马翠嫦

陈悦, 王康, 宋超, 左佳, 潘云涛, 高继平

本文提出了一种用于技术融合与演化路径探测的新方法，即技术群相似度时序分析法，并将其应用于增材制造领域的技术发展路径分析。首先，以增材制造技术专利数据为分析对象，从专利文献记录层面、技术层面和技术域层面，依次对该技术领域整体变化趋势进行测度；再次，基于IPC（International Patent Classification）分类号共现原理，利用社区探测算法识别技术群，并通过余弦相似度关联相邻时间区间的技术群；最后，通过可视化技术展示不同时间区间内技术群之间的融合和扩散演化关系。研究结果表明，增材制造技术处于快速发展期，技术融合能力与继承性逐渐增强，日益成为相对独立的技术领域。增材制造技术融合与扩散演化路径明确，主要包含增材制造材料和工艺、计算机辅助设计和增材制造应用三大主路径。近年来，金属增材制造和电弧增材制造成为技术热点，生物医疗领域、建筑领域和食品领域成为技术重点应用领域。技术群相似度时序分析法是传统IPC共现方法的有益补充，从动态视角展示技术演化路径，为全面探测技术演化路径提供新的视角和技术手段。

熊回香, 陈琦, 代沁泉

在结合国内外的文献调研与初步研究的基础上，本文从用户视角出发，基于CRM-BSC（customer relationship management-the balanced score card）理论模型，构建了学术社交网站评价指标体系，并开展了实证研究，以期在充实已有研究的同时，为学术社交网站提供综合评价标准与工具。首先，本文通过文献研究与网络调研，从CRM-BSC理论模型的四个维度出发，自上而下地设计了学术社交网站评价模型一级指标、三级指标，进而利用小样本问卷测试，对评价指标进行检验与完善，并利用探索性因子分析自下而上提取的二级指标；其次，本文设计了正式版网络调研问卷，结合样本的数据结果，对评价指标体系进行科学性检验，运用变异系数法对指标权重进行赋值；最后，本文选取了国内外典型的三个学术社交网站（ResearchGate、科学网和小木虫）进行实证研究。实证评价结果表明，科学网和小木虫在“以用户为中心”的服务提供方面与ResearchGate相比仍有一定的差距。从整体上来看，目前，主流学术社交网站在“用户价值”与“用户满意”的维度表现不佳；在“用户知识”与“用户互动”维度存在一定的优化空间。本文分析了当前学术社交网站存在不足的原因，并从CRM-BSC模型的四个维度提出了学术社交网站提升的对策。

谭春辉, 熊梦媛

在同一学科领域内，国内外的研究水平与层次存在着差异，并在某种程度上表现出滞后性。本文通过分析在同一学科领域中国内外期刊论文所表征的研究主题与数量滞后性，有助于实现同一学科领域的横向对比，明确科学研究发展的水平与方向。本文设计了基于核心期刊论文的国内外同一学科领域研究主题滞后性和数量滞后性测度的方法与步骤；以数据挖掘领域为例，收集1996—2019年CNKI（China National Knowledge Infrastructure）数据库和WoS（Web of Science）数据库收录的有关数据挖掘领域的核心期刊论文数据，从两个维度对国内外同一学科领域间研究的滞后性进行分析：一是采用LDA（latent Dirichlet allocation）主题模型进行主题抽取，并结合相似度，计算测度国内外数据挖掘领域研究主题层面的滞后性，揭示其滞后方向和滞后期；二是采用ARDL（auto-regressive distributed lag）模型对国内外期刊发文量构成的时间序列进行建模分析，测度国内外数据挖掘领域研究数量层面的滞后性，得出显著滞后方向和滞后期。实证研究发现，在研究主题层面上，国内数据挖掘领域的研究滞后于国外研究，最显著滞后期为3年，受到滞后影响的主题比重约为38.6%；在研究数量层面上，国内研究滞后于国外研究，滞后期为5年，滞后影响系数为1.431913。研究结果表明，本文提出的国内外同一学科领域间的研究滞后性测度方法与步骤具有一定的普适性。

张慧, 叶鹰

本文在以诺贝尔奖关键论文集为代表的优质论文数据集中发现了“天鹅群”模式及其“伴随睡美人”现象。以诺贝尔物理学奖和经济学奖为数据参照，研究揭示“天鹅群”模式能同时适用于物理学和经济学领域，占比分别为39.56%和28.81%，其比仅适用于自然科学类诺贝尔奖的“黑-白天鹅”模型更具有普适性；“天鹅群”类型分布在物理学和经济学具有一致性，“类型2”占绝大多数。同时，研究发现“天鹅群”中存在“伴随睡美人”现象，在物理学和经济学中分别占比4.00%和6.78%，表明优质论文中存在较高比例的“伴随睡美人”。

俞琰, 尚明杰, 赵乃瑄

由于目前专利关键词抽取主要依据通用文本关键词抽取方法，没有充分考虑专利特征的问题，本文提出基于专利权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法。该方法主要包括预处理、基于最长公共子串的候选关键词选取、基于信息增益比的冗余候选关键词去除和融入特指度的候选关键词权重等四个主要步骤。真实专利数据实验结果表明，本文提出的权利要求特征驱动的专利关键词抽取方法具有可行性与有效性。

黄文彬, 王越千, 步一, 车尚锟

学术论文语义结构的解析可以广泛应用于信息抽取、论文检索等多个问题。本文通过机器学习的方法，自动标注论文全文中每个子句的语义类型，以实现对论文语义结构的识别。本文使用了论文的宏观篇章结构，以及每个子句的语法、词汇信息作为特征，训练了支持向量机、条件随机场、随机森林、梯度提升分类器和随机梯度下降分类器5种机器学习模型，并将其中效果较好的支持向量机、条件随机场、梯度提升分类器3个模型进行集成，最终得到适用于学术论文全文本子句语义类型标注的集成模型。实验证明，无论在论文全文还是仅包含“结果”的章节中，与对照模型相比，集成模型的子句语义类型标注准确度和F-score均有提升。此外，本文通过主题聚类实验验证了集成模型在识别论文主题等文本挖掘领域能实现较好的效果。

朱侯

随着社会化媒体应用的普及，用户隐私泄露的现象越来越严重，自我披露、他人泄露和平台泄露等都是重要的泄露渠道，国家、行业和运营平台都积极出台措施进行治理。然而，由于用户隐私边界的模糊，一些信息可能包含多个不同用户的隐私，用户常常因认知不足而有意或无意泄露了包含共同隐私的信息，从而造成隐私泄露。本研究针对共同隐私管理问题，分别提出了用户、平台和用户-平台协同的隐私规制策略，并基于模拟实验对各规制策略进行测试。研究结果表明，无论是用户还是平台规制，均能有效提升社会网络整体关系强度；平台的规制策略对网络关系强度的提升作用大于用户策略，但平台的共同隐私规制策略需要用户的参与才能很好的实施，即用户-平台协同规制共同隐私的策略不但效果好，而且可行性强。本研究在模拟实验和理论分析基础上，提出了用户-平台协同隐私管理机制，对于社会化媒体中共同隐私的治理具有一定的借鉴意义。

阳长征

为了探索社交媒体用户黏性、情感负荷和信息共生之间动态影响机制，本文使用2015—2020年我国具有代表性的11起突发事件面板大数据，以新浪微博社交平台为例，采用向量自回归（vector autoregression，VAR）、面板数据模型和状态空间模型对用户黏性、情感负荷和信息共生之间关系进行分析。研究结果发现：①在信息共生过程中，情感负荷和用户黏性对信息共生的冲击影响效应均较大，且情感负荷的影响大于用户黏性的影响；在情感负荷波动中，情感负荷自相关效应的影响最大，信息共生和用户黏性的冲击影响较大。②用户黏性对信息共生的边际影响大于情感负荷的边际影响，信息共生对情感负荷的边际影响大于用户黏性的边际影响，情感负荷对用户黏性的边际影响大于信息共生的边际影响。③情感负荷对信息共生波动的贡献率大于用户黏性的贡献率，情感负荷对用户黏性波动的贡献率大于信息共生的贡献率，信息共生对情感负荷波动的贡献率大于用户黏性的贡献率。④情感负荷、用户黏性和信息共生之间的相互影响效应，在不同人口统计学群体间存在差异。根据研究结论，可制定有针对性的情感引导策略以及危机信息共生行为的管控和预防措施。

范涛, 吴鹏, 王昊, 凌晨

网民情感对网络舆情的演化和发展具有重要的推动作用，如何精准分析网民情感对于网络舆情管理有着重大的现实意义。现有的网民情感研究主要是基于文本进行分析，鲜有研究从多模态视角出发，结合文本和图片对网民情感进行分析。在多模态情感分析中，现有研究多结合不同模态的全面特征、进行高维融合，容易造成信息冗余、引入噪声，忽略了不同模态之间的交互性和相关性。本文提出基于多模态联合注意力机制的情感分析模型，通过联合词引导的注意力机制和图引导的注意力机制，结合文本和图片分析网民情感，并且在“新冠肺炎疫情”等网络舆情数据中进行实证研究，与相关优异的基线模型进行了对比分析。实验结果表明，本文提出的基于多模态联合注意力机制模型具有一定的优越性，能够有效捕捉不同模态间的交互和相关关系。

池毛毛, 王俊晶, 王伟军

突发新冠肺炎疫情在武汉发生后，多地基层政府针对湖北疫区返乡人员开展疫情信息收集工作，然而，有许多公民不愿意披露（隐瞒）相关个人信息。基于刺激-机体-响应框架（stimuli-organism-response，S-O-R）模型，结合信息披露意愿的相关文献，本文构建了基层政府信任、机体感知（包括感知利益、感知风险和隐私担忧）和公民信息不披露意愿的理论模型。在多地启动公共卫生事件一级响应后的1周左右，收集湖北返乡到全国各地的学生和务工人员有效问卷525份。基于结构方程模型开展实证分析，研究结果发现：①基层政府信任分别负向和正向影响隐私担忧和感知利益；②隐私担忧正向影响感知风险；③感知风险和隐私担忧正向影响公民的信息不披露意愿，而感知利益负向影响公民的信息不披露意愿。本文进一步扩展和丰富了现有关于用户信息披露行为的文献，同时，也为相关基层政府在突发重大疫情下，有效地促进公民披露意愿和提升政府服务满意度提供了具体政策建议。