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1.
[目的/意义]旨在提高在线健康社区信息服务水平,满足患者用户不同场景下的深层次信息需求。[研究设计/方法]融入信息推荐服务的场景要素,通过分析在线健康社区用户信息需求,确定场景划分标准继而划分推荐场景,从而识别不同场景要素标签,构建用户画像概念模型,并采用RFM模型对采集到的在线健康社区用户数据进行精细化筛选运营,借助形式概念分析的方法实现在线健康社区用户画像模型构建,并以“甜蜜家园”为数据源实现糖尿病在线健康社区用户画像构建和标签聚类。[结论/发现]通过深度挖掘聚类,发现在线健康社区“观望型”“宣传型”“高产型”和“经验型”四类用户群体及其健康信息需求。[创新/价值]以信息推荐服务模式为导向,聚焦于用户画像构建的整体流程,此研究视角有助于在线健康社区优化服务水平,提升用户满意度。 相似文献
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[目的/意义]分析并提出虚拟健康社区文本数据的知识发现策略,构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。[方法/过程]通过总结分析虚拟健康社区文本数据特点,针对其特点带来的数据挖掘困难制定相应的知识发现策略,并在DIKW体系指导下,依据提出的知识发现策略构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。通过应用计算机编码、自然语言处理技术、句法分析、制定推理规则等方法实现从自由文本数据到药物不良反应智慧的数据价值升华过程。[结果/结论]通过实证研究验证提出的知识发现策略和知识发现模型的有效性和可操作性,为后续虚拟健康社区文本数据知识发现的相关理论与实证研究提供参考。 相似文献
3.
在线健康社区用户个人健康信息管理行为特征研究 总被引：3，自引：1，他引：2
[目的/意义] 旨在对在线健康社区用户的个人健康信息管理行为特征进行分析，并在此基础上，对"平台-PHIM-健康目标"这一模式中的元素之间的关系进行探讨。[方法/过程] 选择患有红斑狼疮的在线健康社区用户作为调查对象。采用聚类方法对个人健康信息管理行为的总体测度水平不同的群体进行识别；利用单因素方差分析（One-way ANOVA）对不同群组进行比较研究。[结果/结论] 将依托在线健康社区进行的个人健康信息管理行为界定为健康信息发现、健康信息互动和健康信息分享。从数据分析结果来看，首先，在线健康社区的红斑狼疮患者在个人健康信息管理行为水平上存在显著的高低差异。第二，用户所感知到的社会支持与其个人健康信息管理水平存在正相关关系。第三，个人健康信息管理与用户健康目标之间存在正相关关系。本研究为在线健康社区完善其服务方式，促进慢性病人个人健康信息管理水平提高提供合理建议。 相似文献
4.
[目的/意义] 探索搜索引擎、网络健康社区、问答社区、社交软件四类健康信息平台下,人格特质对青年人健康信息搜寻行为的影响,以期能够改善国内健康信息服务,为青年用户提供有效的健康信息支持。[目的/意义] 以青年人作为研究对象,采用问卷调查法收集了391位用户的数据,并选取30位用户进行访谈,利用相关统计方法,对不同健康信息平台下用户健康信息搜寻行为的人格特质差异进行实证分析。[结果/结论] 研究结果发现,人格特质对青年人健康信息搜寻行为具有显著影响,并且不同人格特质对不同平台健康信息搜寻的影响效应大小各异;用户在不同健康信息平台下的健康信息搜寻行为具有差异性,其中,搜寻引擎的使用经验最为丰富,而网络健康社区的经验最为匮乏,并且对PC端与移动端的健康信息平台的使用偏好不同。 相似文献
5.
[目的/意义] 探究网络健康社区知识共享的影响因素,对优化网络健康社区知识服务、促进健康知识的交流与传播具有重要意义。[方法/过程] 将网络健康社区中的知识划分为公共健康知识和个人健康知识,依据社会认知理论构建影响因素模型,并利用结构方程模型进行验证和分析。[结果/结论] 数据分析结果表明,自我效能、利他主义、社会信任、社会认同、感知有用性等变量与公共健康知识和个人健康知识共享行为都呈显著正相关,感知风险与公共健康知识共享行为无显著相关性,与个人健康知识共享行为呈显著负相关。 相似文献
6.
[目的/意义] 针对现有移动电子商务服务质量评价指标不客观的问题,重点研究移动电子商务环境下评价服务质量的模型及方法,为消费者科学选择电商服务提供参考,为企业改善服务质量提供建议。[方法/过程] 引入群决策理论中的对语言评价信息的处理方法,首先将7粒度短语评价信息转化为三角模糊数,然后收集用户给出的语言短语形式评价信息,计算各个评价指标的质量评价值,最后计算评价值与三角模糊数之间的相似度,相似度最高的语言短语即为其对应的服务质量评价等级。[结果/结论] 以手机淘宝服务质量为评价对象进行实证分析,验证了基于语言评价信息的移动电子商务服务质量评价方法的科学性和有效性。 相似文献
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[目的/意义] 为解决高校图书推荐过程中面临的“数据稀疏”和“冷启动”问题,研究表明：优化读者评价矩阵和相似度模型是提高图书推荐质量的关键。[方法/过程] 提出一种协同过滤改进方法,以图书分类为项目生成用户评价矩阵,并考虑借阅方式、借阅时间和图书相似度对用户兴趣度的影响,优化矩阵中的样本数据;同时,在计算读者相似度时融入读者特征和图书特征。[结果/结论] 实验结果表明,该方法可有效解决“数据稀疏”和“冷启动”问题,显著降低计算量。与基本协同过滤和聚类改进的协同过滤方法相比,无论是在推荐准确率还是在用户满意率上都有较大的提高,综合推荐效果更好。 相似文献
8.
[目的 /意义]健康信息污染、健康信息利用效率过低等在线健康社区信息生态问题,严重影响在线健康社区用户对在线健康信息需求的满足,为此研究从信息生态视角出发,识别出对在线健康社区生态系统具有关键影响作用的要素,进而提出对其优化的思路。[方法 /过程]首先,在文献梳理的基础上,界定在线健康社区生态系统的内涵,并阐述维系在线健康社区生态系统动态平衡的价值;其次,结合信息生态理论识别在线健康社区生态系统的5个维度及44个构成要素,进而识别出在线健康社区生态系统的架构;最后,采用模糊集理论-DEMATEL法的研究方法,进一步从构成在线健康社区生态系统的44个要素中认清对其起到关键影响作用的12个要素。[结果 /结论 ]通过计算在线健康社区生态系统各构成要素的原因度、中心度、影响度与被影响度,可划分出在线健康社区生态系统各构成要素的属性,其中共包括25个原因要素与19个结果要素。研究有助于明晰对在线健康社区生态系统起到关键影响作用的要素,为优化在线健康社区生态系统提供参考依据。 相似文献
9.
[目的/意义] 为了提高传统协同过滤算法的计算速度,解决目标用户随着时间推移发生兴趣偏移而导致推荐系统质量下降的问题,以期进一步提升推荐系统运行效率和推荐质量。[方法/过程] 提出预先计算用户相似度算法和引入时间评分权重计算相似度矩阵的两种算法的改进,并利用Hadoop平台实证分析改进后的算法。[结果/结论] 实验结果证明：预先计算用户相似度算法缩短了对读者推送相关信息的时间,从而有效地提升了计算速度;引入时间评分权重计算相似度矩阵大大降低了MAE值,从而提高了推荐质量,两种算法同时应用后推荐系统在计算速度、准确率和新颖性方面都有显著提升。 相似文献
10.
[目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率，对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题，提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制，利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程，通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现，论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果，特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息，具有明显的主题区分性。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率。[方法/过程] 首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、“词素后方一致”方法识别词族的效果。[结果/结论] 结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与“词素后方一致”方法各具优势,可以结合使用,取长补短。 相似文献
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提出一种基于潜在语义索引和本体论的文本语义处理方法。首先构建一个基于本体论的虚拟标准文本特征向量，然后采用潜在语义索引方法以虚拟标准文本特征向量为参照对文本集进行语义聚类，最后在虚拟标准文本特征向量的导引下利用本体库中的知识对聚类获得的文本集合的类别和语义进行显性标注。实验表明，该方法能较好地在语义层面对文本进行有效的聚类，而且聚类结果能显性地显示类聚所属的类别。 相似文献
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基于主题模型的科技报告文档聚类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]探索实践以科技报告为文献载体形式的融合主题模型的文本聚类方法,拓展基于科技文献进行技术监测服务的新领域,提出基于科技报告进行语义分析的新方法。[方法/过程]以国家科技报告服务系统中的科技报告为数据源,首先基于LDA主题模型对经过文本预处理的科技报告进行主题挖掘,再基于Ward与K-means相结合的聚类算法对包含主题分布信息的文本向量进行聚类分析,尝试提出一种适合科技报告文档聚类的文本挖掘新方法。[结果/结论]实验结果表明,LDA主题模型能有效准确挖掘科技报告中的主题信息,所提出的Ward与K-means相结合的聚类算法对科技报告的聚类效果也优于其它传统聚类算法。 相似文献
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[目的/意义] 在语义出版发展的背景下,针对目前学术期刊数字资源聚合中存在的问题,提出实现面向语义出版的学术期刊数字资源聚合的方法,以期解决学术期刊数字资源提供与科研用户信息需求间的矛盾。[方法/过程] 探讨面向语义出版的学术期刊数字资源聚合模型,构建以"冠心病"为具体应用背景的资源聚合实例,验证面向语义出版的数字资源聚合方法在学术期刊数字出版中的可行性。[结果/结论] 以语义出版为导向进行学术期刊数字资源深度聚合,可以实现数字资源知识单元之间及与外部知识组织的语义关联,为科研用户提供更加高效的信息资源服务。 相似文献
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针对传统文本分类算法在向量空间模型表示下存在向量高维、稀疏以及忽略特征语义相关性等缺陷所导致的分类效率低和精度不高的问题,以知网(HowNet)为知识库,构建语义概念向量模型SCVM(Semantic Concept Vector Model)表示文本,根据概念语义及上下文背景对同义词进行归并,对多义词进行排歧,提出基于概念簇的文本分类算法TCABCC (Text Classification Algorithm Based on the Concept of Clusters),通过改进传统KNN,用概念簇表示各个类别训练样本,使相似度的计算基于文本概念向量和类别概念簇。实验结果表明,该算法构造的分类器在效率和性能上均比传统KNN有较大的提高。 相似文献
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[目的/意义]作为一类面向学科领域科技情报需求、针对全文本关键语义计量分析、旨在实现情报自动化到知识自动化实践应用的探索研究,本文基于语义标注和机器学习等技术,在前期研究从知识元共现视角探测研究前沿演进机理基础上,进一步提出一种基于知识元变异的研究前沿知识演进分析方法。[方法/过程]利用Word2vec词嵌入模型将知识元表示为词向量,通过计算知识元向量的欧几里得距离,利用K-means聚类方法识别具有相似语义语用关联的知识元簇集,计算历时簇集内各知识元TF-IDF值,对变异后知识元重要程度的突发变化结果进行定量测度,进而挖掘ESI研究前沿演进中的知识元变异特征和规律。[结果/结论]通过探测结果的对比检验发现,基于知识元变异的科学计量方法,不仅是对前期研究方法的补充和拓展,使得针对研究前沿内部知识运动规律的挖掘更加具体详实,更是在时间序列范畴内,能够尽早、及时探测研究前沿未来发展动向和关键情报信号的有力证据。 相似文献
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[目的/意义] 针对SAO结构短文本分类时面临的语义特征短缺和领域知识不足问题,提出一种融合语义联想和BERT的SAO分类方法,以期提高短文本分类效果。[方法/过程] 以图情领域SAO短文本为数据源,首先设计了一种包含"扩展-重构-降噪"三环节的语义联想方案,即通过语义扩展和SAO重构延展SAO语义信息,通过语义降噪解决扩展后的噪声干扰问题;然后利用BERT模型对语义联想后的SAO短文本进行训练;最后在分类部分实现自动分类。[结果/结论] 在分别对比了不同联想值、学习率和分类器后,实验结果表明当联想值为10、学习率为4e-5时SAO短文本分类效果达到最优,平均F1值为0.852 2,与SVM、LSTM和单纯的BERT相比,F1值分别提高了0.103 1、0.153 8和0.140 5。 相似文献