简介：关系数据的聚类算法对于传播研究意义重大,首先运用迭代系统隐喻个体结构的变化,用输出与状态的包含距离表示关系的非对称同时也确定拥有最高结构等级序列的节点来代表簇;再将Hausdorff距离引入DBSCAN算法,使得同结构节点进行合并的加和算子和层次上卷的并算子变得可压缩。运用复杂网络研究人员的数据对算法的有效性进行了评估,分层后的人员合作网具有不同的网络结构特征;关键词在层次2网络中的传播效率高;互惠关系在知识传播中的作用最大。新的发现证明算法通过引入Hutchinson算子的可压缩测度Hausdorff距离使得网络结构对传播效果的影响得以体现,该算法的设计思路是正确的。

简介：依据动力学建模的思想将社交网络用户分为4大类:未接收谣言用户,接收未处理用户,谣言支持用户和谣言反对用户。基于平均场理论研究网络谣言的传播规律,提出一个新的网络谣言传播动力学模型。通过对模型动力学性质的分析及数值仿真实验,分析得出网络谣言传播规律,明确谣言处于何种状态下应当采取何种措施,以及如何通过对具体因素进行控制来快速平息谣言的传播。

简介：翻译之难,素为包括翻译名家在内的翻译者所公认。文章介绍了作者参与《新闻学与传播学名词》项目、承担词条英译初审工作的体会。作者从亲身体验中选取实例,探讨社科名词汉译英的若干难点以及应对之策。

简介：摘要由于计算机网络技术、设备、智能终端设备在国内快速普及，使得各类信息的交流变得更加便捷，同时也催生了表情包文化。而表情包的出现，实现了网络生活的多样化。本文将针对表情包传播时通过斗图展现的交往和认同现象进行分析。