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[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性-关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性-关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性-关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。 相似文献
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[目的/意义]学术社交网络已经成为科研工作者们维护人际关系、进行科研合作和学术交流的重要途径,开展用户行为聚类研究对学术社交网络平台准确识别用户组成成分、理解用户行为、提升服务效率具有重要意义。[方法/过程]文章以ResearchGate(RG)为研究对象,在构建平台用户行为的描述模型基础上,利用K-means算法对学术社交网络的用户利用行为进行聚类分析,并立足于学科差异视角探索不同学科用户分布与行为特征。[结果/结论]研究表明RG用户可被划分为10类,不同用户群体在平台功能的利用方面存在较明显的行为偏好差异。同时,学术社交网络的用户利用行为存在学科差异,自然科学类用户类型分布较为均匀,较少呈现极端偏向某一用户群体的情况,利用行为也更加积极;而人文社科类用户主要由潜水用户组成,表现相对沉默。 相似文献
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[目的/意义]研究了大数据环境下个体投资者的信息获取行为偏好,探索新媒体环境对个体投资用户的决策影响。[方法/过程]基于开放式股票投资在线社交网络（OSN）的视角,分析、确定个体投资用户的主要信息获取行为,以及影响个体投资决策的两个重要因素;通过问卷调查收集相关数据,提出研究假设,进行数据分析,并运用回归分析方法进行假设检验,分析个体投资者决策的信息获取行为偏好。[结果/结论]研究发现：不同个体投资者对信息获取行为的选择存在明显差异;并且个人分析能力不同的投资者的行为偏好存在差异;个性化推荐是对个体投资者决策具有较大影响作用的信息获取行为。 相似文献
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[目的/意义]针对科研用户在线学术关系网络及行为模式的分析,将丰富和深化面向学术社交网络的用户行为理论,并推动平台服务功能的优化,引导用户基于平台充分开展学术交流活动。[方法/过程]选取科研用户在学术社交网络中的关注与合作关系,从整体层面归纳不同时间下用户关注关系网络与合作关系网络的结构特征,同时从个体层面基于聚类分析提炼不同用户利用学术社交网络开展学术交流的行为模式,并揭示其时序规律。[结果/结论]整体层面,关注关系网络与合作关系网络正逐渐扩大规模,关注关系网络各用户间联系更为紧密,核心用户倾向于与网络中的高度值节点相连;合作关系网络兼具拓宽与加深趋势,核心用户间的连接较为发散。个体层面,学术社交网络中的用户可分为5种类型,其行为模式短期内具有稳定性,多数发生行为变化的用户体现在平台交流功能的使用偏好、机构内外交流重视程度的转变等方面。[局限]对学术关系仅选取平台中的关注关系和合作关系,研究样本未考虑到年际内更为细粒度的变动;研究停留在对于结构化数据的定量分析,未考虑文本内容等非结构化数据,这可能会对结论有所影响。 相似文献
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[目的/意义]从在线健康社区用户兴趣的动态迁移性出发，将时间特征融入社交关系和个人偏好，完善在线健康社区个性化推荐算法，进一步提高用户获取健康信息的准确性。[方法/过程]首先，从用户社交关系出发，构建融入时间特征的用户影响关系网络；其次，依据用户个人偏好，构建融入时间特征的用户话题帖匹配矩阵；最后，将两者融合得到用户话题帖兴趣评分矩阵，据此形成每个用户的TOP-N推荐列表。[结果/结论]构建的融合时间特征的个性化推荐算法可提高推荐的准确度，提升在线健康社区个性化推荐算法的性能。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]基于档案机构应用社交媒体开展档案信息服务效果不显著的现状,结合贝叶斯模型开展了社交媒体背景下的档案信息资源个性化服务研究,力求从数据分析与知识发现的角度改进和优化基于社交媒体平台的档案信息资源服务.[方法/过程]构建了社交媒体背景下的档案信息资源个性化服务模型并深入解析了其实现过程,并以用户相似性为基础,... 相似文献
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[目的/意义]在线评论是影响消费者购买决策的关键因素,其前因和后果已得到多学科领域密集关注,但对作为载体的在线评论系统的探究非常匮乏,文章在特性视域下对在线评论系统设计开展研究对于电商平台了解设计特性的用户关注、探明用户信息需求差异、有针对性地优化在线评论系统设计以满足用户决策需求、提升决策效率和用户体验具有重要意义,并预期为其他信息产品的优化设计提供理论和方法参考。[方法/过程]利用Kano模型与对应分析方法对在线评论系统设计特性非对称性进行研究:首先在特性视域下建构在线评论系统设计特性集,提出一种改进的设计特性分类与度量方法,以捕捉用户对在线评论系统设计特性的非对称质量感知,进而采用对应分析方法来识别不同用户群体对设计特性的非对称重要度感知,最后以酒店在线评论系统来例证所提出的非对称性分析方法及其有效性。[结果/结论]当前酒店在线评论系统中常见的16项设计特性被划分为期望质量(7项)、魅力质量(1项)、基本质量(1项)和无差异质量(7项)四类,并给出了各类设计特性的管理策略;根据用户类型与设计特性偏好的对应分析,平台可以针对不同类型用户偏好赋予设计特性不同的显示优先级,以满足各类用... 相似文献
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[目的/意义]网络用户主要通过购物类、社交类和点评类三种常见网络类型平台发表带有情感倾向的评论,但是由于用户群体、可评论时间、可评论次数以及评论方式等的不同,使得这三种网站类型中的用户对于同一主题的情感表达存在较大差异。文章从用户情感表达特征角度对比评测购物类、社交类和点评类三种主流网络平台中用户情感评论特点,为情感分析数据源选择提供借鉴。[方法/过程]在情感分析的基础上,通过对评论特点、用户情感特征和用户痛点等的对比分析和实证分析,探索三种平台的情感表达特点。[结果/结论]实验结果表明,不同类型网络平台评论的主要内容、情感特征以及痛点表现方面均存在明显差异,进而对情感分析信息源选择提供依据。 相似文献
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[目的]社会化媒体与社交网络的迅猛发展,驱动银行开始在其网站中嵌入各种社会化工具,为用户提供社会化服务。在这种环境下,影响用户使用网上银行的因素较传统互联网环境相比可能会发生变化。因此本研究聚焦于社会化媒体环境,探究该环境下影响用户使用网上银行意愿的影响因素。[方法]通过情景式问卷收集用户数据,采用相关性分析、多元回归分析、方差分析等方法进行数据分析。[结果/结论]在社会化媒体环境下,信息支持不仅可以直接正向影响用户对网上银行的使用意愿,还可以通过网站设计对用户使用意愿产生间接影响;情感支持可以通过正向影响网站设计而对用户使用网上银行的意愿产生间接影响;感知有用性、感知易用性、网站设计均可以直接正向影响用户的使用意愿,而感知风险则对用户的使用意愿具有直接的负向影响。此外,主观规范虽不能直接影响用户使用网上银行的意愿,但可以通过感知有用性对其产生间接地影响。 相似文献
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[目的/意义]内容质量对于在线知识社区至关重要,研究贡献者身份对用户内容质量感知的影响关系,可有效提升社区价值并为社区管理提供参考。[方法/过程]基于在线社区用户身份交流理论和内容质量感知的双过程理论,提出相关研究假设和理论模型,并基于实验素材选取、用户调查和统计分析,探索其影响机理。[结果/结论]单因素方差分析结果表明：贡献者身份的专业认证程度对用户感知内容质量没有显著影响;贡献者专业身份标识等级对内容质量感知有显著影响,平均标识等级越高,用户感知内容质量越高。 相似文献
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[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。 相似文献
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[目的/意义] 丰富的健康信息源拓宽人们健康信息获取途径,但也给用户选择健康信息源提出要求。现有研究围绕用户和健康信息内容特征展开,较少考虑健康信息素养的影响。[方法/过程] 通过文献梳理得到健康信息源、健康信息源选择主体、任务、外部环境构成的影响因素模型。本研究首先设计健康信息素养测评问卷,识别低健康信息素养人群,接着通过访谈构建模型。最后设计问卷验证模型的适用性。[结果/结论] 健康信息内容和健康信息源平台是影响用户健康信息源选择的两个主要维度。权威性、时效性、相关性、实用性、一致性和可靠性几个影响因素间存在相互影响关系。教育水平会显著影响低健康信息素养用户的健康信息源选择。 相似文献
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[目的/意义]利用人工智能技术融入图书馆相关领域建设一个精准化、个性化、智能化及一站式的智慧型学科服务环境，进而推动图书馆学科服务创新，为高校一流学科建设提供发展服务与决策支持。[方法/过程]基于"双一流"政策背景，采用实证调查法对42所"双一流"高校的图书馆学科服务概况进行分析，总结了高校图书馆学科服务发展现状及当前存在的问题，提出了服务于一流学科建设的高校图书馆智慧型学科服务平台的构建原则与总体架构。在平台的功能设计方面，服务平台分为基于大数据的用户需求精准识别、基于人工智能的个性化定制服务、基于融媒体的学科研讨空间以及基于知识细粒度的学科资源聚合4个层面。[结果/结论]在分析"双一流"建设为高校图书馆学科服务赋予新的使命的基础上，为用户群体提供全面且精准的学科服务构建落地平台，切实推动高校图书馆学科服务以"双一流"战略为重要契机实现内涵式发展。 相似文献
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[目的/意义]基于社交媒体个人信息安全事件频发的现状,通过审核社交媒体的个人信息保护政策,以期从法律政策文本层面规范社交媒体的个人信息保护,保障个人信息合法权益与社会公共安全利益。[方法/过程]本文以国内外16款用户量最大、使用频次最高的社交媒体为研究对象,通过内容分析法,从个人信息采集与利用、Cookie及相关技术的提醒、个人信息储存及保护、个人信息共享转让与披露、个人信息处理权益、未成年个人信息保护角度对社交媒体的个人信息保护政策进行分析。[结果/结论]政府层面亟需保障《信息安全技术个人信息安全规范》等法律法规的底层实施,企业层面需开展个人信息保护的内部制度化建设,结合服务与产品特征细化个人信息保护政策内容,采用实名制规范未成年个人信息保护。 相似文献
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[目的/意义]从用户角度,通过用户评价内容挖掘构建形成网络学术信息资源评价模型,为网络学术信息资源评价提供一个新的视角,并为其更进一步深入研究奠定基础。[方法/过程]文章在利用爬虫工作自动抓取三个知名学术网站用户评论的语料库基础上,运用数据挖掘研究方法对评论数据进行分词、聚类,根据词间与词对关系,构建形成评价体系模型。[结果/结论]基于用户评论挖掘构建形成涵盖资源内容属性、资源外部特征、网络功能属性、获取过程、用户体验五个维度的网络学术信息资源评价体系模型。该体系模型反映出科学用户在利用新兴网络学术信息资源过程中对资源自身属性和平台规范性的关切,是用户与利用正式学术信息资源的本质区别。 相似文献
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[目的/意义] 对于一个创新平台的繁荣与发展来说,用户间进行社交互动并为平台做出贡献是至关重要的。因此,本文研究用户交互中的内容特征（信息冗余）对用户知识贡献的影响。[方法/过程] 爬取典型开放式创新平台（LEGO IDEAS）的数据,使用Python NLTK包挖掘创意文本内容,并结合信息论中的冗余度计算方法和零膨胀负二项回归模型进行实证分析。[结果/结论] 结果表明,用户交互过程中获取的信息量正向影响用户知识贡献,促进用户发布更多创意,但当获取的创意之间存在冗余信息时,信息冗余会调节获取信息量对用户知识贡献的影响。 相似文献
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[目的/意义]作为健康信息的一种,在线医评信息对用户医疗决策十分重要。研究用户查寻在线医评信息的过程,挖掘存在的障碍,有助于优化医评网站设计、促进医生在线服务和满足用户健康信息查寻需求。[方法/过程]采用检索实验、内容分析、发声思考和问卷调查等方法,从查寻表现、查寻阶段和查寻障碍3个方面分析在线医评信息这一特定情景下用户的查寻行为及存在问题。[结果/结论]结果显示教育水平和健康信息检索技能与在线医评信息查寻表现正向相关。在线医评信息查寻过程模型包括医生初筛、医评信息检索、浏览、对比、验证和利用6个阶段。健康信息检索技能和甄别能力弱、医评网站评论数量少、医院官网和医评网站可用性差以及医评网站与线下医疗服务融合程度低是影响用户查寻在线医评信息的主要障碍。 相似文献