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[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。 相似文献
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[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。 相似文献
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[目的/意义]构建以用户借阅行为画像为导向、与馆藏图书资源画像内容挖掘相结合的精准阅读推广模式,进而有效地推广阅读。[方法/过程]基于江苏省公共图书馆大数据服务平台,以2021年某市公共图书馆7 728名读者、84 754条借阅数据为研究对象,借助Excel、FineBI和微词云等工具,分析读者的历史行为数据建立用户借阅行为画像,同时采取结合图书特征和资源标签的方法建立资源画像,在此基础上进行图书推荐。[结果/结论]根据用户画像和资源画像的特征相似度进行推荐图书,可以提高阅读推广服务精准化和增加用户黏性。 相似文献
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构建一个理论模型解释虚拟社区的技术设计属性和管理设计属性如何影响用户所感知的效用性、娱乐性以及归属感,从而促进虚拟社区用户的粘性.以国内多个休闲虚拟社区的用户为样本,搜集了247份有效问卷对该模型进行实证检验,分析结果表明娱乐性及归属感是影响用户持续参与的主要动机,而个性化服务、社区基础设施、基于活动的交流机会,以及社区朋友圈感知则是显著影响用户持续参与的技术与管理设计因素.文章可以帮助虚拟社区的运营者有效地改进社区技术与管理的设计,以促进用户的持续参与,进而增加用户的粘性. 相似文献
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[目的/意义]为提高用户信息检索的精度,为用户提供更为精准化和个性化的信息服务。[方法/过程]在梳理用户画像研究成果的基础上,提出了信息后组织的服务方式,进而设计了基于用户画像的信息后组织系统,并探讨了该系统的实现方法,最后利用"豆瓣网"平台中的数据对所设计的模型进行了实例验证与分析。[结果/结论]实验结果表明,基于用户画像的信息后组织系统可提供精准度更高的信息检索结果集,可体现相似用户之间偏好的细微差别,验证了所设计系统模型的可行性与优势。[局限]实例验证中的用户样本集数量较少,也尚未对用户画像的动态修正进行验证。 相似文献
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[目的/意义]学术用户画像是对用户访问使用学术资源行为的较全面的刻画。本文尝试构建图书馆学术用户画像的信息行为标签和研究兴趣标签,来准确定位学术用户的信息需求,以便推荐合适的学术资源。[方法/过程]具体方法是全面获取用户的访问日志并进行清洗处理,然后构建从学术用户信息行为出发的用户画像标签体系,进一步研究构建了基于研究兴趣关联的信息资源推荐服务。[结果/结论]本研究有助于提高用户信息获取效率,提高图书馆学术资源推荐服务的质量,并为结合其它资源全面构建图书馆学术用户画像提供一定的借鉴。 相似文献
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【目的/意义】构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型是满足学术新媒体用户对学术信息
资源精准化、个性化与专业化的要求,同时也是提高学术信息流转效率以及价值增值的有效途径。【方法/过程】在
探究学术新媒体信息流转模型的基础上,进一步分析学术新媒体用户需求与分层画像,重构学术新媒体用户画像
步骤,构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型。【结果/结论】基于用户动态画像的学术新媒体信息
精准推荐模型能够实现学术信息资源与用户的精准对接,提升用户忠诚度,更好地服务科研工作者的学术活动。
【创新/局限】从理论框架角度分析与构建学术新媒体信息推荐模型,后续将重点研究模型的技术实现与实践应用。 相似文献
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[目的/意义]挖掘高校图书馆研究间的用户行为规律特征,为研究间设施改进、精准服务提供数据支撑。[方法/过程]利用北京师范大学图书馆研究间系统日志数据,参考用户画像的研究思路,对数据进行多维度行为建模,探索影响用户行为的主要因素,并建立用户原型。[结果/结论]行为分析发现,学科特点因素和学生年级是影响研究间使用的重要因素;研究间预约热度与采光条件和相对位置显著相关;研究间违规使用行为与用户所在年级和学科有一定的关联;研究间预约与绩效之间存在一定相关性。多维度行为分析可为改进设施、建立用户原型提供数据支撑。 相似文献
9.
[目的/意义]旨在发现国内用户画像研究领域的研究主题以及这些主题的发展脉络,为图书馆用户画像的构建提供参考。[方法/过程]运用LDA主题模型对国内用户画像研究论文的题目、摘要和关键词等内容进行文本挖掘,按年度对热点主题进行分析并发现各主题的演化趋势。[结果/结论]国内用户画像研究领域大体可划分为8个研究主题：新媒体营销、电商系统与精准营销、推荐算法与推荐系统、健康信息服务、教育教学、金融服务、社交网络与内容分析、高校图书馆与信息服务。研究主题按年度演化趋势可分为上升主题、平稳主题和衰减主题3类。高校图书馆与信息服务是上升幅度最大的主题,这表明研究人员越来越关注用户画像在图书馆及相关领域的应用研究。 相似文献
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[目的/意义]通过对知识共享影响因素的分析，学术虚拟社区平台可以有针对性地提升老用户活跃度与留存率，在此基础上进一步吸引新用户。[方法/过程]本文以"经管之家（原人大经济论坛）"为研究平台，使用Python语言抓取该平台下40 000条有效用户数据，构建学术虚拟社区知识共享行为影响因素的研究框架，并采用更为科学合理的分位数回归对研究模型进行验证。[结果/结论]研究结果表明：用户访问量、论坛币、活跃度以及好友数量对知识共享数量有正向的显著影响，而是否邮箱认证、论坛币、活跃度以及好友数量对知识共享质量具有显著的正向影响。学术虚拟社区管理者通过强化这些显著正向因素对社区平台的可持续发展具有重要意义。 相似文献
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[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。 相似文献
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[目的/意义] 在资源质量参差不齐的虚拟学习社区中,通过度量知识贡献者的信誉来间接判断资源质量,有利于解决用户的资源选择难题。[方法/过程] 采用文献分析法确定了虚拟学习社区用户信任知识贡献者的主要影响因素,分析了虚拟学习社区用户的行为结构与信任影响因素之间的关系,并在此基础上通过问卷调查法构建了虚拟学习社区知识贡献者信誉评价指标体系,最后将评价指标体系应用于"计算机技术论坛"中进行社区可信用户识别实验。[结果/结论] 研究发现,知识贡献者的信誉评价可从用户的权威性和专业知识能力两方面进行,且基于信誉评价指标体系的信誉度量方式具有较高的可信用户识别性能。 相似文献
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[目的/意义] 构建基于用户兴趣标签的网络社团识别模型（Fuzzy Interests and User Hybrid Model,FIUHM）,揭示用户兴趣与社团形式概念间的模糊层级关系,实现多粒度属性与社团拓扑结构的层次聚类。[方法/过程] 通过抽取豆瓣电影社区数据,实现基于用户标签的兴趣强度语义标注,利用用户相似度,获取社区用户间兴趣语义距离;将网络社区的领接矩阵映射为社团形式背景,构建社团模糊概念格,建立社团形式概念及其偏序关系集,完成社团形式概念建模;通过计算社团稳定指数,识别网络社团边界,并聚类最大独立社团,实现兴趣社团的在线检测。[结果/结论] 通过对比实验,验证了FIUHM模型的有效性,实验表明将模糊形式概念分析引入网络社团识别研究,利用模糊概念格的偏序关系建模用户节点间的兴趣相似度,有利于提高社团识别的分辨率。 相似文献
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[目的/意义]深化与丰富网络社区用户知识发布与交流机制相关的理论研究,旨在为网络社区知识服务的前沿发展注入新活力。[方法/过程]以前沿理论研究为基础,从社区用户主体因素和网络社区客体因素两个维度中提取五个要素,构建网络社区用户知识发布行为影响因素模型。借助SPSS软件对所获取到的Keep用户数据进行分析。[结果/结论]偏好运动强度越大、社会交互越多、社会影响力越大、锻炼经验更为丰富的Keep社区用户,其知识发布行为倾向更强烈。 相似文献
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[目的/意义]构建基于用户体验视角的学术虚拟社区评价指标体系,既有利于提升学术虚拟社区的知识服务水平,也有利于提高其影响力与竞争力,对于学术虚拟社区的持续健康发展具有重要意义。[方法/过程]本文从用户体验视角出发,以D-S证据理论为基础,运用D-S证据合成方法,构建用户体验视角下学术虚拟社区评价指标体系,并计算各级指标的权重系数。[结果/结论]最终得到包含8个一级指标和24个二级指标的学术虚拟社区评价指标体系。其中,可靠性权重为0.2568,易用性权重为0.0625,规范性权重为0.0407,互动性权重为0.0888,关怀性权重为0.1176,丰富性权重为0.0322,有用性权重为0.1784,时效性权重为0.2230。最后以小木虫为例进行了评价分析。 相似文献
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[目的/意义]外部奖惩缺位时,学术社区成员自觉进行知识贡献行为有待研究。[方法/过程]通过建立复制者动态方程,解释了在有限理性的学术虚拟社区知识贡献活动中,规范内化者和投机者的演化博弈,并将其纳入NetLogo平台中进行计算机仿真,模拟了更贴合学术虚拟社区现实的规范内化演化。[结果/结论]结果显示,社区知识积累、组织规模和认知成本均为社区成员放弃理性计算,选择自觉遵守规范,主动贡献知识的利他行为的影响因素,并据此对学术虚拟社区规范化管理提出建议。 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】虚拟学术社区的发展离不开用户参与,研究分析虚拟学术社区当中用户参与行为类型,对于
促进虚拟学术社区用户之间的知识交流具有一定的启发价值。【方法/过程】依据扎根理论,对小木虫虚拟学术社区
进行数据采集,将用户分为初级用户、中级用户以及高级用户三个等级,搜集了小木虫论坛热门博客栏目下,回复
大于 10的帖子内容,利用质性分析软件 NVIVO12.0对其进行开放式、主轴式和选择性编码,并据此构建虚拟学术
社区参与行为的模型。【结果/结论】根据编码结果显示,用户在虚拟学术社区参与行为总共可以分为问候欢迎、调
节规范、协助、欣赏、同情、抱怨、庆祝和交际8种类型,不同等级的用户的参与行为具有不同的特点,在实际参与过
程当中应当强化每种用户的角色,为虚拟学术社区的未来发展提供强大助力。【创新/局限】虽然数据来源较为单
一,但是本文将扎根理论引入虚拟学术社区的研究中,完善了该情境下用户参与行为的分类体系,对现有研究成果
进行补充。 相似文献