微信公众号的健康信息采纳预测研究——基于信息特征和支持向量机
2018-02-07分类号:G201
【部门】江苏科技大学图书馆 南京大学信息管理学院 江苏科技大学经济管理学院
【摘要】[目的/意义]信息的采纳与否和信息自身的特征密切相关,文章旨在探索如何通过信息自身的特征实现对信息采纳的预测。[方法/过程]以清博指数的微信健康类公众号榜单为依据,选取7个公众号实施信息采集,从信息的形式、内容和价值3个方面提取信息特征,根据编码规则形成样本数据集,并利用支持向量机进行预测研究。[结果/结论]通过信息自身的特征能够对信息采纳进行准确度较高的预测。
【关键词】健康信息 信息采纳 信息预测 信息特征 支持向量机
【基金】江苏科技大学人文社会科学研究项目“高校图书馆社会化服务的若干关键问题研究”(项目编号:2012QT085J);江苏科技大学人文社会科学研究(应用学科)项目“海研全球科研项目数据库萃智理论应用研究”(项目编号:2017QT018F)的成果
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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