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[目的/意义]旨在探究用户在线健康信息接受驱动情境,构建维度模型,有利于促进用户对在线健康信息的使用和健康信息服务的推广。[方法/过程]本研究收集和分析国内外用户在线健康信息接受的相关文献,利用系统评价法,结合NVivo12质性分析软件进行分析,梳理并抽取用户在线健康信息接受驱动情境因素,构建用户在线健康信息接受驱动情境维度模型。[结果/结论]用户在线健康信息接受驱动情境主要包括目标导向、认知范式、外源刺激及情感趋同。据此,为优化在线健康信息服务提供相应对策。 相似文献
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[目的/意义]为促进健康UGC的利用、共享以及规范化管理，提出一种符合用户认知的知识标注方法。[方法/过程]首先，从健康UGC中抽取认知概念，将其归纳到认知情感、认知需求、认知风格、认知内容4个类目;其次，分析各类目下认知概念间的关联关系以构建个体认知图式，并通过图式筛选和特征融合生成群体认知图式;再次，依据群体认知图式确定知识标注的实体及其关系，进而设计健康UGC的知识标注框架;最后，利用OWL语言对健康UGC的知识标注框架进行语义描述。[结果/结论]本研究方法与大众标注法相比，在查全率、查准率、F1值方面更具优势，能更好地满足用户对健康知识的获取需求。 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]为提高知识付费平台用户感知服务质量,文章构建了融合用户画像与协同过滤的个性化推荐模型。[方法/过程]首先根据用户特性构建画像标签体系,利用TF-IDF、熵值法、k-means等方法确定用户特征标签;其次分别基于用户画像与改进后的协同过滤算法计算用户相似度,通过调和权重得到用户综合相似度;最后利用Top-N进行个性化推荐。[结果/讨论]通过知乎live付费用户信息进行验证,发现本文算法在推荐结果的准确率以及召回率上,相比其单一方法均有较大提升,且满意度高于知乎live平台。 相似文献
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【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据
时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方
法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架,
模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构
文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例,
验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特
点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论
进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入
无监督的方法提高构建效率。 相似文献
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[目的/意义]有效实现多源异构在线健康信息资源的有机融合,是开展健康信息知识型服务的重要基础。[方法/过程]首先,根据信息生成方式提炼出在线医疗健康平台中健康信息的主要特征;其次,依据用户对医疗健康信息探索实践的目标、任务与过程,将用户在线健康信息需求进行层级划分;最后,建立用户健康信息需求的响应机制。[结果/结论]在此基础上,构建面向用户需求的多源在线健康社区信息多层级融合框架,并从数据级融合、特征级融合及决策级融合逐层剖析在线健康信息多层级融合的实现路径。 相似文献
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[目的/意义]数智化时代,如何实现多源信息的有效融合是工业互联网平台在高效组织并利用信息的过程中亟须重视的问题。[方法/过程]针对工业互联网平台中多源异构的信息,文章提出一种基于本体的信息融合框架。首先构建工业互联网平台信息本体,实现对领域知识统一规范的描述;然后设置融合规则和过程,通过本体映射,利用GA-SA-BP算法计算本体概念综合相似度,获得平台信息本体与基于数据源的局部本体之间的映射结果;最后依据映射结果和融合规则实现工业互联网平台多源信息的融合。[结果/结论]以航天云网INDICS平台中的信息资源为例进行验证,所提的信息融合方法能实现多源异构信息的融合,对工业互联网平台信息资源的集成化管理和应用具有一定的参考价值。 相似文献
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[目的/意义]构建社交平台用户隐私协议文本规制评估模型框架,规范社交平台用户隐私保护协议及提升协议规制评估效率。[方法/过程]首先,结合用户隐私关注研究、用户隐私保护相关法规文本、社交平台用户隐私保护规制研究进行规制指标提取,并在指标融合的基础上构建规制评估框架模型;其次,基于规制框架模型,对获取的社交平台隐私协议进行分类模型训练数据的人工标注;最后,通过对部分文本数据训练,获得分类效果最好的模型参数,进而对收集到的33个社交平台用户隐私保护协议文本进行分类及规制评估。[结果/结论]社交平台用户隐私协议的规制结果显示,其存在内容缺失、内容粗糙、权责不明在内的多层问题,基于此从政策监督主体、平台、用户维度出发细化完善保护策略。[局限]人工编码和筛选有一定的主观性,选取的社交平台类型多而总量不大。 相似文献
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[目的/意义]调研知识付费类APP用户需求和用户偏好以及存在的问题,针对存在的问题,构建知识付费类APP服务体系,以期为知识付费类APP的服务建设与发展提供一定的借鉴。[方法/过程]利用调查问卷对用户需求、用户偏好以及知识付费类APP存在的问题进行网络调研,并对调研结果进行分析梳理。[结果/结论]在调研分析的基础上,基于用户需求提出知识付费类APP服务体系的框架与实施策略。 相似文献
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[目的/意义] 知识增殖已成为判别在线知识社区成功与否的具体标准。将Web2.0技术所支持的用户行为视作知识增殖的载体,将社区规则、规范所鼓励的人际信任视作知识增殖的条件,考察用户行为与用户信任的互惠因果关系,探索在线社区知识增殖规律。[方法/过程] 采用问卷调查法获取332份有效样本,运用AMOS20.0软件检验模型假设。[结果/结论] 用户行为的发展过程为"知识搜寻行为—知识应用行为—知识贡献行为";用户间信任的发展过程为"认知信任—情感信任",用户行为和用户信任互为因果、二者相互促进实现在线社区知识增殖。 相似文献
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[目的/意义]文章从用户视角出发,研究网络百科词条内容质量、描述质量及用户知识熟悉度对词条感知质量的影响。[方法/过程]基于线索利用理论,建立了词条内容质量、描述质量、用户知识熟悉度与词条感知质量关系的理论框架,并采用实验法予以检验。[结果/结论]词条内容质量和词条描述质量对词条感知质量均具有正向影响。用户知识熟悉度会调节词条内容质量和词条描述质量对词条感知质量的影响。当用户知识熟悉度高时,词条内容质量比词条描述质量对词条感知质量的影响更显著。而当用户知识熟悉度低时,词条内容质量和词条描述质量对词条感知质量的影响无显著差异。 相似文献
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[目的/意义] 视频评论是在线教育视频中用户交互的重要途径。分析在线视频不同评论方式中用户的行为差异对于理解用户行为规律,并促进视频平台评论功能的设计与优化具有重要意义。[方法/过程] 文章搜集Bilibili网站200个在线教育视频的弹幕与传统评论数据,结合定量统计分析和定性内容分析方法,从视频特征、用户特征和评论内容特征三方面比较用户弹幕与传统评论行为的异同。[结果/结论] 弹幕有利于提升用户的参与感,增长活跃周期,能更好地支持用户与视频内容的实时互动;传统评论可有效支持用户之间的直接互动,并帮助其开展深层次的知识交流。二者应充分结合,相互补充,提高用户在线学习的互动性和参与感。 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] 随着智媒体技术的快速发展,越来越多的企业利用各种智媒体平台与用户进行信息交互,通过获取用户信息数据,分析用户信息行为了解用户需求,提升用户信息服务质量。[方法/过程] 本文以信息系统成功模型为基础,基于信息生态理论构建智媒体环境下企业与用户信息交互意愿的影响因素模型,通过问卷调查和结构方程进行实证研究以验证模型的有效性。[结果/结论] 数据结果表明,智媒体系统质量、信息质量、服务质量以及沉浸体验对用户满意度具有正向影响,且用户满意度正向影响信息交互行为。本研究可以帮助企业完善智媒体的交互功能,对企业智媒体平台健康发展起到一定的指导作用。 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]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