非权力性影响力

摘要： 在探讨高校思想政治工作中非权力性影响力的内涵、特点及作用的基础上,提出了高校思想政治工作中非权力性影响力的实现路径,即以“德高身正”的品格感召人,以“又红又专”的思想教育人,以“材优干济”的能力吸引人,以“抱诚守真”的情感凝聚人。

摘要： 中学教师非权力性影响能促进青春期学生的心理健康发展,促进融洽和谐的师生关系,提高学生的学习能力.时下部分中学教师非权利性影响力出现下降趋势,不仅影响了中学的教学效果和教学质量,也制约了教师工作的正常进行.这种下降一方面由中学教师自身引起,另外一方面也受到社会的影响和学生个人认知的影响.要想提升教师的非权利性影响力,就要深刻地认识造成中学教师非权力影响力下降的现实困境,要深刻地认识中学教师非权力影响力的重要意义,探索提升教师非权利性影响力的有效策略.

摘要： 疫情背景下的大学隐性管理可以有效促使学生进行自我管理,提高自我约束力,提高线上教学质量.非权力性影响力是疫情背景下大学隐性管理的主要手段,学校管理者和教师依靠高尚的人格魅力激发学生学习的内生动力,运用先进的教育教学观念促使学生愉悦学习,引导学生制定明确的学习目标使其成为更优秀的自己,运用巧妙的管理策略促使学生不断走向智慧.

摘要： 作为开展大学生思想政治教育工作的骨干力量,辅导员使命崇高、责任重大,其工作的特殊性和直接性在一定程度上影响着高等学校思想政治教育工作的成效,且这种影响是通过非权力性影响力来实现的.本文从辅导员非权力性影响力相关概念入手,剖析辅导员非权力性影响力的核心要素,提出促进辅导员非权力性影响力提升路径探索,希望可以切实提高辅导员非权力性影响力,促进大学生思想政治教育成效.

摘要： 高水平导师队伍是人才培养质量提升的核心支撑资源,开展导师评价工作是持续提升高校立德树人建设能力的有效途径,当前研究生导师工作及评价机制中,评价标准不够科学合理、考评的主体不够全面、考核的奖惩形式较为模糊。研究生导师非权力影响力的发挥增添了独特的个人魅力,通过内在渗透的方式进行教育。本文将非权力性影响力融入质量导向型评价指标,同时从扩展考评主体、完善奖惩激励机制、更动考核频率研究导师评价体系。

摘要： 新形势下提升高校思政工作的关键是提升思政教育的亲和力和针对性,从而满足学生成长发展的需求和期待.通过调研部分高校辅导员思想政治教育非权力性影响力构建现状,提出相关对策建议,从而增强高校思想政治教育的时效性和实效性.

摘要： 公共领导在公共组织中占据着不足轻重的地位。公共领导者自身的实际能力、综合素质和水平,始终影响着公共领导者的个人魅力和影响力,从而进一步影响着公共管理的成效和组织的凝聚力,事关公共管理活动的成败。本文对公共领导产生直接或间接影响的各要素之间进行比较和说明,并在此基础上重点探讨了公共领导影响力的来源、原因;指出当下公共领导影响力发挥中存在的几项问题和薄弱点,并就其原因展开探讨;最后根据公共领导影响力的来源和现存问题,提出一系列有针对性的对策建议。

摘要： 体育运动对个人的品格 、情感 、能力等方面具有较强的塑造作用,而这些因素正是当今主流领导理论所强调的非权力性影响力的重要组成部分.以上海市6所学校具有体育学科背景的校长为研究对象,探讨了体育经历如何作用于校长非权力性影响力的构建.研究发现,体育经历从不同程度上塑造了领导者(校长)的非权力性影响力,使得他们在学校管理上更具效用.

摘要： 提高非权力性影响力是当前基层粮库领导干部必须高度重视的重要问题,也是应对粮库改革与发展的必然要求.本文以现代领导科学理论为指导,结合基层粮库工作中面临的现实问题,分析领导干部提高非权力性影响力的必要性,进而提出相关对策建议,希望对推动基层粮库事业发展提供参考建议.

摘要： 大学是精神的，而非物质的。大学主要是通过思想对思想的影响来培养人才，而非权力性影响力能潜移默化地作用于人的心灵，因此，非权力性影响力与大学的工作性质具有内在的联系，它是大学力量生长的内在源泉。大学内部管理人员只有树立“人本”观念，坚持学术自由、追求真理的原则，充分发挥管理人员、教师和学生的非权力性影响力，才能使“大学”这个“学”字越写越大。

摘要： 本发明涉及一种网络信息传播影响力度量方法、系统，包括：根据社交网络中消息传播的历史传播数据，构建节点和传播源的激活对；将社交网络中的用户作为节点，将给定消息的传播数据中参与时间为0的节点作为给定消息的传播源，通过聚合函数将传播源对节点的影响力进行聚合后通过影响力边际递减函数，得到节点在传播源下被激活的概率；以历史传播数据为训练数据，以概率的对数似然最大作为目标，对所有激活对使用随机梯度下降进行参数学习，得到节点间影响力，以得到传播源集合的影响力度量。本发明提出的基于数据驱动的影响力最大化方法直接基于本发明学习得到的影响力度量，对节点的边际效应进行估计，以高效地进行影响力最大化的节点集合选择。

摘要： 本发明提供了一种基于局部影响力计算的影响力阻断最大化方法，包括如下步骤：确定负影响范围；构造节点局部影响区域；计算节点局部负激活概率；计算节点阻断负影响；迭代选择阻断负影响最大的节点作为正种子；更新节点的阻断负影响。本发明针对社交网络规模大的特点，提出局部负激活概率近似计算动态规划方法，基于计算的局部负激活概率计算节点阻断负影响，基于阻断负影响选择正面种子，适合于快速选择使负影响阻断最大的正种子群。

摘要： 基于从众心理的超图影响力传播方法及影响力最大化方法，本发明属于用户行为挖掘技术领域，解决图的节点之间只存在二元关系，不能很好的模拟真实世界的特性且会丢失重要信息以及超图上的影响力最大化的问题，本发明使用表达能力更强的超图来建模社会关系网络，在此基础上，提出一种在超图上的影响力传播模型并对现实生活中人们普遍存在的从众心理现象进行建模，使得该传播模型更加符合实际，基于提出的超图上传播模型，解决了图的节点之间只存在二元关系，不能很好的去模拟真实世界的特性，并且会丢失一些重要信息的缺点；采用超度的算法来解决影响力最大化问题，为超图上的影响力最大化问题提供了一种可行的解决方案。

摘要： 本发明提出一种影响力评价系统构建方法及系统、影响力评价方法，其影响力评价系统构建方法，包括：获取至少一个影响力维度中至少一个影响力指标的设定数量的历史数据；将获取的各个影响力维度的数据分别转换成分贝数；根据所述分贝数并通过降维算法构建影响力指数模型。本发明通过阅读数、点赞数、转发数、评论数等基础数据，对文章、事件、媒体等媒体对象的综合影响力进行科学、定量的评估。本发明方法除了能保证数学上的最优以外，更重要的特点是不依赖于计算公式设计者自己的偏好。所有权重都是根据大规模的数据计算所得，因此具有客观性。最终计算的网络媒体影响力，即影响力指数，以特定的高影响力的媒体为基准，其值具备清晰的物理含义。

摘要： 本发明提供一种社群文章影响力预测方法以及社群文章影响力预测装置。所述社群文章影响力预测方法包括以下步骤。步骤A：对社群文章执行议题分析，以分类社群文章所属的内容领域。步骤B：计算社群文章的基础影响力。步骤C：收集社群文章的作者的作者历史文章，并根据作者历史文章计算作者一般影响力修正量。步骤D：筛选作者在内容领域的作者-领域历史文章，并根据作者-领域历史文章计算作者领域影响力修正量。步骤E：根据基础影响力、作者一般影响力修正量以及作者领域影响力修正量，计算社群文章的预测影响力。

摘要： 基于三度影响力原则的社会网络影响力最大化的方法，涉及社会网络科学领域，尤其涉及一种基于三度影响力原则的社会网络影响力最大化的方法。本发明要解决社会网络影响力实现最大化时，现有方法运行时间短时存在运算精度低的问题，而在保证运算精度时，又存在运行时间超长的问题。本发明按以下步骤进行：一、输入社会网络的节点集合以及节点间的关系集合；二、针对社会网络里的每个节点，计算出节点的一度节点集合；三、针对社会网络里的每个节点，计算出节点的二度节点集合；四、针对社会网络里的每个节点，计算出节点的三度节点集合；五、针对社会网络里的每个节点，计算出节点的线性衰减度中心性值。本发明应用于社会网络科学领域。

摘要： 本发明属于社会网络分析和数据挖掘技术领域，具体涉及一种考虑非活跃节点和社区边界的竞争影响力最大化方法。本发明解决了以往研究中存在的对非激活节点影响力的忽略以及基于社区的影响力最大化算法中社区的同质性对信息传播会产生阻塞等问题。本发明提出了一种新的竞争环境下的传播模型CIMWIB，该模型能够有效地模拟社会网络中非活跃用户在信息传播中的作用。为了解决社区的同质性对信息传播的阻塞问题，本发明提出了一种新的评价节点影响力的指标BI。在上述研究的基础之上，本发明提出了一种二阶段种子节点选择算法CBCIM，该算法可以帮助商家在竞争环境下更好推广自己，利用口碑效应得到更高的效益。

摘要： 本发明公开了一种非学科依赖的论文引用影响力标准化方法，该方法包括：(1)计算期刊m中论文i的引用期望值(2)构建期刊m的期刊引用网络，计算期刊m引用影响力的修正因子β；(3)计算引用标准化因子(4)计算论文i的引用影响力本申请通过构建期刊引用网络，形成了具有相同引用行为的学术共同体；在该学术共同体的基础上计算论文引用影响力的修正因子β，并利用对进行修正，则论文的引用影响力取决于：论文自身的被引频次，该论文在期刊中引用影响力的相对大小、该期刊在其学术共同体中的引用影响力的相对大小；确保对论文的引用影响力作出合理公正的评估。

摘要： 本发明涉及一种网络信息传播影响力度量方法、系统，包括：根据社交网络中消息传播的历史传播数据，构建节点和传播源的激活对；将社交网络中的用户作为节点，将给定消息的传播数据中参与时间为0的节点作为给定消息的传播源，通过聚合函数将传播源对节点的影响力进行聚合后通过影响力边际递减函数，得到节点在传播源下被激活的概率；以历史传播数据为训练数据，以概率的对数似然最大作为目标，对所有激活对使用随机梯度下降进行参数学习，得到节点间影响力，以得到传播源集合的影响力度量。本发明提出的基于数据驱动的影响力最大化方法直接基于本发明学习得到的影响力度量，对节点的边际效应进行估计，以高效地进行影响力最大化的节点集合选择。

摘要： 本发明提供了一种基于局部影响力计算的影响力阻断最大化方法，包括如下步骤：确定负影响范围；构造节点局部影响区域；计算节点局部负激活概率；计算节点阻断负影响；迭代选择阻断负影响最大的节点作为正种子；更新节点的阻断负影响。本发明针对社交网络规模大的特点，提出局部负激活概率近似计算动态规划方法，基于计算的局部负激活概率计算节点阻断负影响，基于阻断负影响选择正面种子，适合于快速选择使负影响阻断最大的正种子群。