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期刊文章详细信息

基于PSO-BP神经网络的政务微信影响力评价模型研究    

Research on an Evaluation Model of the Impact of Government WeChat Based on PSO-BP Neural Network

  

文献类型:期刊文章

作  者:贺晓宇[1]

HE Xiaoyu(Zhejiang Tobacco Monopoly Administration,Hangzhou 310001)

机构地区:[1]浙江省烟草专卖局,杭州310001

出  处:《科技情报研究》

年  份:2022

卷  号:4

期  号:3

起止页码:60-72

语  种:中文

收录情况:普通刊

摘  要:[目的/意义]政务微信作为依托社交新媒体的新型政府公共服务平台,对于推进政务信息公开,建设服务型政府和数字政府具有重要意义。通过深入分析和探讨政务微信影响力的评价标准,能够更好地帮助政务微信平台改善服务质量,增强影响力。[方法/过程]为进一步提高影响力评价的实用性与智能化水平,提出一种基于PSO-BP神经网络的评价方法,对政务微信影响力进行评价。首先,基于大众传播理论,围绕信息服务、用户行为、平台特征、影响能力4个维度,选取18个二级指标,构建了评价指标体系;其次,通过层次分析法确定各指标的权重向量,并应用灰色聚类理论计算聚类系数,进而确定聚类结果;最后,引入PSO算法,构建PSO-BP神经网络评价模型,对50个政务微信进行综合评价。[结果/结论]通过实例验证,该模型能够有效地对政务微信影响力进行评价,为政务微信影响力评价提供智能化应用,助推政务微信的发展和应用。

关 键 词:政务微信  指标体系 粒子群 BP神经网络

分 类 号:G203]

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同被引文献:

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