--2017北京郵電大學篇
歷年獲獎名單
2017人民網獎學金獲獎名單：
一等獎：徐德鴻
二等獎：邢瑞斌、范新龍
2017人民網優秀技術課題獲獎者名單：二等獎：王藝寧、白蔓、賀晉
三等獎：羅曉芃、張棟凱、姜丹、黃予靜、
楊凱玥、董晨西、楊沁柳、陳劍沖、
常樂、郭文文、郭泰、杜寶琛、馬正、
李凌雲、閆敏、任皓
優秀論文二等獎（1）
王藝寧、白蔓、賀晉
- 基於深度學習的新聞圖像情感識別模型的設計與實現
- 現代媒體中，圖片在新聞傳播過程中發揮了越來越重要作用，隨著受眾視覺媒介依賴程度的提高，基於圖像高級語義的組織分類成為現在迫切需要解決的問題。雖然每個人文化背景、評判標准都存在著個體主觀差異，但整體方向存在相似性，能夠准確分析新聞圖像的情感語義對於提升圖片與文字報道情感色彩的符合度以及避免圖文相悖的報道對大眾產生情感誘導具有重要意義。
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優秀論文三等獎（5）
羅曉芃、張棟凱
- 微博內容運營對上市企業業績影響研究
- 社交媒體的發展打造了傳統媒體結合新媒體的全方位立體化傳播模式，企業也愈加重視利用社交媒體渠道進行信息傳播與客戶溝通。本研究對141家標普500成分企業在Twitter上發布的信息進行語義分析，基於信號理論與有限注意力理論建立理論模型，實証分析了Twitter上不同類別信息與企業股票超額收益間的相關關系。研究發現企業形象提升類信息有效地提高了投資者的感知價值，而非企業形象提升類信息多為中立信息，過多地佔用了投資者處理企業形象提升類信息的注意力資源，顯著地削弱了企業形象提升類信息及盈利相關信息與股票超額收益之間的正相關關系。根據研究結論，為人民網微博內容運營提出建議：首先對微博發布內容進行分類，其次需明確內容運營定位，合理分配強信號與弱信號的發布數量。
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姜丹、黃予靜、楊凱玥
- 基於關鍵詞的文本內容過濾算法的研究與應用
- 本文對目前文本過濾技術進行了調研，並在此基礎上利用空間向量模型作為用戶需求模板，使用余弦距離計算文本相似度，採用K-means算法進行文本聚類分析效果優化，提出了基於關鍵詞的文本內容過濾模型，能夠為人民網用戶個性化推薦新聞、廣告、文章等信息，縮短信息檢索時間，最大程度為用戶提供其感興趣的內容，創造經濟與社會價值。
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董晨西、楊沁柳、陳劍沖、常樂
- 基於用戶畫像與新聞詞向量的個性化新聞推薦模型
- 目前，由於用戶行為數據的高維稀疏特點以及衡量新聞內容相似性的復雜度較高，本文針對這兩個問題，從分類角度考慮，提出一種基於用戶畫像與新聞詞向量的個性化新聞推薦模型，對用戶的行為數據等進行分析，構建用戶畫像模型，提取用戶畫像特征，並使用指數衰減模型的Word2Vec框架進行詞向量訓練，結合文本特征的向量空間模型構建新聞全局特征，預測用戶對新聞的行為——點擊、不點擊，從而將點擊概率較高的新聞推薦給用戶，提高推薦效果，可廣泛應用於新聞門戶網站，如人民網、網易新聞等。
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郭文文、郭泰、杜寶琛、馬正
- 新媒體時代下新聞傳播“五力模型”的構建及可視化實現
- 新媒體的出現給新聞帶來了傳播主體和傳播方式的變革，影響了新聞傳播的測度。本文基於新媒體傳播環境下的特點，結合傳播內容、傳播過程和傳播效果三個方面的動態因素，建立一個新媒體下的新聞傳播的測量工具——五力模型（影響力、傳播力、公信力、說服力和號召力），來定量地計算一則新聞的影響力，並對其進行概念界定和指標體系的構建﹔並通過獲取涵蓋傳播網絡、交互過程等動態因素的新聞文本數據，來最終實現並驗証新聞傳播五力模型的算法及可視化系統，力求客觀地衡量新聞的影響力。
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李凌雲、閆敏、任皓
- 新聞自動寫作若干技術研究
- 本文調研了常用的智能化生成文本的方法，鑒於文本數據具有序列性的特點，循環神經網絡在文本生成任務上卓有成效，常用的循環神經網絡模型主要是LSTM，GRU。本文首先對這兩個模型進行了簡要介紹，然后應用這兩個模型到文本生成中，包括的方法有：1)將訓練語料數據經過語言模型生成具有語義特性的分布式詞表示，作為LSTM或者GRU的輸入，訓練得到神經網絡模型，將新的數據也使用詞表示的方法輸入到已經得到的模型中，得到新的文本輸出﹔2) 使用深度生成模型變分自編碼，對語料數據學習到一個生成模型，使用該生成模型得到新的文本輸出。最后提出這兩種方法在實際應用中的困難。
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