网络热点事件发现_计算智能

上海大学2015～2016学年冬季学期研究生课程考试

文献阅读报告

课程名称：《计算智能》课程编号：08SB69005

题目: 网络热点事件检测

研究生姓名: 学号:

论文评语:

成绩: 任课教师: 王路

评阅日期:

网络热点事件检测

2016年03月15日

摘要：网络的事件检测与内容挖掘是一个重要的研究方向，其任务是实时监控新闻报道流、网页及微

博、微信等媒体，并从中识别新话题、新事件。现有方法在基于网页的事件识别中已经比较成熟，然而

对于一些与传统媒体相差甚大的新媒体，例如微信，事件识别算法还比较欠缺。本文通过分析三篇事件

检测的论文，对事件检测的方法进行了探讨，并且对于新媒体的事件检测算法提出了一些改进建议及思

考。

关键词：事件检测算法新媒体

Inheritance Anomaly in Concurrent Object Orientation

Abstract: Network event detection and content mining is a hot topic. Its task is to monitor the real-time news

streaming, web pages, microblogging, blogs and other media, and then identify the new topic and event. The

existing methods are mainly focused to identify the webpage-based event, and it has been relatively mature,

however, for some of the new media like twitter, which is highly different from the normal webpage, event

recognition algorithm is relatively lacking. This paper analyzes three event detection papers, and gives a brief

introduction, finally put forward some suggestions for new media event detection algorithm in future

improvement.

Key Words:event detection; algorithm; new media

1 研究背景及意义

热点事件是指某个时间段内各个领域内发生的引起人们较大关注的事件。如：“郭美美事件”、“表叔杨达才事件”、“房姐龚爱爱事件”等。这些事件都是来源于网络热点事件，这些事件对社会产生了重要的影响。然而目前对于热点事件的提取通常都是人工筛选的。

然而，在信息化的时代，网络信息的数据量成几何级增长，而且由于网络中言论的自由化，虚拟化，导致网络信息真假难辨，鱼龙混杂，此外网络中的信息传播速度快，受众量大，传播范围广，尤其是近年来出现的微信，微博等新兴传媒形式，具有内容简短，参与发言人数众多，话题随意性强等特征。这些网络媒体所具有的特征导致人工识别和研判显得力不从心，如何利用计算机网络技术、人工智能技术和数据挖掘技术自动的检测和挖掘热点事件成为一个重要的研究课题。

热点事件的发现方法有很多，目前研究的一个重要方向是在话题的基础上进行热点事件检测。话题是指一个种子事件以及所有与其直接相关的事件与活动。例如：马航飞机的失联，失联本身是一个热点事件也是一个种子事件，而随后发生的一系列的营救活动，经济影响，政治影响等均属于此话题的直接相关事件。

目前有关话题事件的研究的工作主要集中于两类方法：一种是基于传统向量，空间话题模型的话题演化挖掘［13］，通过将文档的时间信息作为话题属性引入到话题特征计算，进而构建具有动态演变性的话题模型；另一种方法则是在概率话题模型的基础上，通过计算时间信息与话题、文档、词项的后验概率分布完成对话题事件的内容检测和挖掘［19,20］。

随着微博这种新兴传媒的产生，其内容简短、随意性强的特性导致了一个新的热点事件检测方

向。[1]探讨了利用tweeter来做事件检测，运用其中的时间、文本以及地理标识[1]。Cheng[7] 等提出了一个通过用户发布的微博内容预测用户发布微博的位置信息的模型。文献[8]中则提出了社会化社区中流行事件跟踪的统计模型，并和传统的感染模型进行了比较。Lee等人[10,11]对关键词定义了BursT加权公式，并引入了滑动窗口实时监控事件的发生。［12］使用主题模型，对微博文本进行主题建模，从而避免数据稀疏问题。

2 基于关键词元的话题内事件检测[23]

2.1 主要思想

由于事件的个数难以确定，且相同话题的不同事件新闻间的相似度较大。所以之前的基于话题的事件检测算法算法有所不足，于是本文提出了基于事件词元委员会的事件检测与关系发现方法。即首先挖掘每个事件的核心词元，从事件区别于其他事件的核心词元(词元委员会) 入手, 以核心词元代表事件, 通过新闻与核心词元的相似度判断事件的核心新闻, 进而根据新闻与事件核心新闻的相似度判断新闻所属事件。在Linguistic Data Consortium ( LDC) 的两个数据集上的实验结果显示, 提出的事件检测与关系发现方法可以显著地改善已有方法的效果。

2.2 算法主要步骤

本文算法主要分为基于词元委员会的事件检测和基于词元委员会的事件关系发现两个部分。

2.2.1 基于词元委员会的事件检测

a) 新闻表示

先进行分词、简写识别与名称归一化、词性标注等预处理，随后对每个新闻生成词频向量。最后根据词频向量生成新闻的带有词元权重信息的新闻描述向量。

b) 事件词元委员会的发现

首先对于每个词元建立一个新闻集合:F (w ) = { d | d 为包含词元w 的新闻文档} 。

词元发现委员会算法：将所有词元组成一个集合R，对于R中词元进行层次聚类，生成词元委员会C。

c) 事件中心新闻的提取

虽然一个事件的主要内容为几个核心词汇，但是事件往往有略微的主题漂移，即某篇新闻的主要内容并非事件的核心内容。因此需要根据词元委员会发现一个事件的核心新闻簇，并利用此新闻簇做最终的事件检测。对于一个词元委员会C，建立一个对应的核心新闻簇DC ，若一个新闻d 包含一半或一半以上C中的词元，则将d加入到新闻簇DC。

d) 新闻事件分配

将每篇新闻与不同的核心新闻簇做相似性比较，相似度采用新闻与新闻簇中的所有新闻的相似度的平均值。若最高相似度大于预定义阈值，则将此新闻加入到相应的新闻簇中，否则新建一个新闻簇，并加入此新闻。

2.2.2 基于词元委员会的事件关系发现

a) 使用事件的时间顺序与事件间新闻的平均相似度两个属性。

b) 词源类型：与整体话题紧密相关的词元、此事件紧密相关的词元、相关事件紧密相关的词元和非重点词元。其中第一类和第四类会产生噪声，只有第二、三类是有用的。

c) 重新定义词元权重：对原来的权重进行加权，用以消除第一类和第四类噪声。定义事件间相

似度：两个事件间新闻相似度的平均值。

d) 定义事件关系：对于事件e j，定义e j之前的所有事件e k中与e j相似度最高且高于某阈值的事件e i为e j的父亲事件。

3 基于twitter的事件检测[1]

3.1 主要思想

由于越来越多的人在使用twitter，直至2012年，已经有超过5亿用户。而且其实时性强，平均每人每天刷微博次数大于1次。此外，很多事件都是从twitter最早发现并扩散开的，例如：Haiti的大地震。

因此这篇文章是基于twitter的事件检测，其做法是将Twitter用户看做是传感器（sensor）。当地震发生时，Twitter用户会大量发布相关的微博，被看做是传感器感应并发送的信息。文章先通过一个分类器，监测到目标事件，然后通过一个概率时空模型找到事件位置的中心和动态。

这篇文章的主要贡献：（1）提出了一个融合了语义特征和实时性的twitter的数据的一个应用前景。（2）对于地震预测和早期发现报警，本文提出了一种自发的，社会性的方法。

算法的整体流程如图1所示：

图1 算法流程示意图

3.2 算法主要步骤

3.2.1 目标事件的选择

这篇文章选取的目标事件具有以下几个特征：（1）大规模，如：海啸、地震；（2）影响人们的日常生活（3）有显著的时间和空间特征。

这篇文章作为实验选择的是日本的大地震。

3.2.2 事件检测

a) 关于twitter的语义分析

主要包含：选取关键词，如：earthquake等；噪音分类：与目标事件无关的，如：“I am attending an earthquake conference”，和非实时性的事件，如：“The earthquake yesterday was scaring”；使用svm 算法去除噪音，以：“I am in Japan, earthquake right now!”（搜索关键词为：earthquake）为例，其特征如下表1所示：

表1 SVM的特征

b) Tweet作为感知传感器

（1）假设1：每个twitter被认为是一个传感器，当检测到目标事件时，传感器以一定概率发送消息。

（2）Tweet作为虚拟传感器，有如下特征：一些人会受事件影响发送消息，而另一些不会；数目庞大；每个传感器可能工作或者不工作，例如：在睡觉，那么就非工作状态。

（3）假设2：Tweet是包含时间戳和地理信息的

3.2.3 时空建模

a) 时间建模

（1）分布规律。图2是关于地震事件发生后的tweet的发送量分布图，从图中可以看出，其分布是在一个齐次泊松分布时间间隔后会出现指数分布。

（2）干扰的消除：包含延时干扰，即tweet发送时非实时的，和虚警的干扰，即tweet本身并不是关于这个事件的，但是确被算入了。

图2 地震事件发生后的tweet的发送量分布图

b) 空间建模

由于每个tweet的位置不同，那么就会产生很多的位置信息，需要将错误的删除，并选出正确的地理位置。

这篇文章使用了：首先利用马尔科夫链生成一个时序的地理位置改变线，通过这个步骤可以得出发tweet的轨迹，就可以判断最初的事件位置。然后利用粒子滤波排除错误的点和干扰点，再得出事件地理中心。

c) 考虑传感器的地理分布

不同地理位置的tweet是有不同影响力的，如大城市的tweet密集，而乡村稀疏。所以赋予他们不同的权重，给予稀疏的地区的tweet更高的权重。

3.3 算法分析

3.3.1 优点

本文算法的优点主要有：（1）使用tweet对事件进行检测并地理位置的定位。（2）使用了对于tweet 产生的一些噪音进行了很好的消除，如：延时、虚警等。

3.3.2 缺点

本文算法的缺点主要有：（1）考虑的是重大的事件，如：地震等，不够一般化。（2）实时性不强，可以看出文中的算法是需要在一段时间的分布中确定，那么就不能够实时的发现问题。

4 基于twitter地理图片的事件检测[15]

4.1 主要思想

大量的微博中都含有图片，这篇文章主要是通过使用带有文本、地理信息及图片的tweet 来进行挖掘事件，而不是仅仅依靠文本。这个系统使用了文本

本文系统的主要流程图：

图3 系统流程图

4.2 算法主要步骤

4.2.1 关键词提取

a) 切分词、提取关键词。

b) 对每个关键词在时间序列上进行统计分析其变化趋势，挑选增幅大的，文中认为变化幅度越大的词关联的是一个热点问题。如图3所示

在考虑词频变化的时候，对不同地区不同的tweet 用户数目进行了考虑。文中将整个地图分成1*1的小方块，分别计算其用户数目。加入一个权重值来平衡用户数目的问题。

图3 词频变化图

4.2.2 关键词的统一和补充

最初，每个事件只有一个关键词，例如：Typhon 。

关键词的统一。目的：基于两个不同的关键词的tweet 有很大的重复度，使用频率高的代替另一个。

例如：“rain ”和“Typhon ”，那么用“Typhon ”代替了“rain ”。

关键词的补充。目的：能更加好的去除噪音，根据关键词得出的tweet 中，另一个词在其附近的概率大于80%，将两者合并为关键词。

例如：“music ”和“festival ”经常出现在一起，那么就合并为“music festival ”。

4.2.3 事件图片聚类

a) 聚类使用的图片特征

在文中，聚类使用了特征袋——加速鲁棒性特征（Bag-of-Features with SURF ）和色彩直方图。 b) 聚类算法

Ward 算法，一种凝聚层次聚类算法。

4.2.4 事件、图片显示

根据tweet 的地理标识，计算事件发生地理坐标，将每个检测出的事件中选出一张最能表现的图片显示。

4.3 算法分析

4.3.1 优点

本文算法的优点主要有：（1）使用了tweet的图片信息。（2）在事件发现时使用将tweet的用户数加入考虑，而且使用分割的算法。

4.3.2 缺点

本文算法的缺点主要有：（1）图片聚类只是选出了最符合事件的图片，应该把图片反作用于事件检测，让图片也成为事件检测的一部分。（2）现在图片聚类算法只是针对一些简单的图片，复杂的图片还不可以。（3）对于地理位置的确定没有提出详细的算法。

5 体会与思考

经过一个学期的学习，计算智能这门课给我留下了深刻的印象，我也学习到了很多。通过同学们的演讲和老师的讲课，我对于这个陌生的领域了解了很多，发现了很多有趣的问题。

计算智能是一门注重思考的课程，虽然对于这方面处理方面我从未涉及过，但王老师用简单易懂的语言向我们描述这门课程，使我受益匪浅。通过这门课程的学习不仅锻炼我们的思维能力，也让我更多的了解现在基于计算智能的发展方向和技术。在努力尝试阅读老师要求的课程论文的同时，不仅巩固了以前的知识，而且也学习了新的东西，因为之前没有学习过相关课程，所以一些公式看不太懂，但是思想和方法让我受益颇多。

在读了一些论文，以及和同学们研讨过后，对于网络热点事件检测这个问题，我产生了一些思考。

（1）首先，实时性与准确性是非常重要的，而现在很多算法的实时性还不够好，都是需要通过正负反馈样本学习后得出。准确性还存在一些遗漏，有些关键词相同但是核心内容不同的事件还是不能够很好的分辨出来。

（2）关于事件之间的关系，两个事件可能是因果关系，也有可能是共生关系或者其他关系，而且事件之间的关系应该是以事件簇来讨论的，即事件簇内各个事件之间的关系。

（3）现在，微博、微信用户群体日益庞大，这些短小文本的媒体形式不同于以往的网页，需要根据其特征发掘新的算法。本文中讨论过的两篇关于tweeter的文章，但是这些文章都或多或少有没有考虑完整的地方。例如：不同人发的微博置信度应该是不同的，官方、大V置信度应该要高一点。僵尸粉也是一个很大的问题，因为他们会转发微博，很可能造出虚假事件。这些新媒体还有很多其他的属性，包括用户关系等都可以加入事件发现和演化的算法中。

6 结束语

本文首先对网络热点事件检测的现状和发展做了简单的总结，然后通过三篇论文详细的阐述了一些热点事件检测的算法，最后提出了自己的一些想法和学习体会。网络热点事件检测和挖掘是一个很重要的课题，随着网络媒体的不断改变，旧的算法也需要不断更新、完善，准确率将会更高，速度更快。这个课题，未来还有很长的路要走。

在此,我向对本文的工作给予支持和建议的老师同学,尤其是王路教授领导的讨论班上的同学和老师表示感谢。

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新闻事件营销经典案例收集内衣品牌利用第一夫人希拉里制造新闻话题一次，美国总统克林顿携第一夫人希拉里到日本进行国事访问，按照行程安排，希拉里前往东京都大学进行一次演讲，演讲在一个露天广场举行，由于当天的风比较大，希拉里又穿着裙子，在演讲中希拉里的裙子不时被风扬起，植田二郎不断地用自己心爱的相机捕捉着第一夫人的各种姿态，晚上在暗房里冲洗胶卷的时候，无意间发现其中有一张被风扬起的照片中，竟然可以清晰地看到第一夫人的裙内内裤，这一发现令植田二郎非常欣喜，相信这张美国第一夫人春光泄露的照片一定会引起世界性的轰动，当他正得意的时候忽然想起三木品牌的内衣，这时植田二郎灵机一动：如果这个美国第一夫人这个裙底风光泄漏的内裤是三木牌的会怎么样？植田二郎立刻电话给三木老板，并向他要了一个三木的LOGO，通过技术处理将LOGO巧妙地洗印上照片，然后连夜赶写了一个题为：“第一夫人春光泄漏，珍贵内衣钟情三木”图片新闻，此新闻与隔日刊登在《读读新闻》头版头条，文章还引用了希拉里抵达日本后专程到东京都三木内衣专卖店购买内衣时对三木内衣的盛赞……一时间各大报刊杂志和电视广播媒体争相转播刊发，希拉里春光泄漏与三木内衣的新闻在全日本迅猛传播。希拉里是美国第一夫人，她随克林顿到日本访问，穿上日本本国的服装也属于友好的一个信号，而因为裙子被风扬起而被摄影师捕捉到的裙中竟穿三木内裤，这一连串的事件自然成为人们热衷于口的街谈巷议，如此巧妙的事件杠杆，立刻将原本名不见传的三木内衣品牌

与美国第一夫人建立了内在联系，这等于是请了第一夫人做了品牌形象代言，而且是完全免费的，这是何等的好事呀！而希拉里见到媒介这么热炒她的图片，知道这个图片是真，三木内衣是假，是三木厂家利用自己进行商业炒作的意图，内心虽然火气极大，但没有提出任何司法诉讼，因为她和她的臣僚们非常清楚，如果要对此事进行追求，恐怕会更上了人家的当，因为这样的事越描越黑连带的新闻会越吵越大越多，这对自己一点没有什么好处倒是对三木这个厂家却是带来更多的商业利益。由此第一夫人只得听之任之。而三木内衣也因为与第一夫人之间的关系所形成的营销暴风眼而一举扬名，成为日本最畅销的内衣品牌。蒙牛赞助超级女声 2005年，超女来了。事实上，超女在2004年就已经闯进了人们的视野。但是，直到05年，蒙牛的介入，超女才真正火了一把。“这是值得写进教科书的经典案例。”一位乳业资深人士这样评价2005年度的“超级女声”。AC尼尔森的调查结果表明，2005年6月蒙牛酸酸乳在广州、上海、北京、成都四城市的销量超过100万公升，是去年同期的5倍。而广州地区的变化最为引人注目，在《超级女声》开始前后销量翻了一番。2005年年初，蒙牛提出全年的销售目标是100亿元，某蒙牛高层预计，酸酸乳会贡献20亿—30亿的销售额。8月23日，蒙牛乳业在香港发布了其2005年上半年的财务报告，公司上半年营业额由去年同期的34.73亿元上升至47.54亿元。 蒙牛酸酸乳的成功，从某种程度上讲，应该算成是造势营销，湖南卫视与蒙牛集团携手造势，实现了双赢的局面。而蒙牛酸酸乳更

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括

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2020事件营销经典案例 名创优品：2年1400家店背后的扩张逻辑 28个月、1400多家店、2015年全年销售50亿元…… 在这个实体零售业哀鸿遍野的时节，名创优品以火箭般的开店速度和业绩逆势增长，成为零售连锁界一颗耀眼的明星。 从2013年11月在中国开出第一家店，到2016年3月，在两年多一点的时间里，名创优品已经开了1400多家店面。 相信研究连锁企业的人都清楚这些数字背后所蕴藏的含义： 一家诞生才2年多的企业，凭什么能短时间开出这么多店，而且还是200多平方米的百货店? 以店均15人的配置，1400多家店、20000多人的人力资源又是如何解决的?如何降低连锁扩张中新人业务相对生疏的负面影响? 名创优品又是如何管理店面的?为何没有像很多连锁企业那样，扩张越快、死得越快? 名创优品疯狂拓店的背后，究竟有什么“图谋”?它的瓶颈又在哪? 极简主义的胜利 关于名创优品如何成功的解读有很多，从大的方面讲，是中国制造的胜利;从中的方面讲，是“质优价廉”这种低毛利战略的胜利;从小的方面讲，是名创优品供应链整合的胜利。 但在陈引榷看来，名创优品某种意义上讲，是极简主义的全面胜利。 这种极简主义，不仅仅体现在产品的设计风格上，更是贯穿了名创优品从选品到店面整体的经营思路。

设计极简 作为名创优品的全球联合创始人兼首席设计师，三宅顺也先生一直推崇日本的极简美学设计风格。关于产品的设计风格，在此不多说，看看名创优品的产品会有最直观的感受。 商品极简 目前名创优品的店面面积普遍在200平方米左右，SKU(单品数量)大概在3000左右。对于一个品类繁多的小百货来讲，这是一个巨大的挑战。 怎么办? 极简! 具体来说，就是每个品类只选择最畅销的一款或几款单品。 这样做有几个好处：1.款型简单，利于大批量采购，降低采购成本;2.数量巨大的起订量，有利于整合到更加优质的上游厂家;3.在 有限的空间陈列更多的品类，丰富商品。 以最近上市的“名创优品·花漾年华”系列香水为例，虽然是和国际香水制造业大佬法国奇华顿合作开发，但首款香水的售价仅为39元。对于奇华顿来说，之所以“屈身”低价香水，我相信名创优品所带来的巨大订单量来得更为现实。 但是，这种商品极简也给选品和产品设计带来了极大的挑战，设计师和买手们必须凭着自己敏锐的市场嗅觉，从全世界多如牛毛的 商品(趋势)中选择或设计最有可能畅销的款式。 而一旦选品或者款式选择错误，不仅会影响店面业绩，还会造成库存积压，降低商品周转率。 以通常的一家店3000个SKU计，保守估计也涉及近千个细分品类。商品采购的压力可想而知。据名创优品商品总监窦娜透露，2015年店面商品动销率在86.4%左右。对于一家自己研发、自己设 计的零售制造商来说，这是一个相当不错的成绩。

社会舆论热点事件传播分析报告

社会舆论热点事件传播分析报告之“梅姨”事件 社会舆论热点事件，往往是一些能够引发社会广泛关注的问题事件。如近期的“梅姨”事件。自11月14日起，“梅姨”这一名词开始成为网络舆论重点讨论对象，全世界都想找到她。2003年至今，9起拐卖儿童案均通过神秘人贩“梅姨”完成交易，目前仅找回2名被拐儿童，然而梅姨尚未落网。话题因涉及儿童拐卖，引发社会的广泛关注，网络上对此案的讨论群情汹涌，伴随着谣言滋生。“梅姨案”网络舆论焦点分布在多个维度，儿童拐卖罪行、梅姨画像等均成为热点议题。对近一周的网络热度来看，从梅姨案最新进展引发热议，到网民关注被拐家庭，斥责人贩子买卖行为；从梅姨画像公诸网络传播，梅姨落网为不实消息，到公安部辟谣梅姨彩色画像；网络热度随事件发展产生波动，舆情传播形成3次峰值，体现公众对事件的关切。 随着案件的进一步推进，舆情传播期间产生了多个话题标签，“梅姨案进展”、“梅姨画像”等提高了公众对事件的关注度。其中#神秘人贩子梅姨案最新进展#、#梅姨案找回儿童父亲已自杀#引发网友的高度关注，社交网络上话题阅读量均超过4亿。 以@头条新闻发布的新进展来看，“找回儿童父亲自杀”成为舆情激化的导火索，“人贩子”破坏原有的幸福家庭，给亲人带来难以磨灭的伤痛，成为网民义愤填膺的谴责对象，网络声音难以诉诸理性。而出于同理心，一方面网友同情被拐家庭遭遇，对人贩子行为表示愤慨不已。另一方面，也迫切希望通过网络传播力量，加深网友对梅姨面部特征记忆，帮助警方早日抓获嫌犯。

在网络上热传的新画像由我国著名模拟画像专家林宇辉绘制，而据被拐儿童父亲透露，网上发的彩色照也是画像专家林宇辉提供的。与此前的黑白照片没有差别，为了让大众更直观地辨认，请人用电脑合成，经某基金会组织发布，随后经广大网民刷屏传播。 11月18日，@公安部儿童失踪信息紧急发布平台对在朋友圈及社交网络上热传的梅姨彩色画像进行辟谣，并非官方信息发布，不信谣，不传谣。通过蚁坊软件的舆情监测系统鹰击早发现研判，在该则声明发布前后，网民情绪出现了明显的缓和： 辟谣前：负面情绪突出，占比达到61%。“记住梅姨长相”、如何惩处人贩子、谴责其道德缺失等负面言论充斥网络。 辟谣后：较突出的负面情绪由61%下降至31.5%,与此同时，正面及中立情绪比例有一定的上升，对非官方验证的消息，抨击发泄情绪逐渐回归理性，主动转发辟谣博文形成合力，在信息未经权威发布前，不妨“让子弹飞一会”，静候佳音。 “梅姨”画像刷屏社交圈的背后，是阵线统一的网民对悲剧家庭的共情，急切将梅姨绳之以法的心理，借助社交网络的快速传播，警醒自身及周边人提高防拐意识，为早日侦破梅姨案贡献自己的绵薄之力。在这一社交网络广泛传播下，提高对网络信息的去伪存真同样重要，期待梅姨早日落网！

网络热点事件传播特点浅析

网络热点事件传播特点浅析 新闻091 李增娣 0920200125

网络热点事件传播特点浅析 新闻091 李增娣0920200125 内容摘要：今年来，随着网络技术的飞速发展，网络传播的范围越来越大。网络上许多的事件随着网络受众的广泛关注、参与讨论等形成了网络热点事件，这些热点事件在传播过程中，具有：传播迅速、及时，无时间、空间限制，民众参与度高，社会影响力大，言论自由度高，个性化强，交互性强等几大特点。 关键词：网络热点事件传播特点 随着信息时代的发展，网络的普及，网络传播在今天的社会中扮演着越来越重要的角色。在网络上，可以在第一时间了解到任何地方最新发生的变动。网络可以为大众提供一个言论的平台，通过这个平台发表自己的言论，并了解他人的感想。当某一个事件，具有比较震撼的效果，或者关系到民众切身的利益时，往往都能引起民众的普遍关注或讨论，形成网络热议，从而升级成为热点话题，并引起各界的关注。这些事件在传播过程中，都具有一定的规律，本人在这归纳了网络热点事件在传播过程中几个比较明显的特点。 一、传播迅速、及时，无时间、空间限制。 2010年8月8日凌晨，假期回家乡的重庆理工大学学生王凯用手机在微博上发布了一条19字信息，成为最先向外界发布甘肃舟曲特大泥石流灾害的消息。2010年11月15日的上海胶州路大火事件，也由微博最先传播。2011年7月23日的温州动车事故的第一个发出信息源的，也是通过网络微博。乔布斯去世国内互联网上可追溯的最早关于乔布斯逝世的消息也是来自微博。从这些热点事件可以看出网络传播的及时。

“中央调整黑龙江贵州湖南重庆四省市一把手”这条新华社新闻自2005年12月24日17时01分在新浪网上登载之后，到2005年12月26日14时26分为止共有网友留言1752条，由此可见网络传播的迅速，事件往往能够在很短的时间内得到大范围的传播。 报纸、电视等传统媒体受技术条件限制，很多时候都不能在第一时间发出报道，而网络传播的速度，瞬间可到达世界任何地方，从而在技术环节上保证了网络事件的即时特点。此外，传统媒介需要制作周期，而网络传播则不受此限制，传播活动可以随时随地，受众可以在第一时间知道所发生的一切。微博作为网络媒体的重要组成部分，在现在的媒体传播中起到了越来越重要的作用，它的影响力越来越大，而微博能够得到迅速的发展，很大一个原因是他能够在第一时间发出讯息，让他人知道。 互联网和手机等通讯工具的普及，为信息的快速、大范围传播创造了条件。民众摆脱了电脑硬件的束缚，只要有手机信号，就可以随时随地、随心所欲地去生产、阅读海量的网络信息。QQ群、手机短信、博客、论坛、微博等新媒体形式，通过发帖子、发表评论、转发信息等方式，使得事件在短时间内能够得到迅速，广泛的传播，这是目前别的传播媒介都无法比拟的。这也将网络信息的传播提升到了一个不受时间与空间限制的层面。 二、民众参与度高。 网络使用的低门槛，使得网络使用者概括各色个样的人，也就是社会上不同身份、不同年龄、各行各业的人都有，这就使得网络的热点事件往往都能够引起全民关注的原因所在。 2011年1月25日，中国社科院学者于建嵘教授在新浪微博设立“随手拍照解救乞讨儿童”微博，该微博经热心网友不断转发，形成强大的舆论传播力量，并吸引了传统媒体的跟进与关注。微博仅仅开博10余天，就吸引57万多名网民，并迅速引发了连锁反应，公安、社会组织与机构、媒体、明星纷纷行动起来，共同参与解救行动。1000余张网友拍摄的乞讨儿童照片被发布在微博上，这为将来跟多的被拐卖的妇女儿童的解救提供了很好的信息。 网络热点事件往往是源于网友对某个事件的关注，通过转发、参与讨论，或

新闻热点

1、沪深交易所总经理齐抨击基金公司哄抬新股定价 “基金公司应理性参与新股发行询价，提升新股定价能力，促进IPO的合理定价。”第十届中国证券投资基金国际论坛昨日在深圳福田香格里拉举行，深圳证券交易所总经理宋丽萍在论坛上讲话表示。 上交所总经理张育军也发表了相同的看法。在其看来，新股发行市场机制失灵：新股估值定价系统不理性、各定价参与主体不尽责、投资者自律失效。 新股PE中枢将下降 2、明年一号文件还谈三农农业科技改革是焦点 水利改革之后，明年中央一号文件继续聚焦“三农”。 本报获悉，国庆节过后，起草中央一号文件的工作小组就集中封闭，目前一号文件的核心内容已经基本确定，仍将关注“三农”领域，“农业科技改革”或是其中“重头戏”。 知情人士所说，中央一号文件之所以落脚点在“农业科技”，在于近10年来中国每年平均净增739万人，耕地面积却在急剧下降，人地矛盾日趋突出，粮食安全始终是最大的隐忧，“而解决这个问题没有别的办法，必须依靠提高农业科技对农业生产的贡献率来实现”。 农业部日前发出会议通知，将于12月8日在云南昆明召开全国畜禽种业发展座谈会，高鸿宾副部长将在会上做重要工作部署，畜禽种业重点省主管部门代表、育种专家和企业代表将分别就畜禽种业发展现状、问题和下一步思路进行交流 在耕地面积减少人口增加的情况下保障粮食安全唯有提高单产，则种业革命是先锋。 3、新华社:3方面减轻百姓税感结构性减税拉开大幕 利好消费 4、姜洋：研究推进金融期货期权产品创新 12月3日，2011第七届中国(深圳)国际期货大会在深圳举行。大会主题为“转变?融合?创新——不确定环境下的风险管理”。新浪财经全程直播本次大会。以下为中国证监会主席助理姜洋发言实录： 期货概念股 国家发改委人士则在九华山庄会议上建议，明年宏观政策以稳定为主，即仍然要继续实施积极的财政政策，保持宏观经济政策的连续性和稳定性。但是也会增强宏观调控的针对性、灵活性和前瞻性。财政政策要进一步完善，要推进结构性减税，集中解决保障和改善民生的紧迫问题。“下一步财政政策仍需要积极，但是国家财政资金应该更多地投向社会保障体系，并加快国民收入分配的改革，使得居民收入增长，这是促进消费快速增长的有效措施。”王

人工智能教程习题及答案第9章神经网络与遗传算法

第九章神经网络与遗传算法习题参考解答 9.1练习题 9.1 何谓人工神经网络?它有哪些特征? 9.2 生物神经元由哪几部分构成?每一部分的作用是什么?它有哪些特性? 9.3 什么是人工神经元？它有哪些连接方式？ 9.4 B-P算法的网络结构是什么？简述B-P算法的学习过程。 9.5 什么是网络的稳定性? Hopfield网络模型分为哪两类?两者的区别是什么? 9.6 有教师学习与无教师学习的区别是什么? 请分析说明。 9.7 Hopfield模型与B-P模型的网络结构有何异同？ 9.8 简述简单遗传算法的基本原理和一般过程,说明个体选择的常用策略,以及遗传操作“交叉”和“变异”所起的作用。 9.9 遗传算法有哪些特点？在应用遗传算法时要解决的最关键问题有哪些？ 9.2习题参考解答 9.1 答: （略） 9.2 答: 生物神经元主要由三部分构成：细胞体、轴突和树突。 每一部分的作用是：（a）细胞体是神经元的新陈代谢中心，同时还用于接收并处理从其他神经元传递过来的信息。（b）轴突的作用相当于神经元的输出电缆，它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触向其他神经元输出神经冲动。（c）树突的相当于神经元的输入端，用于接收从四面八方传来的神经冲动。 神经元的功能特性包括：（a）时空整合功能。（b）神经元的动态极化性。（c）兴奋与抑制状态。（d）结构的可塑性。（e）脉冲与电位信号的转换。（f）突触延期和不应期。（g）学习、遗忘和疲劳。 9.3 答: （略） 9.4 答: B-P算法的网络结构是一个前向多层网络。网络中不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐（层）节点，网络中各处理单元间的连接如图6.16所示。当有信息向网络输入时，信息首先由输入层传递到隐层节点，经特性函数（人工神经元）作用后，再

事件营销成功案例

事件营销成功案例 核心提示：2015年上半年过去了，热门的营销事件发生了很多，你都记得哪几个呢?专车撕逼大战、邓超出轨门、汪峰求婚、辞职信、反手摸肚脐、苹果表、duang、穹顶之下……专车撕逼6月，神州专车发起了撕逼大战... 2015年上半年过去了，热门的营销事件发生了很多，你都记得哪几个呢?专车撕逼大战、邓超出轨门、汪峰求婚、辞职信、反手摸肚脐、苹果表、duang、穹顶之下…… 专车撕逼 6月，神州专车发起了撕逼大战，与Uber之间的营销，引来很多人的吐槽，从明星代言“我怕”，直指黑专车，到海报在微博、微信疯传，后有神州专车发了优惠券，再后来据多方数据显示APP下载量暴增，这一大波的事件营销，从效果上是成功的，但是这样玩真的好吗?反正结果不错，一跃成为全国人民关注的品牌。 邓超出轨门 还是6月，这个事件要比专车撕逼早一点，事件选择在618前夜，也就是6月17日被爆料，据说有娱乐大号要爆料一个跑男出轨了，纷纷猜测是邓超，说是要在618早上10点微博上放大招，好吧，“我们都是营销人，每一个爆料都要消灭一个敌人”，618是京东的生日，

6月18日10点，京东有活动，邓超是苏宁的代言人……不能多想了，反正就是这么回事，捅破了就没意思了。 反手摸肚脐 这是一个炫腹的时代，很多人都试了，连专家都参与了，最重要的是品牌之间的借势营销，不经意引发的事件，其全民参与性值得我们学习。 车模扮乞丐 今年的上海车展取消车模，也就是因为这样的背景，一则有关“车模扮乞丐”的新闻铺天盖地，这种有策划的行为艺术，让媒体信以为真，争相传播报道，不过背后的营销也很难接这种事件为品牌带来利益，事件成功，不等于营销成功。 刘翔退役 刘翔一直成为营销事件的焦点，不论是夺冠、退赛，还是这次退役，因为其代言的品牌都是营销的好手，自然不能放过每一次机会，另外其他品牌的借势也值得赞扬。 一封辞职信 没有想到一封“世界那么大，我想去看看”的辞职信火了，跟着就是品牌借势的文案，一个比一个强，当时写了一篇文章发在头条上，

人工智能习题作业神经计算I习题答案

第五章 神经网络课后习题及答案 一、选择题： 1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况， 我们可求 ，然后进行下列的哪一项？ （ B ） A 取最小 B 取最大 C 取积分 D 取平均值 2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？ （ A ） A 权值的修正 B 调整语义结构 C 调整阀值 D 重构人工神经元 3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？ （ D ） A 模糊推理模型 B 非线性辨认 C 自适应控制模型 D 图象识别 4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？ （ C ） A 输入层 B 输出层 C 中间层 D 隐层 5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？ （ ABC ） A 模拟神经元 B 处理单元为节点 C 加权有向图 D 生理神经元连接而成

6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？ （ ABD ） A 反向传递（BP） B Hopfield网 C 自适应共振 D 双向联想存储器 7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？ （ ABCD ） A 选取比率参数 B 误差是否满足要求 C 计算权值梯度 D 权值学习修正 8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A ) A 收敛性 B 对称性 C 满秩性 D 稀疏性 9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD ) A 阀值型 B 分段线性强饱和型 C 离散型 D S i gm oid型 10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？ ( ACD ) A NN的结构模型 B NN的推理规则 C NN的学习算法 D 从NN到可解释的推理网 二、填空题： 1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。前馈网络通

网络舆情热点事件的特征及统计分析

网络舆情热点事件的特征及统计分析 【摘要】我国正处在社会发展的关键时期，从民意的呈现中透视和把握社会发展的关键及社会矛盾的纠结点是一个重要方法。通过舆情检测分析表明，我国相当多的政府机构及官员对于网络背景下的社会政治相当不适应，社会的政治紧张度正处在一个高位运行的情势中，亟需构建社会的“安全阀”机制及对民众的精神抚慰机制。 【关键词】网络舆情统计分析民意表达监督机制 我们正处在社会发展的一个关键时期，而民意历来是社会情势的晴雨表。因此，从民意的呈现中透视和把握社会发展的关键以及社会矛盾的纠结点是一个重要的方法。一年多以来，中国人民大学舆论研究所和北大方正共同开发基于第三代搜索技术的舆情分析平台，采用科学的方法来“计算”民意，把网络舆情、民意数字化，建立如同股市指数一样的“舆情指数”①；并在此基础上研究舆情、民意的变化法则。 2009年度舆情监测的主要发现 全年舆情热点事件呈两个小高峰分布，5月份舆情热点事件最多，10月份则平均舆情指数最高。整体来看，全年舆情热点事件呈两个小高峰的M型分布，其中5、6、7三个月的舆情事件个数最多，为第一个高峰期，一定程度上说明网络热点事件频发与季节变化等存在一定的关联度；11月由于“临时性强奸事件”等事件的拉动，出现了第二个高峰期。其余月份基本上维持在20个左右，网络空间处于基本稳定的阶段运行。全年来看，总体舆情指数可以表现出全年12个自然月网络空间的总体压力值，舆情指数越高表示网络空间的压力越大。如果说每月的舆情总指数代表了每月的网络空间的压力，那么每个事件的平均指数则说明了事件本身的烈度。经过平均化计算，全年单月平均舆情指数最高的月度是10、5、6、11等几个月度。 全年所有舆情指数在90分以上的舆情热点事件总计20个。分别是：“躲猫猫”事件、“邓玉娇案”、“贾君鹏你妈妈喊你回家吃饭”、“上海交通管理部门钓鱼执法”、“纸币开手铐死事件”、“河南农民张海超开胸验肺”、“杭州飙车案”、“绿坝遭遇杯葛”、“29岁市长事件”、“重庆打黑风暴”、“浙江湖州临时性强奸事件”、“内蒙古豪车女检察长”、“奥巴马女郎蹿红网络”、“甲型H1N1流感肆虐”、“湖北石首群体事件”、“国庆阅兵”、“贵州习水嫖宿幼女案”、“吉林通钢股权调整引发打人致死事件”、“力拓间谍门”、“2009年全国两会”。以

2018高考作文新闻热点素材积累

2018年高考作文新闻热点素材积累 在改革开放中彰显大国担当 赵成 “改革开放这场中国的第二次革命，不仅深刻改变了中国，也深刻影响了世界。”在博鳌亚洲论坛2018年年会开幕式上作出的论断，深刻阐明中国改革开放与世界发展进程的紧密联系。 中国的改革开放于世界而言意味着什么？在第八届联合国秘书长、博鳌亚洲论坛候任理事长潘基文看来，中国的改革开放正是与世界共建共荣的过程。在扩大开放中共赢，在共赢中进一步扩大开放，是中国顺应时代潮流作出的历史性选择，也是中国作为世界上最大发展中国家的使命担当。40年来，从“打开国门搞建设”到“推动形成全面开放新格局”，中国连续多年对世界经济增长贡献率超过30%，成为世界经济增长的主要稳定器和动力源，促进了人类和平与发展的崇高事业。 伴随改革开放进程的深入推进，中国正从国际体系的参与者转变为公共产品的提供者和变革的新引擎。根据博鳌亚洲论坛发布的《亚洲竞争力2018年度报告》，中国倡导的“一带一路”建设在推动跨越“数字鸿沟”、教育减贫、文化交流、让更多民众分享经济全球化一体化“蛋糕”等方面释放积极红利，使那些过去“被全球化遗忘的角落”获得重大发展机遇；从成立亚洲基础设施投资银行，金砖国家新开发银行运行，一系列多边机制的建立和完善补充了现有国际制度和秩序，开创了发展中国家组建新型多边金融机构的先河。 当今世界，一些国家之所以在开放还是封闭、合作共赢还是零和博弈的选择面前徘徊不前，归根到底是思维停留在弱肉强食、你输我赢、以邻为壑的旧时代，缺少对当今世界发展大势的正确认知。中国改革开放的思路与实践，于世界其他国家而言是一种探索，也是一种激励。“中国改革开放最重要的意义是，中国并没有复制西方模式，而是去创造一个自己的发展方式，一种更加包容的发展方式。”法国前总理拉法兰如的评论值得深思。 站在改革开放40周年的历史节点，面向世界深刻总结中国40年来坚定不移推进改革开放取得的巨大成就和积累的宝贵经验，郑重宣示新时代开启中国同世界交融发展新画卷的坚定信念和扩大开放的重大举措，充分彰显了中国坚定走开放发展之路并推动各方共同走开放发展之路的决心。 大幅度放宽市场准入、创造更有吸引力的投资环境，到加强知识产权保护、主动扩大进口……世界将共同见证，一个发展动力更足、人民获得感更强、同世界互动更深入的中国，将为世界创造更多机遇，作出更大贡献。 “内涵段子”被永久关停风暴中心的“抖音”们该何去何从？ 杨鑫宇 曾经有人说过，2018年是短视频App崛起的一年。如今看来，这句话只说对了一半。一方面，如果要在互联网产业评选出一个最新、最热的“风口”，短视频称第二，恐怕没人敢称第一；然而另一方面，曾经炙手可热的短视频市场，也因各种问题，面临市场和监管的双重压力。 先是业界巨头快手因“未成年人怀孕”等低俗视频，遭到舆论抨击，不得不进行全面整顿。随后，今日头条旗下的短视频产品“内涵段子”也因低俗问题，被永久关闭。“内涵段子”下线之后，抖音迅速展开了主动整改，导入“连续观看两小时后自动锁定”的防沉迷系统，冻结了整个社区的评论功能。 几周之前，业界还沉浸在短视频带来的巨大流量中不可自拔，为“快手和抖音谁是短视频霸主”这样的问题争论不休，如今，关注的焦点，已经变成短视频App如何在舆论和监管的风暴下转型。毫无疑问，快手也好，抖音也罢，整个短视频App产业，再加上与其共生共荣的直

BP神经网络计算的题目

对如下的BP 神经网络，学习系数1=η，各点的阈值0=θ。作用函数为： ? ? ?<≥=111 )(x x x x f 。 输入样本0,121==x x ，输出节点z 的期望输出为1，对于第k 次学习得到的权值分别为1)(,1)(,1)(,2)(,2)(,0)(2122211211======k T k T k w k w k w k w ，求第k 次和1+k 次学习得到的输出节点值)(k z 和)1(+k z （写出计算公式和计算过程）。 y 2 )(11=k w 1)(22=k 102 计算如下： 1． 第k 次训练的正向过程如下： 1 )0()0210()()(12 1 11==?+?==-=∑=f f net f x w f y j j j θ ) ()(i j i j ij i net f x w f y =-=∑θ

2 )2()0112()()(22 1 22==?+?==∑==f f net f x w f y j j j 3 )3()2111()()(2 1 ==?+?==∑==f f net f y T f z l i i i 2)31(2 12 =-=E 2． 第k 次训练的反向过程如下： 212)3()31()(')(''-=?-=?-=-=f net f z z l l δ li l l i i T net f ∑=δδ)('' 1)2(01)2()0(')(''111=?-?=?-?==f T net f l δδ 2 1)2(11)2()2(')(''222-=?-?=?-?==f T net f l δδ 1 1)2(11)()()1(11111-=?-?+=+=?+=+y k T T k T k T l ηδ 3 2)2(11)()()1(22222-=?-?+=+=?+=+y k T T k T k T l ηδ 1010')()()1(111111 1111=??+=+=?+=+x k W W k W k W ηδ ) ()(l i l i li l net f y T f O =-=∑θ

事件营销案例--揭秘5种成功案例

事件营销案例--揭秘5种成功案例 2010-01-27 清华领导力培训白热化事件营销网 近年来，类似这样的事件营销案例在国内开始蔓延，一个叫做“吃垮必胜客”的帖子在网络上疯传。因为必胜客的沙拉盘很小，但是却要几十元，操盘该帖子的“幕后黑手”在网络上表示对其高价不满，并提供多种盛发，打造盘中“沙拉的金字塔”。 “唱反调”的事件营销案例 新媒体传播的力量不可小觑，尤其是网络传播，近年来网络上成功的事件营销案例可圈可点。从多芬的“真美运动”开始，事件营销案例被企业视为营销法宝，屡次使用、屡次受用。 研究之后发现，但凡近年来成功的事件营销案例，都是以“争议话题”为由头唱反调，多芬的“真美运动”事件中，户外广告和网络媒体宣传的人物并不是如花似玉、貌美年轻的女人，而是一位96岁的英国奶奶艾琳辛克莱尔。海报中，英国奶奶美丽的微笑着，上面写着“有皱纹真美”。蓄意的传达出“多芬”倡导的“希望女人更乐于接受自己的真实面孔，而不是重重化妆品包裹出来的幻象。” 天知道这次事件营销案例有多成功，这样的活动在全世界各地上演，并且越演越烈，带来的效益就是多芬的全球销量迅速增长。 近年来，类似于这样的事件营销案例在国内也开始蔓延，2005年，一个叫做“吃垮必胜客”的帖子在网络上疯传。因为必胜客的沙拉盘很小，但是却要几十元，操盘该帖子的“幕后黑手”在网络上表示对其高价不满，并提供多种盛发，打造盘中“沙拉的金字塔”。 看到此贴后，吃过的人感觉新奇有趣，没吃过的跃跃欲试。就这样，你来我往的网络上竟然掀起多种“沙拉的金字塔”的样式，其建筑技巧也在不断被创新。其结果可以想象，随着帖子点击率的急速飙升，这样一个唱反调的事件营销案例最终使必胜客的顾客流量迅速增长。这一事件营销案例的成功，关键就在于对消费者“不满”时机的把握恰到好处。利用所有人的猎奇心里，完成了一次漂亮的时间营销。 如果说“吃垮必胜客”还不够狠的话，那么王老吉的事件营销案例可谓够绝。2008年中国汶川遭遇了前所未有的8.0级地震，5月18日在央视为四川汶川大地震举办的赈灾晚会上，王老吉公司向地震灾区捐款1亿元，此举让含着眼泪收看晚会的全中国电视观众赞叹不已。王老吉是一个民营企业，一亿的数额有可能是企业一年的利润，企业如此慷慨的行为让所有人为其叫好。

网络热点事件的社会学影响

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/ef18608086.html, 网络热点事件的社会学影响 作者：刘莹李英邓恒云胡倩 来源：《报刊荟萃（上）》2017年第05期 摘要：近年来网络热点事件呈现出传播速度快、覆盖面广、复杂多变、数量逐年增多等趋势，其中许多事件凸显出大量社会问题，其发生的原因、功能、对人的社会化影响、对社会稳定的影响无不引起公众的极大关注。政府积极有效的引导公众的价值观，使其辩证的看待网络热点事件，是公民社会逐步形成的有效途径。 关键词：网络热点事件；社会学；影响 网络热点事件及其舆论影响下的社会心态需要得到全社会的高度关注，媒体的社会责任也应当引起足够重视。政府积极有效的引导公众的价值观，使其辩证的看待网络热点事件，是公民社会逐步形成的有效途径。 一、网络热点事件的关注度逐年提升 2017年1月22日上午，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第39次《中国互联 网络发展状况统计报告》（以下简称为《报告》）。截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，增长率连续三年超过10%。三成网民使用线上政务办事，互联网推动服务型政府建设，政务新媒体平台分地区分领域全覆盖，助力政务公开。在此基础上，网络热点事件即网络群体性事件的快速传播对社会主义核心价值观的树立起着强烈的冲击作用。 目前国内对于“网络热点事件”的研究主要集中在语言学、传播学等学科领域。关于“社会心态”的研究主要集中在社会心态的社会情绪、社会信息、社会支持、社会公平感、民众心理健康、生活满意度、民众的自尊和认同感、民众安全感等社会情绪。媒体的舆论引导也涉及了社会价值观念、群体分化、需要满足、阶层认同、社会信任等民众的社会心态，因此需要对媒体的社会责任加以积极正面的引导。引导公众在网络热点的环境下树立起正确的价值观。 二、网络热点事件的正负面影响 网络热点事件属性归类为政治事件、法律事件、网络事件、娱乐事件、经济事件。它的传播范围大、大众熟悉程度高、话题热度高、受影响的人次多、容易产生负面的影响等。再加上社会客观问题的存在，再把个案分析的结果做类型化处理，即把网络热点事件形成的主要原因、参与者的阶层归属、网民参与的意图和态度、客观社会后果及其所反映出的社会问题以一种有社会学意义的标准进行分类。 正面典型宣传效果逐步显现：首先，有利于促进公众社会主义道德范畴内选择的多样性。其次，有利于提高公众道德选择的自主性。微博上有关警官证为何要标注血型、为何不能笑等问题持续引发舆论关注。一名毕业于公安大学的警察在微博上晒出自己的警官证，表示自己终

人工智能练习题答案

1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图

最新事件营销十大经典案例

最新事件营销十大经典案例 案例一：私奔圣地天台山 攻权私奔了，大家欢快地奔走相告！私奔体，被私奔，私奔宣言，私奔胜地，私奔测试……横空出世。私奔已经不是两个人的私奔，而是一场大众娱乐，一个营销热点，笔者关注到私奔营销非常成功的一个案例——浙江天台山的私奔造句活动。 攻权516深夜宣布私奔，接下来适逢519中国旅游日和520天台山旅游日，作为中国旅游日发源地的天台山正在双节同庆，举办“读万卷书，行万里路，重走霞客路”活动。有网友开始在网上八卦十大私奔胜地，520私奔微博借机推出“私奔天台山宣言”活动，让网友结合私奔的热点尽情发挥。“@520私奔：#私奔天台山宣言#王功权和王琴私奔了，奥特曼和PP猪私奔了，中国旅游日源自天台山，天台山5月18日到20日3天免费迎客，一起组团私奔到天台吧！”佛国仙山，私奔好去处，简短的几句话激起网友的兴趣，同时通过互动微博“一切皆可私奔”“我爱你，爱者你，就像私私爱奔奔”“私奔是大奔的兄弟”“别和我谈恋爱，有本事和我私奔”等的话题激发，为互动用户提供互动思路，瞬间激发大家当年的才华横溢，满腹笔墨一吐为快.... 天台山私奔营销受到网络媒体、网友以及平面媒体的高度关注，大家纷纷跟进、报道，天台山借此打响了中国旅游日的金名片！ 案例二：宇泰家具：有了难题要“高调解决” 2011年3月第27届广州国际家具展上，名不见经传的佛山宇泰办公家具公司一下子成为包括广东卫视、深圳卫视、东方卫视、浙江卫视、安徽卫视、四川卫视等国内电视主流媒体关注的焦点。原因无他，只因该企业请来了著名的打假英雄王海，为其专利产品“百凤朝凰”打假，使得佛山宇泰办公家具仍旧在一夜之间成为整个家具行业的“新星”。

第四章 计算智能1 人工智能课程 北京大学

第四章计算智能(1) 教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。 教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算法则和模糊逻辑推理。 教学方法：课堂教学为主。适当提问，加深学生对概念的理解。 教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 4.1概述 教学内容：本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学重点：计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。 教学难点：“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学方法：课堂教学。 教学要求：掌握计算智能的含义，了解计算智能与传统的人工智能有何区别。了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。

把神经网络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计算智能。 计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识；另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。人工神经网络应当称为计算神经网络。 第一个对计算智能的定义是由贝兹德克（Bezdek）于1992年提出的。 尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显，然而讨论它们的区别和关系是有益的。马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR与生物神经网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。忽视ANN与CNN 的差别可能导致对模式识别中神经网络模型的混淆、误解、误表示和误用。 提问：计算智能与人工智能的区别和关系如何。 贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。 他给出有趣的ABC： A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的 B－Biological，表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物的 C－Computational，表示数学＋计算机 图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。