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基于社交媒体的高影响力跨学科用户发现研究
被引:15
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
吴小兰
[
1
,
2
]
论文数:
引用数:
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机构:
章成志
[
2
]
机构
:
[1]
安徽财经大学管理科学与工程学院
[2]
南京理工大学信息管理系
来源
:
情报学报
|
2017年
/ 06期
关键词
:
跨学科研究;
社交媒体;
跨学科用户发现;
标签隐含狄利克雷分布;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
G350 [情报学];
学科分类号
:
120502
[情报学]
;
摘要
:
社交媒体环境中非正式学术交流与正式学术交流相互补充,已共同构成了有机的科学交流整体,探讨社交媒体中跨学科高影响力用户不仅可以作为正式交流中结构规律认识的补充与完善,还有助于社交媒体上普通用户或新用户快速与高影响力用户交流寻得帮助。但现有跨学科用户研究大多依据科技文献来进行,并不能有效地发现社交网络上跨学科用户。为此,我们结合科技文献的领域分类语料,在科学网博客平台上进行跨学科高影响力用户发现。首先我们基于领域科技文献语料,完成科学网博文的学科领域划分,然后根据博文的学科分类计算用户学科属性及跨学科专业度,最后根据用户跨学科高影响力模型得到跨学高影响力科用户。这为社交媒体上跨学科用户发现提供了一定的借鉴。
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