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基于语义主题图谱的学术APP用户信息需求发现研究

2021-12-13分类号:G252

【作者】张莉曼  张向先  吴雅威  卢恒  
【部门】南京理工大学网络空间安全学院  吉林大学管理学院  湘潭大学公共管理学院  
【摘要】[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。
【关键词】学术APP  用户需求  主题图谱  语义关联  知识发现
【基金】国家社会科学基金项目“大数据驱动下学术新媒体知识聚合及创新服务研究”(项目编号:18BTQ085);; 吉林大学研究生创新基金资助项目“基于知识图谱的专业虚拟社区知识聚合与发现服务研究”(项目编号:101832020CX062)的成果之一
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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