标签传播算法理论及其应用研究综述_张俊丽
媒体传播研究进展论文文献综述
媒体传播研究进展论文文献综述媒体传播作为当今社会中不可或缺的重要组成部分，一直备受学者们的关注和研究。
随着社会的不断发展和媒体形式的多样化，媒体传播研究也在不断深化和拓展。
本文将对近年来关于媒体传播研究的一些重要文献进行综述，以期为相关领域的研究者提供参考和启发。
### 一、媒体传播理论研究在媒体传播研究领域，理论构建一直是学者们关注的焦点之一。
近年来，关于媒体传播理论的研究呈现出多元化和前沿性的特点。
例如，某些学者提出了新的传播模型，试图解释当今数字化时代媒体传播的特点和规律；还有一些学者对传统传播理论进行了批判性反思，提出了一些新的理论观点。
这些研究不仅拓展了传播理论的边界，也为媒体传播实践提供了新的思路和方法。
### 二、媒体融合与跨媒体传播研究随着互联网和移动通信技术的飞速发展，媒体融合和跨媒体传播成为研究的热点之一。
学者们致力于探讨不同媒体形式之间的互动关系，研究跨平台传播对信息传递和社会影响的作用。
他们提出了一些新的概念和观点，如跨媒体叙事、媒体融合创新等，为媒体产业的发展和媒体内容的创新提供了理论支持。
### 三、媒体传播与社会变迁研究媒体传播与社会变迁之间存在着密切的关系，这也是学者们关注的重点之一。
近年来，一些研究致力于探讨媒体在社会变迁中的作用和影响。
他们关注媒体对公众舆论的引导作用，研究媒体在社会事件中的表现和反应。
这些研究不仅有助于我们更好地理解媒体与社会的互动关系，也为媒体传播的社会责任提出了新的思考。
### 四、媒体传播与文化认同研究文化认同是当今社会中一个备受关注的议题，而媒体传播在文化认同建构中扮演着重要角色。
学者们通过研究媒体内容的生产和传播，探讨不同文化背景下的认同建构过程。
他们关注媒体对文化认同的塑造和影响，研究媒体在跨文化交流中的作用。
这些研究丰富了我们对文化认同的理解，也为跨文化传播提供了理论支持。
### 五、媒体传播技术与创新研究随着新技术的不断涌现，媒体传播技术与创新成为研究的热点之一。
一种局部强化的多标签传播社区发现算法
一种局部强化的多标签传播社区发现算法
马千里;张俊浩
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2014(040)006
【摘要】在社交网络中,社区和圈子均表现为一组内部连接相对紧密的节点,但后者规模较小.圈子是重要的局部社区信息,利用这一特点有助于进行社区发现.然而,现有的大部分基于标签传播的社区发现算法并没有考虑圈子的信息.为此,提出一种基于局部强化的多标签传播(LSMLP)社区发现算法.给出圈子的定义,提出一种基于圈子信息的迭代多标签传播策略,并从每个节点的多个标签中选择归属系数最大的标签作为其从属的临时社区.采用两步优化方法使模度最大化.在真实网络的数据实验结果表明,与已有的社区发现算法相比,LSMLP算法能更高效地发现社区.
【总页数】5页(P171-174,179)
【作者】马千里;张俊浩
【作者单位】华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510006;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510006
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种优化标签传播过程的重叠社区发现算法 [J], 赵雨露;张曦煌
2.一种稳定的标签传播社区发现算法 [J], 石立新;张俊星
3.一种新的基于标签传播的重叠社区发现算法 [J], 沈海燕;李星毅
4.一种基于标签传播的两阶段社区发现算法 [J], 郑文萍;车晨浩;钱宇华;王杰
5.一种新的基于标签传播的重叠社区发现算法 [J], 沈海燕;李星毅
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于微信的大学英语移动学习策略探究
收稿日期：２０２０－１－７基金项目：本文系内蒙古工业大学科学研究项目“社会翻译学视角下葛译莫言作品中文化负载词的英译研究”（项目编号：ＳＫ２０１７０８）。
作者简介：张俊丽（１９７９—），女，山西人，讲师，研究方向：跨文化交际。
基于微信的大学英语移动学习策略探究张俊丽（内蒙古工业大学，内蒙古呼和浩特 ０１００１０） ［摘 要］科技时代下，我国在教学事业发展中要紧随时代发展脚步。
互联网的快速普及与应用，使各个高校越来越青睐于更加多元化的教学方式。
而微信作为科技时代的重要产物，已经成为一种全新的通讯方式，其不仅使用便利，而且具有非常强大的功能，现如今在各个领域中都已逐渐采用微信来作为生产学习工具。
本文通过对微信特点进行相应的总结，并对大学英语教学的主要特点进行了分析，以此对基于微信的大学英语移动学习策略进行深入探究。
［关键词］微信；大学英语；移动学习；学习策略［中图分类号］Ｇ６４２［文献标识码］Ａ［文章编号］２０９６－７１１Ｘ（２０２０）０８－０１８８－０２ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－７１１Ｘ．２０２０．０８．０８２［本刊网址］ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｂｘｂ．ｎｅｔ 引言近些年来，移动通信网络的高速发展，使即时通信工具得以迅速普及，这也为我国教育事业的发展提供了一种新型的教学平台，并深受广大民众的青睐与欢迎。
通信工具的应用，使信息传递变得更加便捷、快速，大学生群体通过各种即时通信工具的使用，能够随时随地进行移动式学习。
尤其是在大学英语学习中，移动学习已经成为一种新的风潮，而微信作为一种新型的即时通信工具，其具有强大的网络社交功能，通过移动互联网的应用，使其能够实现双人乃至多人间的即时交流与沟通。
自微信一经推出，便迅速风靡于全国，更是已经成为大学生群体在移动学习中的重要工具。
通过在大学英语的移动学习中应用微信，能够使大学英语学习变得更加富有弹性，同时也有助于对英语教学内容的丰富，并能够构建一个和谐的协作学习和自主学习氛围，从而全面提高大学英语学习效果。
一种稳定的标签传播社区发现算法
一种稳定的标签传播社区发现算法石立新;张俊星【摘要】标签传播算法存在大量随机性，极大地破坏了算法的稳定性。
在深入分析标签传播算法随机性产生原因的基础上，提出基于节点度的标签传播算法。
该算法初始化时仅赋予节点度的极值点以标签，并根据邻接节点中具有相同标签的节点度之和进行标签更新。
实验表明该算法极大地降低了算法中的随机性，提高了社区划分的稳定性，加快了算法的收敛速度。
%A great deal of randomness existing in label propagation algorithm severely breaks its robustness.We propose a node degree-based label propagation algorithm (LPAD)on the basis of thoroughly analysing the generation cause of the randomness of label propagation algorithm.The algorithm only assigns the labels to extremum points of the node degree in its initialisation,and updates the label according to the sum of node degrees of same labels among their neighbouring nodes.Experiments show that the LPAD greatly reduces the randomness of algorithm,improves the robustness of community partition,and speeds up the convergence rate too.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P261-265)【关键词】社区发现;标签传播;随机性;稳定性【作者】石立新;张俊星【作者单位】大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连 116600;大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连 116600【正文语种】中文【中图分类】TP391.1Shi Lixin Zhang Junxing复杂网络是复杂系统的抽象，涉及从自然科学到社会科学的诸多领域。
Q方法及其在传播学中的应用综述
Q方法及其在传播学中的应用综述【摘要】本文主要介绍了Q方法及其在传播学中的应用综述。
首先讨论了Q方法的基本原理，然后详细介绍了Q方法在传播学、舆情分析、社会网络分析和市场调研中的具体应用。
结论部分指出，Q方法为传播学研究提供了一种新的分析工具，丰富了传播学领域的研究内容。
整体而言，Q方法在传播学中的应用为研究者提供了更多的分析技术和观察角度，有助于深入理解传播现象和社会关系。
通过该方法，研究者可以更好地识别不同个体和群体之间的认知差异，揭示更多隐藏在社会交互中的规律和趋势。
Q方法在传播学领域的研究中具有重要的理论和实践意义，并为该领域的发展提供了新的可能性和方向。
【关键词】Q方法、传播学、应用、综述、基本原理、舆情分析、社会网络分析、市场调研、新的分析工具、丰富研究内容1. 引言1.1 Q方法及其在传播学中的应用综述引言Q方法是一种主观的研究方法，通过对个体的观点和态度进行排序和分析，以揭示不同个体之间的观点差异和共识。
在传播学中，Q方法被广泛运用于了解观众对媒体内容和传播现象的看法，帮助研究者深入了解受众的需求和偏好，从而指导传播策略的制定和实施。
正文Q方法的基本原理Q方法是由英国心理学家威廉·斯蒂芬·基恩于20世纪30年代初提出的，其核心思想是通过对受访者进行排序，揭示他们的潜在观点和态度。
这种排序方法既能反映出个体的主观看法，又能在整体上展现出不同个体之间的异同，为研究者提供了一种直观和客观的分析途径。
Q方法也被广泛运用于舆情分析领域，帮助研究者对公众的情绪和态度进行深入了解。
通过对大众观点的排序和分析，研究者可以及时捕捉到舆论的变化和趋势，为舆情监测和应对提供科学依据。
除了在传播学和舆情分析领域的应用外，Q方法还被引入社会网络分析中。
研究者可以利用Q方法对社会网络中不同节点的观点和关系进行排列和分析，揭示社会网络结构和信息传播模式的内在规律。
Q方法也被广泛应用于市场调研领域，帮助企业了解消费者的需求和偏好。
数据分析知识：数据分析中的标签传播法
数据分析知识：数据分析中的标签传播法标签传播法是指把某一信息或想法以标签的形式进行传播，以此来实现宣传或者推广的目的。
这种传播方式在现代社交网络中得到了广泛应用，成为了数字营销和社交媒体营销的常见策略。
在这篇文章中，我们将介绍标签传播法的基本原理，以及如何将其应用于数据分析领域中。
一、标签传播法的基本原理标签传播法的基本原理是采用热点话题、关键词、标签等方式，将营销信息体现在标签上，以便于在社交媒体网络中扩散和传播。
通过精心设计标签，一条信息可以在短时间内被迅速传播到受众之中，从而扩大影响力。
标签传播法的应用方式一般分为两种：第一种是基于社交媒体的标签传播法。
通过在社交媒体上发布带有标签的信息，以吸引用户关注和分享。
这种方式可以利用用户社交网络之间的联系，将信息以短时间内迅速传播到更广泛的观众中。
第二种是基于在线搜索引擎的标签传播法。
通过搜索引擎上的关键词或者标签，直接将信息给大众推广。
这种方式可以更有效地将信息传递给面向特定目标受众的用户，从而提高信息的转化率。
二、标签传播法在数据分析中的应用在数据分析中，标签传播法可以用来建立数据之间的关联，以便寻找最佳的营销策略。
这是一个非常有用的数据分析工具，可以帮助企业了解消费者对自己产品的喜好、兴趣和行为，以便制定更优质的商业战略。
标签传播法可以在以下的数据分析领域中应用：1.社交网络分析社交网络分析是指通过分析社交媒体上的关系网络，找出各个节点之间的关联程度，以便建立一个具有层次结构的社群。
标签传播法可以基于节点之间的联系，推动更迅速、更有效的信息传播，扩大影响力，提高数据分析结果的准确性。
2.搜索引擎优化标签传播法可以通过寻找最有效的关键词或标签，使企业网站能够在搜索引擎中排名更靠前，从而提高网站的流量，同时也提高了企业网站在潜在客户中的知名度。
3.消费者行为分析标签传播法可以用于研究消费者的购买决策，以便更好地了解消费者的喜好、行为和态度。
这可以帮助企业更好地掌握消费者的需求，并制定适宜的销售策略，提高销售额与客户保有率。
Q方法及其在传播学中的应用综述
Q方法及其在传播学中的应用综述
从20世纪初开始，Q方法已经成为了一种常用的研究方法，它主要是一种主观统计的方法，用于研究人们的态度、价值观以及其他主观感受。
与传统的主观问卷调查相比，Q 方法更加注重被试者对于某一主题的排序和分类，以及对于不同因素的权重判断，因此在对于比较主观的主题进行研究时，Q方法更加适用且有一定的优势。
在传播学中，Q方法也广泛地应用于一些研究领域，比如对于媒体对于公众态度的影响、对于媒体报道进行立场判定等问题。
在媒体对于公众态度的影响这一领域中，Q方法可以用来研究在特定的媒体环境下，不同的人群对于同一消息的反应；在媒体报道立场判定问题中，Q方法可以用来研究不同媒体在报道某个事件时所呈现的立场，并进一步分析其背后的原因和动机。
此外，在对于传播文化中的偏见和误解等问题进行研究时，Q方法也被广泛地运用。
比如，在探究大众对于某一文化现象的看法时，可以用Q方法来研究不同人群排名文化现象的顺序和各个因素的影响，从而了解其对于该文化现象的态度和认知。
在探究媒体对于文化现象的呈现时，可以用Q方法来研究不同观众对于媒体呈现的文化现象的接受程度，以进一步了解媒体在传播文化时的疏漏和误区。
总之，Q方法在传播学中的应用是多样的，它可以用来研究各种传播问题，比如媒体群体的态度、媒体报道的立场、文化现象的认知等问题。
正是由于Q方法可以用来研究不同人群的主观感受和认知，因此在传播学研究中具有独特的优势。
特征抽取中的标签传播算法方法介绍
特征抽取中的标签传播算法方法介绍在机器学习和数据挖掘领域，特征抽取是一个非常重要的任务。
特征抽取的目的是将原始数据转换为可用于机器学习算法的特征向量。
标签传播算法是一种常用的特征抽取方法之一，它可以用于社交网络分析、图像处理、文本分类等领域。
标签传播算法是一种半监督学习方法，它利用已知标签的样本来预测未知标签的样本。
该算法基于以下假设：相似的样本具有相似的标签。
因此，通过将已知标签传播到相似的样本上，可以推断未知标签。
标签传播算法的基本思想是通过构建一个相似度图来表示样本之间的相似关系。
在图中，每个节点代表一个样本，边表示样本之间的相似度。
相似度可以根据不同的应用领域和任务来定义，比如欧氏距离、余弦相似度等。
标签传播算法的步骤如下：1. 构建相似度图：根据已知标签的样本计算样本之间的相似度，并构建相似度图。
2. 初始化标签：将已知标签传播到相似的样本上，初始化未知样本的标签。
3. 标签传播：通过迭代的方式，将已知标签传播到相邻的样本上。
传播的方式可以根据具体的算法不同而不同，比如基于概率的传播、基于距离的传播等。
4. 收敛判断：判断算法是否收敛，即未知样本的标签是否稳定不变。
如果未知样本的标签不再变化，则算法收敛。
5. 预测标签：根据传播后的标签，预测未知样本的标签。
标签传播算法的优点是可以利用未标记样本的信息来提高分类性能。
然而，该算法也存在一些问题。
首先，标签传播算法对初始标签的选择非常敏感，不同的初始标签会导致不同的结果。
其次，标签传播算法在处理噪声数据时表现较差，容易受到噪声样本的影响。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的标签传播算法。
例如，基于图割的标签传播算法可以通过最小化图割来提高分类性能。
另外，基于半监督聚类的标签传播算法可以结合聚类和标签传播的方法来进行特征抽取。
总结起来，标签传播算法是一种常用的特征抽取方法，其基本思想是通过将已知标签传播到相似的样本上来预测未知标签。
该算法可以应用于多个领域，但也存在一些问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
和社区发现等方面的应用研究，最后探讨了标签传播算法未来的研究方向。
关键词： 标签传播算法； 半监督学习； 多媒体； 社区发现
中图分类号： TP301
文献标志码： A
文章编号： 1001-3695（ 2013） 01-0021-05
doi： 10． 3969 / j． issn． 1001-3695． 2013． 01． 004
将所有数据作为节点（ 包括已标注和未标注数据） ，创建
一个完全连接图，其边的权重计算式如下：
wij = exp（
－
d2ij σ2
）Hale Waihona Puke = exp（－∑
D d
=
1
（
xdi σ2
－
xdj ）
2
）
（ 1）
其中： dij 表示任意两个节点的欧氏距离，权重 wij 受控于参数 σ。 为衡量一个节点的标注通过边传播到其他节点的概率，在
Abstract： This article introduced the theoretical study of label propagation algorithm，analysed its characteristics and summarized its applications in multimedia information processing，retrieval，annotation，classification and community discovery，etc． Finally，this paper proposed the future prospects and the trends of developments of the LPA algorithm． Key words： label propagation algorithm（ LPA） ； semi-supervised learning（ SSL） ； multimedia； community discovery
机器学习算法可以分为有监督学习和无监督学习算法两 大类。所谓有监督学习，是指从已经标注好类别的数据样本中 学习； 而无监督学习，是指根据数据本身的内在特点进行学习， 样本事先并没有清晰的分类。半监督学习（ SSL） 是一种监督 学习和无监督学习相结合的方法，其主要思想是： 基于数据分 布上的模型假设，利用少量的已标注数据进行指导并预测未标 记数据的标记，然后合并到标记的数据集中［1，2］。
此定义一个（ l + u） × （ l + u） 概率传递矩阵 T 如下所示：
Tij = P（ j→i）
=
wij
∑kl
+u =1
wkj
（ 2）
其中： Tij 是节点 j 到 i 的传播概率。 同时定义一个（ l + u） × C 的标注矩阵 Y，令 Yic = δ（ yi ，c） ，
它的第 i 行代表着节点 yi 的标注概率，第 c 列代表类别，若 Yic = 1 则表示节点 yi 是属于 c 类别，否则为 0。通过概率传递，使其 概率分布集中于给定类别，然后通过边的权重值来传递节点标
签。矩阵 Y 的初始值并不重要，但是要保证他的每行都是标
准化的。算法描述如下：
输入： u 个未标注数据，l 个标注数据及其类别 C。
Overview on label propagation algorithm and applications
ZHANG Jun-li，CHANG Yan-li，SHI Wen
（ School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210093，China）
标签传播算法［3］（ LPA） 是由 Zhu 等人于 2002 年提出，它 是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点 的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关 系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标 注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传 递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据 进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。由于该算法 简单易实现，算法执行时间短，复杂度低且分类效果好，引起了 国内外学者的关注，并将其广泛地应用到多媒体信息分类、虚 拟社区挖掘等领域中。本文利用关键字 label propagation、标签 传播、标签传递、标记传播、标记传递等词作为关键词，对国内 外数据库及网络资源进行了检索，结果发现，目前国内外相关 文献期刊论文约有 90 篇，其中国外 82 篇，国内 8 篇，国内外硕 博论文 3 篇。
1 标签传播算法基本理论
根据 LPA 算法基本理论，每个节点的标签按相似度传播 给相邻节点，在节点传播的每一步，每个节点根据相邻节点的 标签来更新自己的标签，与该节点相似度越大，其相邻节点对 其标注的影响权值越大，相似节点的标签越趋于一致，其标签 就越容易传播。在标签传播过程中，保持已标注数据的标签不
第 30 卷第 1 期 2013 年 1 月
计算机应用研究 Application Research of Computers
Vol. 30 No. 1 Jan． 2013
标签传播算法理论及其应用研究综述*
张俊丽，常艳丽，师 文
（ 南京大学 信息管理学院，南京 210093）
摘 要： 介绍了标签传播算法理论，分析了标签传播算法的特点，总结了其在多媒体信息检索、分类、标注、处理
变，使其像一个源头把标签传向未标注数据。最终，当迭代过
程结束时，相似节点的概率分布也趋于相似，可以划分到同一
个类别中，从而完成标签传播过程。 具体算法［3］如下： 令（ x1 ，y1 ） …（ xl ，yl ） 是已标注数据，YL =
｛ y1 …yl ｝ ∈｛ 1…C｝ 是类别标签，类别数 C 已知，且均存在于标 签数据中。令（ xl + 1 ，yl + 1 ） … （ xl + u ，yl + u ） 为未标注数据，YU = ｛ yl + 1 …yl + u ｝ 不可观测，l ＜＜ u，令数据集 X = ｛ x1 …xl + u ｝ ∈RD 。 问题转换为： 从数据集 X 中，利用 YL 的学习，为未标注数据集 YU 的每个数据找到对应的标签。