陈文广
- 作品数：8 被引量：101H指数：5
- 供职机构：北京大学信息管理系更多>>
- 发文基金：全国教育科学规划课题国家自然科学基金北京市重点学科建设基金更多>>
- 相关领域：文化科学理学更多>>
- 查询优化与动态自动聚类系统被引量：8
- 2005年
- 查询优化在大型检索系统中是十分必要的。查询优化包括静态形式、结合词集的形式和动态自动聚类形式。文章概要分析了AlltheWeb、Teoma、Vivisimo、GuideBeam等动态自动聚类的特点和机制,并提出了建立动态自动聚类系统的一些建议。
- 马张华陈文广
- 关键词：自动聚类查询
- 英文媒体的议程设置及对国家形象管理的启示：对五个奥运举办城市报道主题的跟踪研究被引量：11
- 2008年
- 大众传媒在国家形象的外显和传播过程中,是影响受众最有效的途径。全球媒体事件(如奥运会)通过媒体聚焦,在短时间内对国家形象的改变产生影响。作者以11,636篇国内外英文媒体对五个奥运举办城市的报道全文为分析对象,通过社会网络分析方法,借助数据挖掘软件,对文献的主题词进行统计分析。数据显示,有关北京奥运会的报道共涉及592个议题,核心议题主要集中在政治、经济发展和环境保护等领域,且议题呈逐年增加趋势。
- 董小英彭泗清王其文余艳郝金星陈文广窦曦骞
- 关键词：大众传媒议题设置社会网络理论
- 一种基于滑动窗口模型的MOOCs辍学率预测方法被引量：14
- 2017年
- 【目的】通过北京大学在Coursera平台上运行的课程数据,对学生的辍学行为进行研究,以期预测学生的辍学点和辍学行为,改建教学慕课质量和方法。【方法】在课程数据基础上,提取19个特征,使用机器学习算法构建滑动窗口模型,动态预测学习者辍学率。【结果】模型预测准确率高,普遍在90%以上,效果稳定,支持向量机(SVM)和长短记忆网络(LSTM)方法建模效果更好。【局限】课程数据选课人数偏多,没有考虑其他课程数据稀疏问题,模型的可移植性仍需要进一步考虑。【结论】使用滑动窗口模型建模,能够帮助MOOC课程教师和设计者动态地追踪课程学习者辍学行为,准确率高,可以帮助教师通过快速的反馈来调整课程,降低辍学率。
- 卢晓航王胜清黄俊杰陈文广闫增旺
- 关键词：辍学率滑动窗口模型
- 奥运会与国家形象:国外媒体对四个奥运举办城市的报道主题分析被引量：42
- 2005年
- 2008年北京奥运会是塑造我国国家形象的良好契机。本文对国外媒体对四个奥运举办城市的3607篇报道进行了主题词统计和分析。调查发现:国外媒体在关注北京奥运会时,讨论最多的主题是政治,这与对其它三个举办城市的报道有显著差异。作者提出了政府应协同媒体和企业利用奥运会整合国家形象传播,在对外信息发布中发挥积极主动作用等建议。
- 董小英李其师曾志余艳陈文广马张华
- 关键词：国家形象奥运会媒体主题分析
- 公共文化数字资源云服务的一种中心化身份认证模式被引量：1
- 2015年
- 【目的】提出一种中心化的身份认证模式,解决用户身份管理问题。【应用背景】"国家公共文化数字支撑平台"的身份认证问题既需要考虑平台自身拓扑结构的特性及其影响,也要兼顾平台各成员图书馆原有用户身份的自治性问题。【方法】通过隐式或显式的全局身份及其与自治身份的映射关系统一成员图书馆的自治身份,达到身份资源统一规划的目的。【结果】该模式下,用户无需记忆多个身份,支撑平台下的成员图书馆共享用户信息,以实现用户中心思想,并且有利于新成员图书馆的加入。【结论】该模式具有一定可行性,但也存在效率、身份歧义、安全性等问题,需要在应用于支撑平台的过程中调整和试验。
- 顾嘉伟王胜清赵丹群陈文广
- 关键词：身份认证云服务
- 基于TPACK的高校教师混合式教学胜任力模型研究被引量：20
- 2022年
- 提升高校教师混合式教学胜任力对于提高教师教学学术水平,促进互联网背景下高校教师专业发展具有重要意义。本研究以教师专业发展和教师胜任力理论为指导,对混合式教学胜任力、TPACK知识框架等相关文献进行分析,结合高校教师特点构建了包括专业价值观、知识与技能、创新与学术3个核心维度和10项胜任特征的高校教师混合式教学胜任力模型,能够较为全面地解释混合式教学对高校教师提出的胜任力要求。在理论模型基础上,通过改编已有成熟测量工具形成高校教师混合式教学胜任力量表,包含专业价值观、知识与技能、创新与学术3个子量表和48道测量题项,通过实证调查检验了该量表的有效性和稳定性。该量表能够为测量高校教师混合式教学胜任力水平提供工具支持。
- 王晶心王胜清陈文广
- 关键词：高校教师TPACK教师专业发展测评工具量表
- 基于控制词集的中文信息动态自动聚类研究被引量：4
- 2006年
- 以专用词典为切分工具,建立以概念为基础的、具有主题分类特点的类目结构是中文信息动态自动聚类的一种适用方式。该文探索了基于控制词集的中文信息动态自动聚类技术,包括专用控制词集的构建,动态有限环境下的自动聚类程序、聚类算法,以及结合控制词集对聚类结果进行优化控制等,最后对实验结果给出了概要评价。
- 马张华陈文广金海燕朱剑俊崔会娟刘贞君
- 关键词：词汇控制
