共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
【目的/意义】通过识别影响在线医疗信息服务质量的敏感因素,为互联网在线医疗信息服务企业实现技术与服务创新提供理论与实践依据,进而提升用户在线医疗信息服务质量。【方法/过程】以问卷调查法与专家访谈法等为基础融合信息增益理论分析各影响因素与在线医疗信息服务质量高低的关联程度,进而以提取的关键影响因素构建在线医疗信息服务质量关键影响因素模型,最后通过SVM构建在线医疗信息服务质量预测模型。【结果/结论】影响在线医疗信息服务质量的20个关键影响因素集中在信息生态的四个重要维度,即信息、信息任、信息技术与信息环境四个维度上,模型88.43%的预测精准度说明SVM对在线医疗信息服务质量具有可靠的预测能力。 相似文献
2.
【目的/意义】在线健康社区已成为公众获取医疗信息和服务的重要形式。识别在线健康社区关键用户及
其特征,为提升健康社区服务质量和效率提供理论依据。【方法/过程】基于信息行为学理论构建了包括交互行为属
性、信息质量属性、情感倾向属性的多维分析框架,利用AttriRank算法和网络抗毁性评估方法识别在线健康社区关
键用户。【结果/结论】在胆系癌症疾病QQ群中识别出15个关键用户。他们不仅具有高活跃性和高互惠度的交互
行为特征,还具备多样性水平高且结构均衡的信息质量特征,且多数持有正向情绪倾向。“行为+内容+情绪”的分析
框架和考虑属性的用户排序算法能准确识别在线健康社区关键用户,为在线健康社区的持续运营供了科学的决策
支持。【创新/局限】构建多维属性分析框架进行在线健康社区关键用户识别,丰富了在线健康社区关键用户识别的
理论体系。 相似文献
3.
【目的/意义】信息共享和信息搜寻是用户参与在线健康社区的主要方式,在参与过程中,用户往往会出于
不同目的同步实施信息共享和信息搜寻的复合信息行为,探讨影响用户同步实施两种行为的因素,有助于帮助在
线健康社区精准把握用户需求,进一步优化提升服务策略。【方法/过程】通过结合自我决定理论和TAM模型,构建
在线健康社区用户信息共享与搜寻行为意愿影响因素模型。通过发放问卷收集数据并运用结构方程模型对研究
假设进行验证。【结果/结论】研究结果表明健康焦虑对信息搜寻意愿有显著影响,情感需要对信息共享意愿有显著
影响。此外,用户信息共享意愿对信息共享和搜寻行为均有正向影响,而用户的信息搜寻意愿仅显著影响搜寻行
为。【创新/局限】丰富了在线健康社区用户信息行为研究领域的理论框架,为在线健康社区用户行为研究提供了新
的视角。未来的相关研究将会针对某一特定社区用户进行更深层次的探讨。 相似文献
4.
【目的/意义】本文利用用户在健康信息问答过程中产生的真实数据,从网络结构和信息主题两个维度对网
络健康社区中的健康信息传播网络及主题特征进行研究,进而为社区的建设和维护提供建议。【方法/过程】首先,
利用社会网络分析法对不同时间阶段的健康信息传播网络进行指标测度和可视化呈现,探究其网络结构特征;然
后结合LDA和已有词表,对社区内健康信息进行主题识别和提取,分析健康信息主题的分布及其变化趋势。【结果/
结论】本研究发现实验选取的网络健康社区内部的健康信息传播网络具有小世界效应,用户流动性大,关键节点变
更快;用户健康信息问答的内容集中在若干主题,且部分主题随时间呈现一定变化趋势。【创新/局限】网络健康信
息的生成和传播源于用户之间的信息交互。本文从网络结构和信息主题两个维度开展研究,更符合其内部机理,
研究更加深入和具象;网络健康社区种类众多,本文只选择其中一个社区进行研究,可能存在一定的局限性。 相似文献
5.
6.
[目的/意义]针对现有数据资源定价标准模糊、交易规则缺失、买卖双方信息不对称的问题,提出基于Stacking多算法融合模型的数据资源定价方法。[方法/过程]首先,基于四分位法及Box-Cox方法对样本数据进行预处理,剔除异常数据的同时调整数据分布,并基于Lasso算法以均方根误差最小为目标完成特征筛选;其次,基于Pearson系数选取最优算法组合,构建基于Stacking集成学习融合多种机器学习算法的数据资源价格预测模型;最后,以国信优易数据平台交易数据为样本进行算例分析。[结果/结论]相较于单算法模型及其他集成算法模型,XGBoost、SVR、KNN、MLP融合模型的预测精度及性能均明显提升;实现了数据资源自身和市场的双向反馈平衡,形成闭环的价值链,为数据资源定价提供参考。 相似文献
7.
【目的/意义】随着越来越多的人使用在线健康社区进行健康咨询，研究医生主页信息对患者线上问诊的影响，以期了解患者线上问诊时的信息需求，丰富在线健康服务领域的研究，帮助医生针对性地提高服务质量，更好地为患者提供医疗服务。【方法/过程】本研究基于信任源理论和服务质量理论，从技术信任、功能信任、声誉信任和形象信任四个维度构建患者线上问诊模型，收集好大夫在线网站数据，使用计量经济学方法验证模型。【结果/结论】医生的技术信任、功能信任和形象信任均正向影响患者线上问诊，其中推荐热度、接诊患者数和医生头像的影响程度更大。高风险疾病患者更在意医生的接诊患者数和服务满意度。【创新/局限】医生头像是取得患者信任的来源之一，但少有研究涉及医生头像，本研究将医生是否上传个人头像作为形象信任纳入模型。但本研究的数据仅来源于一个在线健康社区，未来可以基于多个在线健康社区的医患数据进行研究。 相似文献
8.
【目的/意义】从知识共创理论和信息采纳模型出发探究在线健康信息用户依从意愿的影响机制,为改善在
线健康信息服务、提高在线健康信息用户依从有效性提供参考和建议。【方法/过程】首先,基于信息采纳模型,构建
知识共创视域下的在线健康信息用户依从意愿模型。其次,选取知乎问答社区中的牙齿美白话题为背景材料,设
计 2（治疗方案信息类型：保守与新兴）* 2（信息质量：高与低）* 2（来源可信度：高与低）的析因实验。最后,利用
SmartPLS 3.0软件对收集到的408份有效问卷数据进行分析,以检验模型有效性。【结果/结论】健康信息质量和信息
来源可信度正向影响信息有用性和信息不对称,信息有用性和信息不对称显著影响用户依从意愿,健康治疗方案
类型在信息不对称与用户依从意愿、信息有用性与用户依从意愿,以及用户卷入度的调节作用等路径中发挥权变
效应。【创新/局限】引入信息不对称和用户卷入度两个因素探讨了在线健康信息用户依从意愿的影响机制及其管
理启示,但研究对象局限于在校大学生,后续研究还应关注用户依从在在线健康社区知识共创中的作用机制。 相似文献
9.
【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对
象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航
空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类模型与BP神经网络的
流失预测模型。【结果/结论】实证结果表明,在聚类模型上,k-means算法将客户聚为五类,实现了不同价值客户的
差异化识别;在客户预测模型上,BP神经网络的准确性更高。【创新/局限】本次研究将LRFMC模型引入到用户聚
类模型的实验中,使得模型泛化能力上存在了一定的局限,但也为该问题的未来研究提供了新的方式。 相似文献
10.
【目的/意义】在线健康社区方兴未艾,但也面临着诸多信息服务质量问题。旨在找到影响社区平台与用
户演化博弈的关键因素,从而为在线健康社区的信息服务质量优化提供参考,以促进其长远有序发展。【方法/过
程】运用有限理性与演化博弈的理论和方法,构建了在线健康社区平台与用户群体之间的信息服务演化博弈模型,
并对在线健康社区提供优质或普通信息服务、用户使用与否的演化博弈进行求解。【结果/结论】研究表明,在线健
康社区提供优质信息服务需要付出的额外成本、提供优质信息服务的收益和提供普通信息服务的收益、用户获取
服务的成本,以及用户使用服务的收益是影响社区平台与用户演化博弈的关键因素。基于演化博弈的分析,进一
步提出在线健康社区信息服务质量优化、运营管理实践的建议和对策。 相似文献
11.
【目的/意义】研究基于企业画像的行业信息精准服务框架与功能体系,为行业信息服务创新研究与实践提
供参考。【方法/过程】在分析企业的行业信息需求及影响因素基础上,构建了面向行业信息精准服务的企业画像构
成要素体系,并进一步提出了基于企业画像的行业信息精准服务模型。【结果/结论】立足企业的信息需求及影响因
素,面向行业信息精准服务的企业画像应包含企业自身属性、竞合属性、客户属性3类16种要素。基于企业画像的
行业信息精准服务实现,首先需要开展行业信息资源和企业大数据采集,继而进行基于多源数据的企业画像和面
向精准服务的行业信息资源组织,最终通过画像精准分析企业需求,提供包括精准搜索、精准问答、精准推荐等在
内的多项精准服务功能。【创新/局限】创新性地引入用户画像对企业进行建模,从需求分析角度全面刻画企业特
征,构建行业信息服务模型,推进行业知识服务创新发展。 相似文献
12.
【目的/意义】在线健康社区用户显、隐性知识转化与共享的行为策略与内在机理关系到社区健康知识的积
累与传播。【方法/过程】基于SECI模型对用户知识转化与共享过程中的价值收益与成本支出进行界定并建立博弈
得益矩阵,构建在线健康社区用户知识转化与共享的演化博弈模型,分析其动态演化过程与均衡稳定策略,并运用
Netlogo进行博弈仿真分析其影响机理。【结果/结论】社区用户在社会化、外化、组合化、内化四阶段不同参数设置下
参与知识转化与共享的博弈策略选择得以验证,在线健康社区用户的知识转化效率与共享效果得以提升。 相似文献
13.
【目的/意义】随着我国农民信息困境向信息不及时、信息识别困难的转变,以及农村精准信息服务有效供给的缺乏,从供需视角研究农村精准信息服务扩散成为促进三农信息化发展的重要议题。【方法/过程】本研究基于双边市场理论,以技术接受模型为基础,从供需视角建立农村精准信息服务扩散影响因素模型;以西北五省地区的农民和信息提供方为研究样本,通过结构方程方法进行实证分析。【结果/结论】数据结果表明,在需求方,农村精准信息服务扩散主要受农民对提供方的信任、精准信息服务的有用性、平台易用性以及成本的驱动;在提供方,农村精准信息服务扩散主要受提供方的技术易用性感知、自我效能和收益感知的影响。 相似文献
14.
【目的/意义】在线评论在消费者购买决策中的重要性日益凸显,探索电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳的影响因素,为进一步挖掘在线评论的商业价值、促进绿色产品的消费提供参考。【方法/过程】以TAM和ELM为理论基础,结合社会环境因素和消费者个体特质因素,构建电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳意愿的影响因素模型,运用结构方程模型进行实证检验。【结果/结论】结果表明评论质量和社会影响均对感知评论有用性产生正向影响,评论源可信度与感知评论有用性的关系不显著,感知评论有用性和社会影响又对评论采纳意愿产生正向影响,产品卷入度会调节消费者评论有用性的感知,而专业知识未能起到调节作用。 相似文献
15.
【目的/意义】研究在线健康社区中用户参与行为和互动模式,了解用户从潜水者向贡献者转化的影响因
素,从而为在线健康社区可持续发展提供参考建议。【方法/过程】本文通过构建激励机制下用户之间、在线健康社
区与用户之间两类有限理性的博弈模型,计算复制动态方程并求解均衡稳定策略,探究用户参与行为转化的影响
因素。【结果/结论】研究表明,在线健康社区中用户参与行为转化与发帖成本、隐私成本以及读帖收益系数成负相
关,与发帖收益系数、其他用户贡献的知识量以及情感支持成正相关,激励机制的引入对用户参与行为转化有积极
促进作用。在对策建议方面,在线健康社区可以从平台设计、氛围营造、用户生成内容、激励机制引入和隐私保障
机制构建五个层面进行优化管理。【创新/局限】本研究将引入激励机制作为在线健康社区的选择策略,未探讨其他
策略因素对于用户参与行为的影响,后续研究可以加以改进。 相似文献
16.
【目的/意义】作为医疗与管理科学领域最为重要的研究课题之一,在线健康社区智能诊疗在我国“互联网+
医疗”新业态发展背景下扮演重要角色。【方法/过程】本文从本体论与CBR视角出发,构建基于知识库与案例库的
在线健康社区诊疗解决方案自动推理模型;通过八爪鱼采集器获取“好大夫在线”疾病科普以及医患问答数据构建
本体,并利用文本分析挖掘出可解释的疾病知识及解决方案,分别实现知识库与案例库的半自动构建;以成年人先
天性心脏病为例,将 ACHD-AP进行形式化定义,采用推理引擎对患者案例进行风险分类及划分至对应的疾病知
识库,并实现诊疗解决方案的自动推理。【结果/结论】研究显示,本文诊疗解决方案推理结论与专家建议相似度较
高,且OntoQA评估下的知识库以及案例库本体层次结构关系合理。【创新/局限】基于知识库与案例库的诊疗解决
方案自动推理模型为后续在线健康社区实现智能诊疗以及服务模式的创新提供了方法上的参考。 相似文献
17.
[目的/意义]探究在线健康社区用户健康信息态度的构成要素和形成机理,有助于揭露在线健康社区中用户的健康信息态度,为相关机构推进在线健康社区的平台建设与资源管理优化提供思路。[方法/过程]以ABC态度模型和精细加工可能性模型为基础理论,以好大夫在线健康社区用户为研究对象,利用扎根理论方法提取用户健康信息态度的构成要素,分析各要素之间的逻辑关系,最终构建并分析出用户健康信息态度的形成机理。[结果/结论]在线健康社区用户健康信息态度由认知(感知信息内容质量、感知信息效用价值与信息来源可信度)、情感(愉悦度与唤醒度)和采纳行为三要素构成。健康信息态度的形成机理包括以下4类：大众性态度的形成,用户以中心认知为主,边缘认知为辅,情感反应偏向愉悦度;习惯性态度的形成,用户主要采用边缘认知的方式处理信息,情感反应中愉悦度和唤醒度均有出现;常规性态度的形成,愉悦度更能激发用户对健康信息采纳的及时性,唤醒度则反映用户对健康信息采纳的迟滞性;小群体态度的形成,愉悦度对激发用户边缘认知的作用效果更显著,唤醒度则在促进用户中心认知方面的效果更显著。 相似文献
18.
【目的/意义】针对多组时间序列的海量数据集和以预测为目标的信息分析方法，提出了基于数据挖掘技术 的预测模型，在大数据环境下，提高了预测精度，以期在其他领域的信息分析和情报预测能有所借鉴。【方法/过程】 以集装箱海运价格预测为例，提出集装箱海运价格预测模型，设计自适应的网格搜索策略，高效准确地确定数据挖 掘算法中的超参数组合，提出基于时间序列留出法的评估方法，降低了集装箱运价这种多组时间序列数据集在数 据挖掘结果上的泛化误差，针对海量运价信息，对GBDT算法进行并行计算设计和预排序后的损失函数迭代计算 优化策略，提高了算法在大数据环境下的计算效率。【结果/结论】模型和算法运行结果仿真显示：对于传统的时间 序列问题，基于数据挖掘方法的预测模型取得了比传统时间序列方法更优的结果。 相似文献
19.
在线健康社区用户信息需求的层级多标签分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]用户健康信息需求研究能够发现用户潜在需求,解决用户健康信息盲区,帮助用户实现更好的自我健康管理。研究目标为挖掘识别用户信息需求主题,提取用户特征,促进完善网络社区交互性与多元性发展,为更好地改善健康信息服务提出建议与意见。[方法/过程]针对在线健康社区的母婴群体,提出在线健康社区用户信息需求层级多标签分类模型。通过扎根理论提出在线健康社区用户信息需求主题体系,利用ALBERT对母婴健康需求类数据进行预训练,使用双向GRU与注意力机制构建基础分类器,以此来构建层级多标签分类模型Multi-BiGRU-Attention,实现在线健康社区提问数据的层级多标签分类。[结果/结论]实验对比发现,随着层级的增加,研究提出的模型相比于单层的基础分类器BiGRU-Attention在micro-Precision, micro-Recall, micro-F1等各项指标上均有所提升,说明该模型的层级结构信息能够一定程度上改善模型效果;相比于层级多标签相关模型,在各项指标上均有所提升,说明该模型存在一定的适用性与扩展性。 相似文献
20.
【目的/意义】在线健康社区的快速发展为用户获取医疗健康信息和服务提供了重要平台。但用户主要以 搜索和浏览信息为主，缺乏知识分享意愿，这将影响社区的可持续发展。整合信息系统成功模型和社会支持两个 视角，研究了在线健康社区用户知识分享行为。【方法/过程】对收集的326份有效问卷采用结构方程模型进行分 析。【结果/结论】研究结果发现，信息质量和服务质量显著影响用户对社区的信任，信息支持和情感支持显著影响 用户对其他成员的信任，信任和隐私风险决定用户知识分享的意愿。研究结果启示在线健康社区应重视信息服务 质量，为社区用户创造可信的互动环境，减少用户隐私担忧，从而促进成员的知识分享意愿和行为。 相似文献