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社会大数据综合集成建模研讨会
作者:张文、陈进东、曹丽娜、王灿、许诺等 来源 : 中科院数学与系统科学研究院南楼212会议室 时间:2020-11-24 字体<    >

9:30-10:00        张文(北京工业大学)在线商品虚假评论发布动机及形成机理研究

摘要:在日益兴盛的电子商务环境下,在线商品评论为消费者提供了大量可供参考的购买决策依据。然而,在线虚假评论的出现不仅为消费者做出合理购买决策制造了巨大障碍,也降低了电商平台的商誉并损害了平台上大部分商家的利益。本研究以电商平台用户为调查对象,基于动机理论研究在线虚假评论的发布动机和形成机理。一方面,通过文献调研和问卷调查形式,考察消费者和商家可能发布虚假评论的动机和可能获得的回报;另一方面,结合数据分析和结构方程模型探究虚假评论的形成机理。本研究从消费者相关型动机和商家相关型动机2个维度提炼出5个在线商品虚假评论的发布动机,建构了结构方程模型对虚假评论的形成机理进行实证检验。研究结果表明:情感宣泄、奖励机制、雇佣“水军”是发布虚假评论的直接动机;雇佣“水军”通过商品推销/诋毁和支持/诋毁商家这两个中介变量,对发布虚假评论行为具有间接影响;“水军”是通过推销或诋毁商家商品,在电子商务竞争中吹嘘自己,打败竞争对手的方式来发布虚假评论。研究结果对提升在线商品虚假评论的鉴别和处理效率,有效治理与防范虚假评论提供借鉴和参考。

 

10:00-10:30     陈进东(北京信息科技大学)工程科技战略研究中的专家意见差异及影响

摘要:基于“中国工程科技2035技术预见”的专家问卷调查数据,识别不同类型专家意见差异,评估不同类型专家群体对技术预见的影响。选取具有代表性的领域,补充完善专家所属机构、职称和性别等信息;基于复杂网络和差异性检验,分析不同机构类型、职称和性别等专家群体的评估意见差异;统计比较不同类型专家群体筛选关键技术的准确性,评估不同类型专家群体对技术预见的影响。研究发现,不同类型专家评估意见存在显著差异,高校、高职称和男性专家对技术前景相对乐观;研究所专家对技术预见效果具有决定性作用,职称越高的专家预测结果与整体预测结果越接近,女性专家对技术预见起到了积极作用。

 

10:30-11:00     曹丽娜(北京信息科技大学)基于命名实体识别的职业画像研究

摘要:完善的职业信息体系在人力资源建设、就业保障、职业教育与培训等方面发挥着重要的基础和引导作用,但我国现有职业信息体系存在粒度较粗、更新滞后等不足,有必要通过动态监测职业需求信息实现对传统职业信息体系的细化和完善。在大数据背景下,本研究探讨将非结构化和半结构化的网络招聘数据转化为结构化的职业信息体系的方法、理论和关键技术。研究以管理(工业)工程技术人员相关职业为例展示了具体实现路径。首先,以我国职业分类标准中的职业定义为依据,利用文本相似度算法(Doc2Vec)筛选与该职业高相关性的招聘数据;其次,利用分类算法(Text-CNN)进一步进行职业分类,获取职业数据集;再次,将专业和技能作为命名实体,利用实体识别技术(Bert-BiLSTM-CRF)自动抽取所需的专业和技能;最后,利用已抽取职业信息从多维度刻画职业特征,从而形成职业人才需求画像。研究成果可为职业教育和培训、高等教育改革、人力资源建设等实际管理问题提供科学决策支持。

 

11:30-12:00     王灿(石家庄铁道大学)话语表达与影响力构建:对网络自制辩论节目“奇葩说”的探析

摘要:随着科学技术的进步,媒体行业迅速发展。新媒体时代,说服能力和影响力是内容生产者的追求目标。《奇葩说》作为一档网络自制辩论节目,通过直击社会痛点的辩题以及各具特色的选手引发社会普遍关注,不仅节目收视量持续高位,且在微博话题、知乎平台等引起网民的广泛关注。本研究从话题影响力、人物影响力、语言影响力等不同层次分析说服的影响因素,并尝试从网友对辩论话题的参与、对辩手的评价等探析当代青年的社会意识形态。

 

12:00-12:30     许诺(北大方正集团有限公司)事件抽取及子事件预测初步研究

摘要:本报告首先介绍目前事件抽取任务中存在的事件要素重叠问题;然后,详细阐述为解决这一问题而提出的一种基于预训练语言模型构建的事件抽取联合模型,其在国际评测任务ACE2005中文事件抽取数据集上进行测试并取得较好效果;最后,介绍基于预训练语言模型在事件关系预测和子事件预测研究方面的探索。

 

13:30-14:00     闫志华(中国科学院 数学与系统科学研究院)在线媒体突发事件演化分析

摘要:话题检测与跟踪技术是在新闻媒体信息流中自动识别新话题和对已知话题进行跟踪,包括话题追踪、话题检测、新话题发现等任务。话题是与核心事件相关联的事件集合。在线媒体的兴起提高了热点事件的传播范围和影响力,事件话题演化研究也收到更多的关注。话题演化反映了社会公众关注焦点的变化,不仅包括单话题的内容演化和热度演化,而且包括话题之间的演化关系。通常事件包含多个话题,话题之间存在着关联关系,随着事件的发展话题之间存在着大量的话题合并和话题分裂现象。话题分裂意味着代表某话题的关键词大量出现在不同的微博发帖中,话题内容出现分化。在事件发展的每个阶段,社会公众的关注不同,有不同的热点话题。

 

14:30-15:00     赵忠华,网络特定主题事件抽取技术

摘要:从信息产生、传播和影响等角度,讲述特定主题事件的感知、语义理解、影响量化及属性抽取。

 

15:30-16:00     王禄恒,网络特定主题事件知识图谱构建技术

摘要:知识图谱旨在有效描述和组织事件相关实体及其关联关系,是解决事件语义信息理解和事件关联的关键技术。讲述对比常用的特定事件知识图谱构建技术及其特点。

 

16:00-16:30     付培国,网络特定主题事件预测评估技术

摘要:基于事件产生和传播机理,案例讲述特定事件预测的难点和可行路径。

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