共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
《中国科学院院刊》2015,(2)
社交网络用户行为是用户在对自身需求、社会影响和社交网络技术进行综合评估基础上做出的使用社交网络服务的意愿,以及由此引起的各种使用活动的总和,是在线社交网络研究的重要内容。在线社交网络用户行为的研究对揭示在线社交网络结构的演化规律、信息传播规律以及有效监控网络突发舆情等具有重要的理论意义和实践价值。文章介绍了在线社交网络用户行为的研究背景,着重总结了当前在线社交网络用户行为的主要研究成果。在线社交网络用户行为的研究目前主要集中于3方面:用户采纳与忠诚、用户个体使用行为和用户群体互动行为。用户采纳与忠诚的研究解释了用户为什么使用社交网络,用户个体使用行为的研究揭示了用户如何使用社交网络,用户群体互动行为的研究揭示了用户之间的互动机理。最后,展望了在线社交网络用户行为在用户行为一致性、用户间行为的相互影响、监管政策与用户行为间的相互作用以及专业性社交网络、移动社交网络等方面的研究机会。 相似文献
3.
社交网络用户行为是用户在对自身需求、社会影响和社交网络技术进行综合评估基
础上做出的使用社交网络服务的意愿, 以及由此引起的各种使用活动的总和, 是在线社交网
络研究的重要内容。 在线社交网络用户行为的研究对揭示在线社交网络结构的演化规律、信
息传播规律以及有效监控网络突发舆情等具有重要的理论意义和实践价值。 文章介绍了在
线社交网络用户行为的研究背景, 着重总结了当前在线社交网络用户行为的主要研究成果。
在线社交网络用户行为的研究目前主要集中于 3 方面： 用户采纳与忠诚、用户个体使用行为
和用户群体互动行为。 用户采纳与忠诚的研究解释了用户为什么使用社交网络, 用户个体使
用行为的研究揭示了用户如何使用社交网络, 用户群体互动行为的研究揭示了用户之间的互
动机理。 最后,展望了在线社交网络用户行为在用户行为一致性、用户间行为的相互影响、监
管政策与用户行为间的相互作用以及专业性社交网络、移动社交网络等方面的研究机会。 相似文献
4.
[研究目的]域外势力操控网络社交媒体,影响网络环境和政治生态,挖掘分析域外势力操纵网络社交媒体行为,据此提出科学的应对策略,以提升舆情事件处置能力,维护国家安全。[研究方法]采用可视化分析工具对开源情报进行网络拓扑分析、层级分析、中心性分析、聚类分析和结构化特征分析,剖析域外势力操控网络社交媒体的表现形式和手段路径。采用大数据挖掘技术识别判断政治机器人操控社交账号的行为策略和特征。[研究结论]域外势力利用虚假公司注册网络社交媒体账号并操控政治机器人开展虚假舆论宣传。应利用大数据建模建立关键信息数据库,监测管控高危账号;利用人工智能技术有效识别和应对政治机器人。 相似文献
5.
在大数据时代,新闻APP、社交网络和媒体网站成为了媒体互动的重要数据来源。互联网新媒体内容逐步从单一的发布渠道扩展到异构平台的联合发布,作为用户与媒体之间纽带的用户互动数据成为了媒体融合的基础资源。区域型媒体在当前环境下,采用基于相似度分析的新闻主题聚类、多源媒体互动融合管理等技术手段的跨平台互动,探索区域型媒体的全媒体融合之路。 相似文献
6.
[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
7.
[目的/意义]当前社交媒体中的虚假、劣质信息层出不穷,极大地干扰了正常的网络公共秩序。对发布异常信息、呈现异常行为的异常用户进行预测治理,能够有效实现网络公共空间的正本清源。[方法/过程]在既有研究的基础上,文章融合用户个体特征、行为、关系、文本主题和情感特征,构建社交媒体异常用户特征体系,并利用图注意力网络构建异常用户分类预测模型。[结果/结论]文章所构建的社交媒体异常用户特征体系具备完整性和普适性,且异常用户预测模型的分类准确率达到92.8%。相比其他分类模型,所构建的图注意力预测模型能够有效识别社交媒体中的异常用户。此外,关系特征、主题特征以及用户注册时间对预测异常用户的贡献度较高,在体征体系中具有较高的重要性。 相似文献
8.
武锦丽 《内蒙古科技与经济》2018,(16)
本文介绍了社交媒体用户和用户忠诚度的内涵,分析了社交媒体用户忠诚度的影响因素,提出从用户体验、细节服务、用户黏性、服务宣传等4个方面入手,提高高校图书馆社交媒体用户忠诚度,提升社交媒体营销的服务质量。 相似文献
9.
[目的/意义]总结了基于在线社交媒体数据的广度学习工作研究进展,从情报学的视角分析了广度学习的应用展望及未来发展趋势。[方法/过程]利用文献统计分析方法,重点分析了广度学习技术在网络嵌入、链路预测、社区检测等在线社交网络分析领域的应用现状。[结果/结论]广度学习可以将多个不同种类的大型异构数据源融合在一起,设计并使用一套统一的分析方法来跨越这些融合的数据源执行协同数据挖掘任务。广度学习在异构社交网络分析中的这些成功应用为其在情报学领域中的研究奠定了理论基础和技术支持,将会有更广泛更深远的研究成果出现。 相似文献
10.
[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