统计主要是PV&UV&IP统计,帖子统计。本系统是在linux环境下进行开发,利用了 python编程语言下的pyramid框架,后台数据库采用了 Mysql数据库,开发模式采用B/S架构。
山东数学会信息交流平台设计与开发
这是一篇关于数学会,B/S架构,数据库,动态网页,信息发布,网络社区的论文, 主要内容为随着计算机技术和网络信息化的发展,网络所承载的用户和业务迅速激增,网络环境的开放性、匿名性和动态性特征也越来越明显。为了提高服务质量和效率,提高学会的知名度,突破传统交流与合作方式的组织形态,特搭建了一个集交流、研究、合作为一体的平台。 本论文介绍了山东数学会组织结构及运行情况,论述了开发建设信息交流平台的必要性,并具体设计与开发实现了山东数学会信息交流平台,为山东数学会的日常管理及主要阶段性业务提供了网络支撑。山东数学会信息交流平台为学会内外各层次的用户服务,满足各种档次的不同要求,方便了会员交流,极大提高了数学会工作效率。 本文说明了开发工具ASP.NE T和C#的选择,完成了系统的总体功能设计,设计了前台栏日和后台栏目各个功能模块。根据这些设计要求,选择了合适的数据库系统,编写了数据字典。然后阐述了系统采用的.NET开发技术体系,并采用.NET技术和C#语言运用多层技术开发体系实现了各个具体模块的功能。 论文主要工作如下: 1、介绍了山东数学会信息交流平台开发背景和国内外相关技术研究现状,研究了山东数学会的信息交流需求,设计了交流平台的软硬架构体系; 2、设计开发了新闻、通知、学术论坛、资料共享等功能模块,实现了数学会日常管理的网络信息化; 3、设计开发了数学竞赛功能模块,对教务管理、成绩录入、成绩合成等几个方面给出了系统实现的详细解决方案。 论文的创新点在于首次设计并实现了针对数学学会的专业性服务平台,实现了网络管理与脱机管理相结合,多机与单机并举的系统设计的核心思想。 实现后的山东数学会信息交流平台具有动画、文字、表格等设计精美,栏目设置层次分明,查找方便,开设虚拟社区,提供互动交流窗口,充分的体现人性化设计等特点,同时拥有完善的后台管理功能。
“互联网+”背景下“网络社区”治理研究——以南京市栖霞区“掌上云社区”为例
这是一篇关于社区治理,互联网+,掌上云社区,网络社区的论文, 主要内容为党的十九大报告提出“永远把人民对美好生活的向往作为奋斗目标!”社区是城市治理的最基础的层级,只有社区和谐善治、建成铜墙铁壁,城市治理的基础才能稳固,人民对美好生活的向往才能真正落地、开花结果。从现在看,基层很多矛盾隐患、风险问题的发生都源自于传统社区管理和服务的不到位,产生这些问题的原因,主要包括市民利益分化带来的矛盾冲突、社区自治能力不足、居民需求日益多元化、社区工作人员不稳定、社区共治网络发展不均衡等。随着信息化和城镇化的不断推进,社区管理和服务内容越来越广、任务越来越重,群众需求变得越来越多样,传统管理和服务手段在信息化浪潮席卷的今天显得疲于应付,很多事务处理更是应接不暇,一种新的治理手段亟待探索实践。从全国少数地区已有的工作基础看,将“互联网+社区治理”进行融合,是未来社区发展的一个方向和趋势,也为基层治理提供了一个样本和示范。“网络社区”强调了协同治理的主观能动性,不仅从科技应用上,还要从治理思维、权力运作模式上把网络与社区相融合、同共振。“互联网+”将互联网作为信息论核心特征提取出来,与社区全面结合,把互联网的思维、技术和平台嫁接过来,让居民、政府、社会组织、辖区单位等多元主体互动,解决政府职能重复、交叉和碎片化的问题,实现公共利益,创造出新的治理模式。本文通过栖霞区“掌上云社区”平台的探索实践,初步将“互联网+社区治理”的路径总结提炼为“网络社区”概念,分析其运行架构、工作成效、存在问题,为社区治理问题的解决提供了可行思路,而实践中网络快速发展应用,又将为这一构想的实施提供重要的技术支撑。在具体分析中,本文将“掌上云社区”实践背景、实践内容、运行成效、存在问题等全部进行阐述,得出“网络社区”治理的探索可有助于促进基层党建和基层社会治理一体化发展,有助于发挥线上线下叠加优势提升工作效能,有助于最大程度获取民意实现民生工作精准对焦,有助于推动居民实现自我管理、自我服务、自我教育、自我监督。社区管理到社区治理,再到网络社区治理,这是一个长期的过程,其背后的本质体现的是人民至上的理念和以人民为中心的思想,是为居民持续提供精细化精准化服务的过程。这就需要政府“一家独奏”向“社会合唱”转变,不再大包大揽、管理居民,而是由基层政府、社区、社会组织机构、居民群众、辖区单位等多方力量的共同努力。研究发现,构建“网络社区”,应该用互联网思维推动治理思维、治理模式、治理生态创新,加快简政放权、优化社区服务、强化秩序管控、促进基层民主自治、培育公共精神、建强社工队伍,通过数据化信息化手段载体促进多元主体在决策环节的互动协调,弥补单一主体决策理性不足,增强服务精准性精细化。在“网络社区”建设中,基层政府应按照平台建设与顶层设计相结合、公众诉求与优化服务相结合、居民自治与社区治理相结合、信息利用与数据共享相结合、多元共治与共享共建相结合、转变理念与弘扬文化相结合,推动社区收集信息系统、反馈信息系统、决策信息系统更加透明高效,居民群众参与意识更强,能够大力提升基层社会治理能力和治理水平,促进单线型的政府管理向多元化的协商共治转变,构建共同参与、共建共享、互利共赢的治理模式。互联网作为一种新技术新手段,为社区治理提供了全新的思维模式、发展模式和决策模式,一方面有利于帮助解决社区治理中的各类疑难问题、优化社区管理和服务,另一方面也会对既有组织架构、权力格局、人际交往、资源配置、运行机制产生较大影响。尽管“网络社区”在社区治理中预示着一个前景广阔、乘风破浪的未来,但随着基础设施正在不断布局、数据多头管理难以共享、数据保护机制尚未健全等制约,“网络社区”治理还有很长的路要走,还需要继续探索实践、积累经验,以点带面推动基层治理的全面进步、全面过硬。
全局视角下网络社区资源多维推荐研究
这是一篇关于网络社区,多元知识关联挖掘,用户兴趣语义表示,资源多维推荐的论文, 主要内容为[目的/意义]网络社区通过个性化资源推荐系统对用户提供信息服务,以期解决资源无法得到合理配置,无法得到高效传播利用问题。但现有的资源推荐系统无法深入准确地挖掘资源之间的真正关系,也就无法准确发现用户兴趣所在,无法实现用户兴趣资源的多维挖掘,多实现的是同类资源推荐或一维资源推荐。长此以往,“信息茧房”效应凸显,不光用户接受的信息资源类型逐渐单一,信息面逐渐窄化,还影响了用户获取信息的选择性心理,限制了用户认知的全面发展。因此有必要实现网络社区资源的多维推荐。[方法/过程]本研究创新性地提出了全局视角下结合超网络技术和基于浅层神经网络的网络表示学习方法构建网络社区多元知识关联体系,并以该体系为基础实现网络社区资源多维推荐的方案。首先,本研究将资源划分为用户、文本和词语资源三类典型,并将其视为用户、文本和词语粒度知识单元的组合,将多维资源多元关系发现问题转化为多粒度知识单元多元关联挖掘表示问题。其次,利用超网络技术将所有粒度知识单元及其多元关联组成的多层异构网络均在一个网络中描述,构建网络社区资源超网络,保留知识单元的信息,保障全局性。然后,利用基于浅层神经网络的LINE算法对超网络统一处理,在统一的特征空间下,将多粒度知识单元均表示为低维向量,由此构建网络社区多元知识关联体系,深入、清晰、准确地揭示多粒度知识单元间的关联类型和关联强度。最后,基于多元知识关联体系,准确实现用户兴趣语义表示,随后对用户显性兴趣资源、用户潜在兴趣资源、用户动态兴趣资源进行多维挖掘,并结合一定的可视化技术,由此实现兴趣资源的多维推荐。[结果/结论]该方案经由在丁香园心血管论坛的实证分析,针对目标用户实现了兴趣资源的多维度且高精度推荐,验证了其可行性和有效性。这既有效缓解了“信息茧房”效应,也优化了网络社区信息服务的质量,有助于网络社区突出自身优势,提升现有用户黏性,同时吸引新用户,实现该社区的长久运营。
基于pyramid的社区网络后台管理系统设计与开发
这是一篇关于网络社区,管理平台,Pyramid,Linux的论文, 主要内容为近几年,网购已经成为中国人民生活的一部分,各种购物app在应用市场呈百花齐放之势,其中以淘宝、京东等最为火热。为了进一步提升订单转化率,电商平台中嫁接了 SNS这种社区化功能,所有人都有一个虚拟身份,用户用这个虚拟身份来社区发表自己对生活、对社会、对工作的一些看法。而社区各种帖子、商品信息、活动通知等内容过于多,过于杂乱,所以需要通过后台管理人员挑选出大部分用户都需要的、重要的信息展示在用户容易看到的位置,节省用户时间和精力。为了解决以上问题,本论文设计开发了一个社区网络的后台管理系统。论文工作包括市场调研、需求分析、可行性分析、系统设计、系统实现以及系统测试等环节。经过市场调研,确定了该系统的开发意义和价值。从技术、经济、组织管理三方面进行了可行性分析,对系统中包含的各个功能模块进行了需求分析。重点工作是系统的设计和开发。本管理系统主要分为板块管理、用户管理、帖子管理、评论管理、用户数据统计、社区后台操作日志查询六个部分,其中用户管理模块又分为查询用户页面和封杀管理页面,帖子管理模块又分为帖子管理、新帖子专题推荐、帖子推荐首页三个页面,用户数据统计主要是PV&UV&IP统计,帖子统计。本系统是在linux环境下进行开发,利用了 python编程语言下的pyramid框架,后台数据库采用了 Mysql数据库,开发模式采用B/S架构。
网络社区事件知识图谱构建
这是一篇关于网络社区,知识图谱,事件抽取,注意力机制的论文, 主要内容为互联网的出现使得人们可以更加方便地获取信息,然而随着大数据时代的到来,如何从大规模的异构信息中获取知识成为了一个难点。自Google公司提出知识图谱的概念以来,利用知识图谱的相关技术,以结构化的形式来优化知识的存储和表示已经成为一种趋势。随着知识图谱规模和应用领域的不断扩大,如何获取一个实体更深层次信息,以及构建出更具有实体立体画像的知识图谱成为了目前知识图谱研究的一个重要方向。以事件类型的实体为例,提出并构建了一个以事件为中心,通过事件要素进行关联扩展的网络社区知识图谱。为了完成知识图谱的构建,首先从网络社区信息中抓取了百科词条和新闻报道等具有较高可信度的数据,然后建立了一个基于LSTM和注意力机制的事件抽取模型(LAL)以识别其中的事件及相关要素,最后在这些事件要素的基础之上完成以事件为中心的网络社区知识图谱构建。为了让知识图谱涉及的相关知识更加完善,还使用了基于词向量最大余弦及逻辑斯蒂回归的相似度算法(Cosine-Logistic)融合其它知识库的知识以补充实体的基础属性和关系。实验证明,LAL和Cosine-Logistic模型在数据集及实际使用中都取得了较好的效果。利用Neo4j数据库的数据统计和图形化查询接口与CN-Dbpedia等知识库进行的比较,说明事件知识图谱补充了通用型知识图谱关于事件类型实体的知识缺失,能够有效的记录一个事件实体的发展历程。这对于具体了解某个事件和分析事件的后续发展及影响具有较大的参考价值。
网络社区事件知识图谱构建
这是一篇关于网络社区,知识图谱,事件抽取,注意力机制的论文, 主要内容为互联网的出现使得人们可以更加方便地获取信息,然而随着大数据时代的到来,如何从大规模的异构信息中获取知识成为了一个难点。自Google公司提出知识图谱的概念以来,利用知识图谱的相关技术,以结构化的形式来优化知识的存储和表示已经成为一种趋势。随着知识图谱规模和应用领域的不断扩大,如何获取一个实体更深层次信息,以及构建出更具有实体立体画像的知识图谱成为了目前知识图谱研究的一个重要方向。以事件类型的实体为例,提出并构建了一个以事件为中心,通过事件要素进行关联扩展的网络社区知识图谱。为了完成知识图谱的构建,首先从网络社区信息中抓取了百科词条和新闻报道等具有较高可信度的数据,然后建立了一个基于LSTM和注意力机制的事件抽取模型(LAL)以识别其中的事件及相关要素,最后在这些事件要素的基础之上完成以事件为中心的网络社区知识图谱构建。为了让知识图谱涉及的相关知识更加完善,还使用了基于词向量最大余弦及逻辑斯蒂回归的相似度算法(Cosine-Logistic)融合其它知识库的知识以补充实体的基础属性和关系。实验证明,LAL和Cosine-Logistic模型在数据集及实际使用中都取得了较好的效果。利用Neo4j数据库的数据统计和图形化查询接口与CN-Dbpedia等知识库进行的比较,说明事件知识图谱补充了通用型知识图谱关于事件类型实体的知识缺失,能够有效的记录一个事件实体的发展历程。这对于具体了解某个事件和分析事件的后续发展及影响具有较大的参考价值。
基于pyramid的社区网络后台管理系统设计与开发
这是一篇关于网络社区,管理平台,Pyramid,Linux的论文, 主要内容为近几年,网购已经成为中国人民生活的一部分,各种购物app在应用市场呈百花齐放之势,其中以淘宝、京东等最为火热。为了进一步提升订单转化率,电商平台中嫁接了 SNS这种社区化功能,所有人都有一个虚拟身份,用户用这个虚拟身份来社区发表自己对生活、对社会、对工作的一些看法。而社区各种帖子、商品信息、活动通知等内容过于多,过于杂乱,所以需要通过后台管理人员挑选出大部分用户都需要的、重要的信息展示在用户容易看到的位置,节省用户时间和精力。为了解决以上问题,本论文设计开发了一个社区网络的后台管理系统。论文工作包括市场调研、需求分析、可行性分析、系统设计、系统实现以及系统测试等环节。经过市场调研,确定了该系统的开发意义和价值。从技术、经济、组织管理三方面进行了可行性分析,对系统中包含的各个功能模块进行了需求分析。重点工作是系统的设计和开发。本管理系统主要分为板块管理、用户管理、帖子管理、评论管理、用户数据统计、社区后台操作日志查询六个部分,其中用户管理模块又分为查询用户页面和封杀管理页面,帖子管理模块又分为帖子管理、新帖子专题推荐、帖子推荐首页三个页面,用户数据统计主要是PV&UV&IP统计,帖子统计。本系统是在linux环境下进行开发,利用了 python编程语言下的pyramid框架,后台数据库采用了 Mysql数据库,开发模式采用B/S架构。
网络社区中基于在线口碑和用户/项目网络的协同过滤推荐方法研究
这是一篇关于在线口碑,网络社区,推荐方法,协同过滤的论文, 主要内容为随着电子商务的发展,一些与之相关的点评类社区网站也不断崛起,同一主题下的网络社区集中了规模庞大的拥有共同爱好的社区用户。大量的用户在其中畅所欲言,发布或浏览一些对于产品的大众却更偏专业的评价。然而,网络社区中数量巨大、内容褒贬不一的信息也让每个用户面临信息超载的问题。目前流行的推荐算法通常依赖于用户对商品的评分数据。但是随着网站规模的扩大,评分数据也更加稀疏,大大降低推荐系统的性能。网络社区的特征为此提供了更多的解决方法,通过引用在线口碑数据、用户社交网络、项目网络等都会提高推荐系统的性能。如何结合消费者偏好、产品特征、在线口碑、用户社交网络、项目网络等异构信息,从庞大的信息资源中为其推荐有价值的信息,是在线社区推荐系统需要解决的问题。鉴于此,有必要进一步探究基于在线口碑数据和用户/项目网络的在线社区推荐方法。综上所述,本文主要的研究内容包括以下几个方面:(1)提出了基于用户口碑与用户网络的改进的协同过滤推荐方法。首先从每位用户的在线评论信息出发,利用主题挖掘方法,提取用户在线评论中代表用户偏好的词语,同时将非结构化的用户评论数据转化为结构化信息,并以此为基础构建用户相似性度量模型。同时,通过结合用户的社交网络,构建基于用户口碑与用户社交网络的改进未知评分预测方法。(2)提出了基于项目口碑与项目网络的改进的协同过滤推荐方法。从每个项目的在线评论信息出发,利用主题挖掘方法,提取项目评论中代表项目特征的词语,同时将非结构化的项目评论数据转化为结构化信息,并以此为基础构建项目相似性度量模型。同时,结合项目所归属的类型的信息,构建项目网络,并基于项目口碑与项目网络构建的改进的未知评分预测方法。(3)给出了基于在线口碑和用户/项目网络的协同过滤推荐方法的应用研究。以豆瓣电影数据为例,验证本文提出的推荐方法的准确度及实用性。实验结果表明,通过结合在线评论数据和用户/项目网络可以有效缓解数据稀疏和冷启动问题,从而提高推荐系统的性能。
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