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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
覃梦河 晋佑顺 邱远棋
微博作为近年广受欢迎的社交网络平台,其用户关系研究一直深受关注。目前在通过微博内容特征构建用户关系时,基本停留在表象层面,尚未深入到用户的兴趣特征层次。文章从用户的博文内容出发,通过对博文采用传统词频分析生成用户标签及标签权重来表征用户,根据标签的异同以及相同标签权重的差异性计算出用户间的相似距离,提出一种全新的用户关系推荐机制,并从类别间和类别内两种情况验证推荐机制的可行有效性。将情报学领域思想和方法应用到网络用户关系推荐机制的构建,具有创新性。
[期刊] 财经论丛
[作者]
黄元豪 黎静仪 李先国 许安心
基于用户对主动式推荐的心理抗拒背景，结合情感适应理论与关系传播理论，对用户感知因素进行梳理，构建了用户在基于关系的推荐框架下对推荐采用的决策模型。为验证假设，收集569份有效问卷，运用Amos进行实证分析。结果显示：推荐采用是一个动态决策过程，被推荐用户与推荐用户的关系强度与兴趣匹配度正向影响其对推荐过程的信任感；信任感进一步改善了被推荐用户对推荐内容的操纵意图推断，最终影响其推荐采用意愿；被推荐用户的自我建构会调节信任感对操纵意图推断的影响，当用户为依存型自我建构时，信任感会减少操纵意图推断，当用户为独立型自我建构时，信任感对于减少操纵意图推断的影响变弱。
[期刊] 情报科学
[作者]
崔金栋 杜文强 关杨 罗文达
【目的/意义】随着LDA模型成为微博信息推荐的主要工具,众多的LDA演化模型的使用问题成为研究者亟待解决地问题。【方法/过程】首先,从演化发展角度对LDA模型运行机理进行了解析,揭示了模型使用的先决条件和算法内涵;其次,从不同需求的视角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等扩展模型对LDA模型的功能性补充;最后,提出LDA模型的技术演化方向。【结果/结论】结果表明可利用微型本体来提升语义性、利用多种模型融合来提升精度、利用大数据来提升数据质量是LDA模型未来的演化方向,可使LDA模型
关键词：
LDA 模型融合 本体 大数据
[期刊] 企业经济
[作者]
李海芹 张辉 张承龙
通过对电子商务服装品牌的４６１条热门微博作内容分析，探讨男装品牌与女装品牌热门微博内容的差异和不同类型的微博内容对用户参与互动的影响。研究发现：电子商务服装品牌热门微博的内容以关系构建型为主；男装品牌的用户最关注品牌信息，女装品牌的用户最关注产品和促销信息；抽奖对于用户参与的激励作用不显著。因此，企业在进行微博营销时，应根据品牌定位和用户特征来确定发布微博的主要类型和风格，抽奖活动应与企业的营销目标结合，不宜频繁使用。
关键词：
热门微博 内容分析 服装品牌 电子商务
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
杨学成 兰冰
微博为品牌和消费者之间提供了对话式沟通的机会,不少企业也已经注意到了利用微博进行品牌沟通的重要性。然而,当前的实践活动尚缺乏系统的理论指导,相关的实证研究更是付之阙如。文章基于对28家品牌微博的沟通内容进行了取样分析,实证研究了不同类型微博内容的影响力差异,并进一步比较了不同类型品牌的内容倾向。研究发现:品牌微博的内容分为关系构建型、行为引导型和信息提供型三类,且行为引导型的内容最多;不同行业的品牌微博存在明显的内容发布偏好;行为引导型微博最容易获得更高的转发和评论机会,关系构建型次之,信息提供型最低。
关键词：
品牌微博 内容分析 微博营销 微博影响力
[期刊] 情报科学
[作者]
史伟
【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现,对微博转发行为的研究有助于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度,对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容中一组低水平特征和高水平特征,采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测,并在微博数据集中进行了训练和验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习,证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系,据此进一步推断微博用户主要的兴趣点。
关键词：
微博 转发 内容分析 情感
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
白莉娜 孙伟
通过OCLC等报告对用户行为总结,在信息环境、内容变化时引起用户行为改变。报告表明,让研究者明确用户的信息查询行为,评价与服务和系统发展相关问题,实现用户需求目标,为图书馆和信息科学领域提供有价值的指导。
关键词：
研究报告 用户行为 用户需求
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张麒麟 姜霖
每年发布的各种"好书榜单"已经大大超过了普通读者的阅读量,即图书在专家筛选后仍然存在信息过载的问题,需要进一步结合专家意见、群体智慧和个性化需求,构建更准确的基于文献内容的阅读推荐机制。文章引入了专家书目维、协同过滤维和情感分析维,通过"引入权重值—加权求和—计算比值"的算法步骤,分别得出专家推荐指数、协同推荐指数和情感推荐指数。文章认为该图书推荐机制既考虑了社会主流价值观的要求,也匹配了读者的个人阅读口味,能够把真正适合的好书推荐给读者。
关键词：
文献内容 图书推荐 个性化推荐
[期刊] 管理评论
[作者]
姚亚男 郭国庆 连漪 李青
自媒体(Consumer-generated Media,CGM)是对微博、社交网络、博客、虚拟社区等个人网络媒体平台的统称。自媒体环境中的顾客创造是顾客利用具备的知识、资源和技能在自媒体中制作、上传、再创造各种形式内容的行为和过程,顾客在创造过程中获得了体验价值。本文以微博为例,通过对26位微博用户深度访谈的内容分析发现:微博上的创造内容主要涉及日常生活体验;企业的营销活动、微博平台的奖励措施、其他用户的创造行为和鼓励是影响顾客创造的影响因素;顾客的自主需求,受尊重和社交动机是主要的顾客创造动机;顾客在创造过程中和过程完成以后获得了社会联系、社会认同、以及娱乐创造体验价值。最后本文提出命题,构建了初步理论模型。企业应该对顾客创造行为的影响因素施加影响,通过顾客的真实体验激发顾客的创造动机,根据创造动机和创造体验价值制定营销策略,进而影响顾客创造行为。本文的研究结论有助于营销者理解微博用户行为,从而为有效激发顾客创造行为,利用顾客创造内容进行有效企业营销传播提供理论支持。
关键词：
自媒体 顾客创造 体验价值 微博
[期刊] 管理评论
[作者]
姚亚男 郭国庆 连漪 李青
自媒体(Consumer-generated Media,CGM)是对微博、社交网络、博客、虚拟社区等个人网络媒体平台的统称。自媒体环境中的顾客创造是顾客利用具备的知识、资源和技能在自媒体中制作、上传、再创造各种形式内容的行为和过程,顾客在创造过程中获得了体验价值。本文以微博为例,通过对26位微博用户深度访谈的内容分析发现:微博上的创造内容主要涉及日常生活体验;企业的营销活动、微博平台的奖励措施、其他用户的创造行为和鼓励是影响顾客创造的影响因素;顾客的自主需求,受尊重和社交动机是主要的顾客创造动机;顾客在
关键词：
自媒体 顾客创造 体验价值 微博
[期刊] 图书情报知识
[作者]
王萍 蒋健 曹高辉
[目的/意义]数字经济时代智慧生活进程与人口老龄化程度加深相交织的背景下，揭示影响老年群体适应智能技术使用的主要因素，探索促进智能技术适老化进程的主要策略。[研究设计/方法]使用Python爬虫获取微博话题“#国家出手破除老年人智能鸿沟#”的9,735条原始评论数据，以个人适应性结构化理论为编码框架，采用定向内容分析法，分析影响老年用户适应智能技术的主要因素。[结论/发现]老年用户的智能技术适应模式包括探索性技术适应、开发性技术适应和开发性任务适应三个模式。影响老年用户群体适应智能技术的因素包括技术特征、任务特征、个体特征三个方面的11个因素。本文基于此提出了智能技术适老化问题的应对策略。[创新/价值]从个体用户适应性使用的视角，分析老年用户适应智能技术的影响因素，为降低老年用户“智能鸿沟”、提升智能技术适老化提供参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
柳瑶 郎宇洁 李凌
在文献分析和深度访谈的基础上,提取可能影响微博用户生成内容的三个层面的动机并建立模型,使用SPSS对数据样本预处理后,利用结构方程软件LISREL进行模型测量和模型构建及修正,验证相关假设,重构微博用户生成内容动机模型。为揭示微博用户生成内容行为的内在驱动规律、监控网络舆情、帮助服务商开发出"以用户为中心"的产品和服务、引导微博健康良性发展提供理论依据和参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
熊回香 蒋武轩
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以"微博"为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖
[期刊] 图书情报工作
[作者]
聂卉
以获取高质量的用户评论为直接目标,研究评论质量的评估和"有用评论"的自动识别。主要从评论内容的语言特征、语义内容、情感倾向等多个特征维度来探索文本特征对用户可感知的效用的影响力,采用深层次的文本内容分析技术提取特征指标,并结合计量分析和机器学习方法验证指标的科学性,设计可行的面向效用价值的预测模型。研究证明,依据评论内容可有效探测评论质量,辨识高质量评论,提高评论的效用价值。
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