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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
[目的 /意义]算法推荐服务衍生的风险给人们的日常生活造成重大影响,厘清算法推荐服务风险的产生机制以及用户应对算法推荐服务风险的行为特征有助于进一步完善算法推荐服务体系。[方法 /过程]运用扎根理论,采用半结构化的访谈方式,一对一深度访谈30名网络用户,结合防护性行为模型和风险应对行为理论,探索算法推荐服务风险中用户的应对机制、影响因素以及决策路径。[结果 /结论 ]研究发现风险属性、传播渠道、平台特征和用户行为特征对算法推荐服务风险的传播产生影响;在风险传播的基础上,用户形成风险感知、利益相关者感知和防护性行为感知;用户在感知的基础上形成态度和效果评估,并以此为依据制定决策,采取不同的应对行为。最后从算法素养、风险参与和个体学习3个层次提出建议,以应对算法推荐服务风险。  相似文献   

2.
[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题,可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿,并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证,最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中,存在接受意愿与使用行为的背离现象,即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著;感知风险正向影响背离现象产生,其中经济损失程度影响最大,信息过载程度影响最小。  相似文献   

3.
[目的 /意义]旨在从算法感知的视角出发,探明用户对跨平台信息推荐接受意愿的成因与作用机制,为解决用户与智能算法交互领域的问题提供理论参考。[方法 /过程]从感知公平性、感知可问责性和感知透明度3方面阐释用户对跨平台信息推荐的算法感知内涵,基于启发式—系统式模型框架,探究不同维度的算法感知对用户接受意愿的差异化影响及其作用机制,采用结构方程建模进行实证研究。[结果 /结论 ]感知公平性、感知可问责性和感知透明度可以显著降低用户的隐私关注,进而提升用户对跨平台信息推荐的接受意愿,感知可问责性对隐私关注产生的负向影响最大;感知公平性和感知可问责性还可以增强用户的社会临场感,社会临场感对用户的推荐接受意愿具有正向影响。根据研究结论,为在线平台企业更好地实施跨平台信息推荐策略,以及互联网信息管理机构进一步完善推荐算法治理模式提供对策与建议。  相似文献   

4.
[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究,有助于提升对用户推荐交互行为的理解,改善平台的推荐交互设计,从而提升推荐功能的用户体验;也可为优化推荐算法,提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者,采用实验研究方法,以CNKI和ScienceDirect为实验平台,利用Morae收集数据,开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型;用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户,进一步影响他们与平台的交互。研究也表明,当前知识服务平台的推荐质量有待提升,用户对推荐的采纳使用率较低,常用的推荐交互路径较短,趋于简单化。  相似文献   

5.
[目的/意义] 针对移动社交媒体的典型工具微信的信息共享行为进行研究,以帮助企业或相关组织更好地利用社交媒体工具开展相关的业务及公共服务。[方法/过程] 基于信息生态视角,构建微信用户信息共享行为的影响因素模型,并通过实证研究方法对模型的适用性进行检验。[结果/结论] 数据分析结果表明,感知信息有用性、自我效能、信息技术创新性、信息环境交互性四个变量对微信用户信息共享态度产生正向影响,微信用户的信息共享态度对共享行为也产生正向影响。  相似文献   

6.
企业移动终端App用户信息隐私关注模型构建   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 针对企业移动终端App用户,对其信息隐私关注的内在机理进行研究,以进一步丰富信息隐私关注的理论体系,并为企业利用移动终端App进行营销活动和客户关系管理具有重要的指导。[方法/过程] 基于感知价值理论和计划行为理论,将信息隐私关注分为感知信息隐私收益和感知信息隐私支出两个维度,结合移动终端App的特点,探讨用户的行为态度、主观规范和感知行为控制对信息隐私关注两个维度的影响机理,以及信息隐私关注与用户信息披露行为之间的逻辑关系。[结果/结论] 最终构建企业移动终端App用户信息隐私关注模型。  相似文献   

7.
图书馆移动阅读用户接纳行为影响因素研究   总被引:3,自引:2,他引:1  
[目的/意义]移动互联网技术和信息消费的发展为图书馆移动阅读发展提供了良好条件,研究图书馆移动阅读服务的用户接纳行为影响因素对推动图书馆移动服务功能建设有重要意义。[方法/过程]基于TAM和ISSM,构建图书馆移动阅读影响因素模型,运用问卷调查法和结构方程法,针对典型用户群体发放问卷,进行数据分析。[结果/结论]数据分析结果表明,感知易用性、感知有用性、信息有用性、内部环境质量、外部环境质量均对移动服务阅读使用态度产生正向影响,信息时效性对用户采纳态度不产生影响;用户移动服务阅读使用态度对移动服务阅读采纳行为产生正向影响。分析结果可为我国公共图书馆和高校图书馆了解移动阅读中的用户行为特征,采取相应的转型升级策略起到一定的指导作用。  相似文献   

8.
[目的/意义]对数智时代下跨平台用户信息过滤气泡强度进行比较研究,探讨同类内容智能分发平台的差异性和互补性,有助于平台和用户采取有效措施破除过滤气泡,提升信息多样性。[方法/过程]结合LDA主题模型和信息熵理论,以30746条用户文本评论为样本,测度今日头条和腾讯新闻平台用户信息过滤气泡强度,比较分析跨平台之间的异同之处。[结果/结论]研究发现两大平台不会导致用户陷入过滤气泡,而是提高了用户信息多样性,且今日头条的提升幅度大于腾讯新闻。此外,两大平台的信息存在互补性,用户复合使用有助于提升信息多样性。  相似文献   

9.
[目的/意义]算法推荐类APP吸引了大量用户使用,提高用户留存率一直是各类应用关注的重点。文章探索了用户流失行为的影响因素,为减少用户流失、提升用户使用体验提供建议和对策。[方法/过程]文章采集算法推荐类APP用户评论9772条,采用扎根理论对数据进行编码,以此厘清用户流失行为影响因素,构建算法推荐类APP用户流失行为影响因素模型。[结果/结论]信息因素、环境因素、系统因素、网络社群通过影响用户的控制感间接影响用户流失行为,用户的信息素养在控制感和用户流失行为中起调节作用。  相似文献   

10.
[目的/意义]基于多理论假设,为移动图书馆平台提供基于情景感知的信息推荐服务提供理论和实证依据,以丰富移动图书馆个性化服务的内容。[方法/过程]结合技术接受行为理论、创新扩散理论和感知风险理论,构建基于情景感知的信息推荐服务用户接受行为影响因素模型,并运用逻辑回归方法进行实证研究。[结果/结论]情景感知信息推荐服务作为移动图书馆信息服务的新方式,有着个性化的显著优势。同时,技术和设备的兼容为移动图书馆情景感知信息推荐服务提供了外部动力和重要保障。  相似文献   

11.
[目的/意义]研究移动社交网络情境中用户与联系人关系、用户感知联系人行为如何影响用户对产品推荐信息反应意愿,并就研究结果提出管理对策。[方法/过程]通过手机微信平台收集的316份有效问卷,运用偏最小二乘回归法对数据进行分析。[结果/结论]结果表明:对联系人推荐的认知信任和情感信任正向影响用户对产品推荐信息反应意愿;亲密度和过去经历正向影响联系人推荐的认知信任和情感信任;过度发布行为负向影响联系人推荐的认知信任和情感信任。但是,相似性与对联系人推荐的认知信任和情感信任之间关系未获得支持。  相似文献   

12.
[目的/意义]随着新媒体技术的快速发展,利用新媒体平台与用户进行信息交互成为很多企业或组织了解用户需求和获取消费行为规律的新渠道,在信息交互过程中哪些因素影响到用户的交互意愿对企业有效服务消费者和挖掘消费者需求有重大的意义。[方法/过程]以用户感知价值接受模型为基础,基于信息生态理论建立新媒体环境下用户信息交互意愿的影响因素概念模型,并以汽车行业新媒体交互平台为研究样本,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,外部变量对新媒体信息交互意愿影响因素的大小依次为感知易用性、感知价值、信息有用性和感知风险。其中,感知易用性、感知价值、信息有用性对交互意愿产生正向影响,感知风险对交互意愿产生负向影响;在感知价值分析中,社会娱乐性对感知价值产生正向影响,信息感知成本对感知价值产生负向影响。本研究可以帮助新媒体信息服务平台更好完善与用户的信息交互功能,对新媒体平台健康发展起到一定的指导作用。  相似文献   

13.
在智能传播中,以算法为技术支持的个性化推荐实现了信息的精准投送,提升了人们信息处理的效率,但同时也引发了以信息个体化为主要特征的"过滤气泡"现象,对青年用户的价值观产生了不良影响.为此,需进一步采取积极调适媒介传播平台的价值导向,增强智能算法程序运行的透明度,探索建立信息的组合或反向推送机制,以及提升青年用户的信息获取素养等措施予以应对.  相似文献   

14.
[目的/意义]在人工智能技术迅速发展的背景下,算法已然成为人们获取、利用信息不可或缺的“幕后伙伴”。然而,算法使用的负面效应逐渐被披露,与之对应的,人们对算法的认知、了解却十分匮乏。剖析算法感知构成及其在算法交互中的作用机制,有利于寻找算法感知培育方式,提升大众对技术环境变革的适应力。[方法/过程]本研究聚焦对数字环境具有极高适应力、与算法交互更加频繁的数字原住民,对29名在华留学生进行了访谈,采用扎根理论对访谈数据进行三级编码,发现了算法感知的构成要素及其作用机制。[结果/结论]本研究发现当前数字原住民的算法感知由概念感知、数据感知、功能感知与风险感知构成。数字原住民通过平台选择进入算法环境,实现算法交互,在交互过程中形成算法感知。算法感知是其算法态度的来源,与算法态度共同作用影响数字原住民的算法管理行为。本研究明确了算法感知的作用机制,并基于此提出了算法感知的培养策略。  相似文献   

15.
[目的/意义]为解决移动图书馆信息过载与用户个性化信息需求间的矛盾,对用户所处不同场景的信息接受情境进行有效的配置,最大限度地满足用户信息接受期望,以增强用户体验的愉悦度,促进移动图书馆服务创新。[方法/过程]引入场景化服务理念,以场景要素、用户信息行为与信息接受情境为主维度,构建移动图书馆信息接受适配模型,规划信息接受流程。[结果/结论]以移动图书馆信息接受适配模型为基础,运用协同过滤算法,实现移动图书馆信息接受的场景推荐。  相似文献   

16.
[目的/意义]旨在探索从众信息转发行为的感知影响因素,为有效引导用户从众信息转发行为、规范社会化媒体信息传播秩序提出建议。[研究设计/方法]基于信息瀑布和连接强度理论,以个体感知差异为切入点,使用问卷调查法搜集有效样本数据352份。采用偏最小二乘结构方程模型方法进行量表有效性检验,利用独立样本T检验、单因素方差分析和双因素方差分析进行数据分析。[结论/发现]社会化媒体用户因个体差异而对强连接、弱连接、无连接、从众信息转发行为等变量的感知存在显著影响。不同类型连接强度水平越高,用户对从众信息转发行为感知程度越高。用户个体差异与从众信息转发行为之间的关系因连接强度程度不同而存在不同程度影响,强连接与性别、弱连接与学科对从众信息转发行为具有显著的交互作用。[创新/价值]为从众行为和信息转发行为研究提供新的理论视角,以丰富和深化从众行为和信息转发行为领域的已有研究。  相似文献   

17.
[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置,而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点,可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论,在同一场景(知识找回)模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程,包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS,根据所确定的若干指标(精确性、情境相关性、预测性、多样性)对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示,以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势,而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。  相似文献   

18.
[目的/意义]为旅游景点生成高质量的文化资源标签,解决文化旅游服务中信息检索困难、推荐形式单一的问题。[方法/过程]首先,设计包含显式和隐式两种标签类型的文化资源标签体系;然后,提出基于特征词筛选和噪声词过滤的显式标签生成方法,以及设计隐式标签中文化感知强度和文化感知相似度的计算方法,并基于以上方法生成景点文化资源标签;最后,针对旅游信息服务中的不同场景,提出基于文化资源标签的检索和推荐方法。[结果/结论]以武汉市的真实旅游数据为例进行实证研究,结果表明,基于本文方法生成的标签能够准确刻画景点的文化资源特征,基于标签的检索和推荐方法均具备较强的可解释性,可有效提升信息服务的透明度和用户对结果的信任度,对其他领域的推荐解释性研究具有参考价值。  相似文献   

19.
[目的/意义] 探究老年人消极使用在线健康信息服务的形成机制,为在线健康平台的运营和管理实践者提供参考建议。[方法/过程] 采用"感知-情感-行为意愿"范式,结合认知负荷理论与感知价值理论,探究在线健康平台老年用户的焦虑情绪及回避、退出行为的发生机理,解释老年人感知情感、情绪体现与消极行为结果之间的影响作用机制。[结果/结论] 研究结果表明,感知成本、信息过载、服务过载对老年人的焦虑情绪有明显的正向影响,焦虑情绪引起老年人产生回避、退出的消极使用行为意愿,而感知风险与系统过载对老年人的焦虑情绪没有显著的影响。  相似文献   

20.
朱白 《图书情报工作》2017,61(9):130-134
[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   

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