传播影响

摘要： 随着科技的不断发展,人们的生活节奏越来越快,智能移动终端的普及应用有效扩大了短视频的影响力,受众的视线开始由电视屏幕转向移动智能终端,这使得传统的电视民生新闻节目受到较大冲击。短视频的播放时长较短,内容丰富,受到广大受众的喜爱,极大地冲击了电视民生新闻的传播。本文围绕短视频对电视民生新闻传播的影响进行分析,以期为新时代电视民生新闻的创新发展奠定良好的基础。

摘要： 随着技术的发展,元宇宙成为了互联网新的风口,元宇宙已经成为信息社会发展的未来趋势和新的可能,元宇宙也可能对传播产生多样且巨大的影响,其中元宇宙的共鸣、游戏化、去中心化、具身化对传播的影响最为显著,但是对这些影响进行分析后就可以发现,元宇宙对传播的影响的中心逻辑就是以“人”为中心,这也可能是元宇宙时代传播的中心逻辑。

摘要： 网络体育具有开放性强、包容性强、共享性强、信息传播接受门槛低等优势,为社会居民创设良好的网络环境的同时,又可以从内容、价值观等层面,提升网络体育所传播的相关信息。本文着眼于网络体育传播及全民健身,首先分析网络体育传播对全民健身的影响,其次进一步探究网络体育传播的改善措施。

摘要： 作为动漫大国,日本动漫在全球享有盛誉,受到了青少年的喜爱和追捧,在国外动画产业市场中占据较高的比重。随着媒介融合趋势的不断加剧,日本动漫的国际影响力越来越大,实现了跨文化传播,直接挑战着国内动漫产业的稳步建设及发展。其中《海贼王》是日本比较著名的动漫作品,跨文化传播影响力非常大。在媒介融合的大环境下跨文化元素越来越丰富多样,综合影响力也有了明显的提升。这些对推进世界文化的繁荣发展,加强各个国家之间的交流有着重要的影响。

摘要： 近年来,随着新媒体的发展,日本动漫通过互联网和手机等传播媒介在中国当代00后大学生群体中得到了更为广泛的传播。日本动漫是日本家校之外对青少年进行德育教育的大众传播手段,虽有其自身的优势,但同时也存在潜在的风险因素。日本动漫中存在的暴力、色情、扭曲历史等诸多不良元素,对大学生的价值观形成产生了诸多不良影响。高校思政教育工作者应该结合当代大学生是在互联网环境下成长的背景,不断改革和创新思政教育的工作内容和方法,弘扬中华优秀传统文化,帮助学生纠正意识形态上的错误认知,促进大学生健康成长。

摘要： 抖音、快手等短视频 App 的崛起,极大地丰富了人们通过移动互联网终端获得的娱乐生活、信息的获取以及社交需求。用户通过在抖音平台进行观看、拍摄发布视频、点赞评论等方式使自身的娱乐、社会交往、个性展示、自我实现等需求得到满足的积极影响,与此同时其在传播中的消极影响也不容忽视。本文以抖音为例,探讨了大众传播游戏理论视角下短视频 App 的传播影响。

摘要： 本文在阐述俄苏革命歌曲传播背景和苏俄红色经典歌曲在中国传播影响的基础上,以20世纪重点传播时期为基本切入点,尤其是对建国之后苏俄革命歌曲传播情况进行总结,验证音乐的传播和国与国之间文化交流的密切关联,并从红色音乐创作、大众音乐创作、民族管弦乐队打造几个方面具体分析了新时代苏俄红色经典歌曲在中国的传播,旨在文化交流背景下更好地促进我国音乐事业发展。

摘要： 本文在阐述俄苏革命歌曲传播背景和苏俄红色经典歌曲在中国传播影响的基础上,以20世纪重点传播时期为基本切入点,尤其是对建国之后苏俄革命歌曲传播情况进行总结,验证音乐的传播和国与国之间文化交流的密切关联,并从红色音乐创作、大众音乐创作、民族管弦乐队打造几个方面具体分析了新时代苏俄红色经典歌曲在中国的传播,旨在文化交流背景下更好地促进我国音乐事业发展.

摘要： 我国多民族的特性决定了每个民族在其长期的发展过程中都形成了各自的民族习性和文化属性,民族音乐是我国民族文化中的重要体现和构成,表现出明显的区域性和民族性特征.随着新传媒时代的日渐到来,民族原生态音乐文化虽然在此背景下有了更多的传播途径和更大的辐射范围,但新传媒也给民族原生态音乐文化的传播造成了巨大的冲击.因此,如何在新传媒时代下进行民族原生态音乐文化的传播和保护成为了重点性的工作.基于此,本文重点探析了民族原生态音乐文化传播受到新传媒的直接影响,对实现原生态音乐文化的传承和保护具有一定的参考意义.

摘要： 微博意见领袖在突发公共事件中具有积极影响:专业意见领袖与主流媒体微博、政务微博形成传播合力;专业意见领袖具有更高的专业性和权威性;明星、网红等非专业意见领袖传播正能量信息,辟谣速度快。但一些非专业意见领袖也造成消极影响:易传播负面甚至不实的信息和意见;“信息瘟疫”极易挤压权威信息传播空间;基于链式的病毒式扩散更易激化社会矛盾。对于意见领袖的未来发展:一是非专业意见领袖应不断提高专业能力,强化责任意识;二是微博平台加强把关,培养新型舆论引导意见领袖;三是政府“管与放”合理有度。

摘要： 本发明公开了一种不依赖时间信息的传播网络中影响传播概率参数推断方法，根据给定的传播网络拓扑结构得到网络中各节点的父节点集合，然后利用父节点集合与感染状态数据构建传播过程中对每个结点可能具有影响的结点集合和不具有影响的结点集合；接着根据感染状态数据构建传播过程的似然函数和整体的对数似然函数。本发明不需要收集传播过程中结点的感染时间就可以准确地推断结点之间的影响传播概率，减少了数据收集的工作量并消除了因为时间数据的不准确性带来的影响，从而能够快速有效的推断出社会网络中对象之间的影响传播概率。

摘要： 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户预测方法；该方法包括：获取话题网络数据并进行预处理；根据预处理后的话题网络数据计算用户亲密度和用户可信度；根据用户亲密度和用户可信度优化DSU2vec算法；采用优化后的DSU2vec算法提取话题网络的隐藏信息，得到话题网络的深度传播特征向量矩阵；对话题网络进行社区划分，得到划分好的社区；采用图卷积神经网络提取社区节点的特征，得到话题网络的广度传播特征向量矩阵；采用多维度传播网络预测模型对深度传播特征向量矩阵和广度传播特征向量矩阵进行处理，得到话题网络影响力用户预测结果；本发明的预测结果准确性高，应用前景良好。

摘要： 本发明提供了一种基于媒体传播和人际传播两种因素影响的网络舆情传播模型MI‑SEIR(Media and Interpersonal relationship‑SEIR)模型及其传播方法。其中，所述方法包括：首先，建立MI‑SEIR模型并设定MI‑SEIR模型中的节点的类型。其次，设置模型中各节点的属性，根据属性参数建立消息的传播机制与演化机制。通过计算所有节点每一时刻的观点值确定模型中各类节点的数量变化。最后，得到了更加符合现实生活的舆情传播模型。

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： 本申请提供一种影响传播关系模型构建和告警影响评估方法、计算机设备、存储介质，其中，影响传播关系模型构建方法包括：根据告警工单所述确定根因告警模板、次根因告警模板、末端告警模板、独立告警模板；根据所述根因告警模板、所述次根因告警模板、所述末端告警模板、所述独立告警模板构建状态量Q＝{R,M,L,S}；构建观测集合V，所述观测集合V包括若干参考告警模板；基于观测集合V和所述状态量Q，根据预设训练算法训练所述隐马尔可夫模型等步骤。本申请基于训练得到的影响传播关系模型，能够对设备产生的告警对应的后续影响进行评估，以确定影响程度，进而有效提升运维效率。

摘要： 本发明公开了影响病毒传播的多因素定量分析方法，本发明构建了分析病毒传播与各特征因素之间定量关系的模型。首先在全球范围内搜集所需数据，然后通过构建Dual‑link BiGRU预测神经网络进行各国每日新增病例数预测，最后定量分析不同因素对感染病毒的每日新增病例数的影响。本发明构建了分析病毒传播与多因素之间定量关系的Dual‑link BiGRU模型。该模型在预测精确度和泛化能力上相比于BiLSTM、BiGRU、CNN均有较大的提升。本发明模型是基于31个维度的定量因素而训练而得到的定量分析的病毒传播速度预测模型。

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： 本发明公开了一种考虑故障传播影响的风电机组故障模式与影响分析方法，通过充分考虑风电机组故障模式间的相关性，采用DEMATEL方法计算了各故障模式的影响度和被影响度，进而将故障模式的传播影响和级联放大效应融入到了故障模式的危害度分析当中，提高了故障模式危害度排序的准确性。在专家评分信息的融合过程中，提出了采用粗糙数融合各专家的评分信息，有效处理了专家评分信息的主观性与不确定性，解决了FMEA中专家多样性评分信息的融合问题。在故障模式的危害度排序过程中，提出了采用TOPSIS方法计算故障模式的排序指标，根据排序结果辨识出了风电机组的风险脆弱点和可靠性薄弱环节，为风电机组的故障预防和可靠性优化设计提供了方向。

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： 本申请涉及一种社交网络中节点传播影响力识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：从数据源获取社交网络；根据所述社交网络中第一节点的度，以及第一节点的k‑shell值，确定所述第一节点对维持与第二节点的邻居关系投入的第一精力，对维持与第三节点的邻居关系投入的第二精力，第二节点对维持与第三节点的邻居关系投入的第三精力，以确定第一节点和第二节点之间的约束系数；根据连边的无向特性和约束系数，构建描述连边的重要性的正向权重函数以及反向权重函数；根据正向权重函数以及反向权重函数之和，确定连边的传播重要性值；根据待识别节点的所有连边的传播重要性值，确定待识别节点的传播影响力。采用本方法能够消除类‑核结构影响。