典型文献
基于PSO-BP神经网络的政务微信影响力评价模型研究
文献摘要：
[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.
文献关键词：
政务微信;指标体系;粒子群;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
贺晓宇
作者机构：
浙江省烟草专卖局,杭州 310001
文献出处：
引用格式：
[1]贺晓宇-.基于PSO-BP神经网络的政务微信影响力评价模型研究)[J].科技情报研究,2022(03):60-72
A类：
政务微信平台,灰色聚类理论
B类：
PSO,影响力评价,政府公共服务,公共服务平台,政务信息,信息公开,建设服务,服务型政府,数字政府,分析和探讨,改善服务,强影响,高影响,智能化水平,大众传播,传播理论,信息服务,用户行为,平台特征,影响能力,权重向量,聚类系数,定聚,神经网络评价,智能化应用
AB值：
0.285014
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