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第一章

• 神经重构：指的是人脑进行自我更新的能力。
• 工作记忆：在这个虚拟的寻找钥匙的过程中，你的大脑将记住的信息从潜意识中调动到注意力可及的地方。
• 执行控制、认知控制：指的是区大脑的特定区域能够调用特定的记忆并且将有用信息保留在工作记忆中
• 元认知：执行控制力还让我们能够对自己的思维进行思索。
• 流量控制：新的通讯技术让我们能够更好地控制自己何 时、以何种方式、与谁互动。
• 数字化思维模式：数字化能使沟通变得更加有针对性，灵活性、多功能性和信息综合能力并不互斥，易于受众。
• 鸡尾酒会效应：也叫选择性关注，指将自己的听觉注意力放在某个特定的关注兴奋点而将其余的点全部过滤出去的能力。
• 神奇的数字七：在某一时刻，工作记忆中只能保持7个信息单元（根据个体不同有正负两个信息单元的误差）。如果要处理7个以上的信息单元，大脑将启动某种机制，将当前注意力焦点中的信息移除，并将其他信息从记忆中调动出来。
• 虚拟社区：由计算机网络彼此认识的人，在某种程度的认识、分享某种程度的知识和信息，在很大程度上如同对待朋友般彼此关怀，从而形成的团体。
• 信息过载：超过个人或系统所能接受的范围。
• 间接性强化：让人亲身经历或让人从书、报纸、电视、电影。等媒体中观察，是他们间接的感受到态度的强化。
• FMRI：（functional magnetic resonance imading功能性磁共振成像)
• 默认网络 ：为节省IP资源创立了一个子网掩码默认网络。

元认知有三个组成部份：
1．元认知知识（也叫元认知意识），指个人对自身及他人作为认知主体的了解；
2．元认知规则，指对认知和学习经验加以管理的规则，通常通过一系列控制学习行为的活动来实现。
3．元认知经验，指同当前持续的认知活动有关的经历。

第二章

• 用Easywhois 查询信息源
• 用Alexa.com 查询网站点击量
• 如果知道网站的URL，可将它输入到Network-tools.com查询
• 网站名域以.gov /.edu /.org 结尾，通常可以认为它们比较可靠
• Sourewatch.org 帮助人们追踪网络组织的查询服务
• Snopes.com 致力于揭穿网络上的流言
• H因子：统计著作被他人引用的次数
• 弥母：指流行的、以衍生方式复制传播的互联网文化基因
  三点定位
  记者讲究“三点定位”即从不同的可信的信息源处验证信息的可靠信：
  一、独立的信息源连接 。
  二、通过“traceroute"的网络服务来测试网站是否能通过。
  三、专门的媒体机构发布的信息。（自己总结）
  媒体消费的五条原则（将被动消费转化为主动学习的五条）
  一、保持怀疑
  二、主动判断
  三、开拓思维
  四、不断追问
  五、学习媒体技术

协同过滤：

基本概念就是把这种推荐方式变成自动化流程
一、协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础
二、基于用户（User-Based）的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户；同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。
三、基于项目（Item-Based）的协同过滤算法是常见的另一种算法。与User-Based协同过滤算法不一样的是，Item-Based 协同过滤算法计算Item之间的相似度，从而预测用户评分。也就是说该算法可以预先计算Item之间的相似度，这样就可提高性能。Item-Based协同过滤算法是通过用户评分数据和计算的Item相似度矩阵，从而对目标Item进行预测的。
四、和User-Based协同过滤算法类似，需要先计算Item之间的相似度。并且，计算相似度的方法也可以采用皮尔逊关系系数或者余弦相似度，这里给出一种电子商务系统常用的相似度计算方法，即基于条件概率计算Item之间的相似度。

第三章

• 参与机制：对自然利益的关心和杜社会公共利益，公共事务的自觉认同为基础，通过对社会发展活动的积极参与，实现发展的骚到痒处:
• 骚到痒处：反正自己是自己本来要做这件事，那不妨将其当做为大家做贡献好了。
• 参与的幂律分布:阅读 、加标签、评论、订阅、分享、网络、写作、重构、协作、调节、领导
• 产草的绵羊：使用资源的同时还提供资源的用户。
• 摩尔定律：指IC上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也会提升一倍。
• 超文本标记语言（HTML） 文件传输协议（FTP）指令上传文件。
• 文化阻力理论：一般公民都会被挡在文化生产和流通的过程之外。
• 策展：有选择的分配注意力，且有些人的选择也会影响其他人的注意力分配。
• 策展人：彼此寻找和评价信息的网络参与者，通过精心收集的链接来创作，这些收集皆可提供给他人使用。
• 流行度：评估网站潜在价值的标
• 印象管理：人们向他人“提供”信息，从而塑造他人对自身的印象—戈夫曼

课堂演练

国内协同过滤的案例

京东

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摘要

基本概念就是把这种推荐方式变成自动化流程。主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。

案例

从众多用户那里搜集到信息，从中得到推荐信息。基于用户的推荐——当系统发现你购买了一本《数据挖掘概念与技术》，而有其他用户同时购买了《数据挖掘概念与技术》和《mongobd权威指南》，那么系统猜想你同时喜欢《mongobd权威指南》的可能性也很大，就会把《mongobd权威指南》推荐给你。这种推荐是依据用户相似性，即两个用户有相同的爱好做出的推荐。基于项目的推荐——将相同类型的东西推荐给用户，如上面的京东推荐的最佳组合就是基于项目的推荐。

• 协同过滤有助于我们更好的找到与我们兴趣相同的东西，能排除掉我们不感兴趣的东西，更快速、更便捷的找到所需要的东西。

• 能快速的找到我们想找的东西，提高工作效率，个性化推荐，能形成自己的主流。

• 通过相同属性或相同兴趣能快速找到自己的所想要找的，极大便携我们的工作效率。

第四章

• 虚拟社区的定义是：一群见过面或素未谋面的人，通过BBS和网络分享文字想法。和其他社区一样，它是由一群遵守特定的软性社会契约，并且有共同兴趣的人组成的。——霍华德·莱茵戈德，“虚拟社区”（Virtual Communities）
• 众包：众包项目必须依靠人群参与才能成功。众包时，参与是自愿性质的，而且需要调动到大规模的人际网络才能让这个项目初具规模。
• 开源：指源代码可以公开让所有程序员检查和修改
• 源代码：是一系列人类可读的程序指令。
• 大数定律：数学与统计学的概念，意指数量越多，则其平均就越趋近期望值。在重复试验中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值。

如何发现信息（谷歌PageRank）；如何积累知识（维基百科）；如何科学研究（公民科学）；如何开发软件程序（开源Linux操作系统和全球用户数排名第二的Firefox火狐浏览器都是由开源社区完成的）；如何利用空余的计算能力研究（分布式计算）；如何娱乐（大规模多用户网络游戏）；如何解决难题（集体智慧）；如何产生新闻（公民新闻）；如何组织灾难救援（制作灾难地图和紧急集体响应）；如何组建社区（虚拟社区）；如何设计测试商业产品（众包）。

第五章

Sarnoff's Law 萨尔诺夫定律
萨尔诺夫定律以电视先锋大卫·萨尔诺夫（David Sarnoff）命名，说的是在电视和媒体这样的广播媒介中，网络的价值随着用户数量增长呈几何级数上升趋势：用户越多，价值越大。

Metcalfe's Law 麦特卡夫定律
麦特卡尔夫定律则来自以太网的创始人和互联网硬件结构的先驱罗伯特·麦特卡尔夫（Rober Metcalfe）。他认为，在以太网和互联网等多对多网络结构里，价值增长的速度比广播网络要快，因为增加节点可以大大增加每个节点的连接度。当每个节点都有可能连到任意节点时，每增加一个节点，就不只增加一个单位价值，潜在的连接是节点数的平方。

Reed's Law 里德定律
能够让个人构成群体的多对多网络（如互联网和万维网），其实用性增长的速度远超麦特卡尔夫定律的预测，因为每个节点的价值不仅需要乘以其连接的节点数，还要乘以可能联系到的潜在群体数目。

第六章

• 公共领域：我的结论是， 它对政治自由和民主治理的影响将尤为显著。 如果国家可以因为你对其政策的反对而随意压迫甚至谋杀你， 那么讨论物权或者隐私这些小问题就毫无意义。
• 景观社会：大众的热情遮蔽了现实， 我们自以为生活在真实世界之中， 但这个世界变得越来越虚幻， 形成罗马人的 “面包和马戏团” 〔1〕的数字超现实版本。 这种假象看上去非常真实，以至于虚假的世界变成了“幻影”，即由权贵控制的日益“高清”的扭曲的认知。
• 混合文化：用以描述一种允许和鼓励派生作品的社会文化。在数字技术的传播中催生了知识产权的强烈冲突。个人电脑就是出版社、音频工作室、视频编辑器和拷贝机器， 而互联网则是全球传播网络， 传递知识财产的成本几近于零。
• 公共主义者：并不希望废除知识财产带来的私利， 但我们都希望天平重新平衡， 让价值重新向公众回流， 而不是几乎完全落入少数全球文化生产商囊中。
• 共同创作者：现存的已发表知识产权所有者
• 乌托邦主义：对于网络公共空间的观点——特别是那种我们能用行动改善公共空间的论断。

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名词解释来源于【网络素养】