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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周知 李名子 崔旭
[目的/意义]用户生成内容有用性评价是自然语言处理研究的重要内容，文章提出一种融合领域情感词典与信息熵的评价方法，对体验型产品的用户生成内容有用性评价问题进行研究。[方法/过程]基于领域情感词典抽取用户评论语料的情感特征，并以信息熵作为信息量特征，以随机森林和梯度下降树分类模型进行对比实验，验证研究假设。[结果/结论]证明了体验型产品用户生成内容的有用性评价效果可以利用领域情感特征得到大幅提升，扩展了领域情感词典的实践应用场景。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马松岳 许鑫
［目的／意义］鉴于网络用户评价已成为人们选择产品或服务时的重要参考指标，旨在了解打分评价和评论评价之间的关系，同时为仅有评论评价的网站提供符合潜在分值的排序和推荐功能。［方法／过程］通过抓取豆瓣电影的用户评价，使用ＲＯＳＴ ＥＡ工具进行情感分析得到评论评价的综合情绪值，将其与打分评价进行相关分析，并考虑评论文本的情感强度赋权对结果造成的差异，在此基础上通过回归分析构建回归模型并对其进行检验。［结果／结论］发现评论评价的综合情绪值与打分评价相关性较高，情感强度的赋权情况对结果影响不大，说明可以根据评论评价预测打分，据此给出相应的回归模型。
关键词：
情感分析 打分评价 评论评价 综合情绪
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张云 茆意宏
文章收集分析豆瓣读书平台上用户行为数据,探析社会化阅读平台上的用户互动关系,结果表明:在现有社会化阅读平台上,用户参与阅读以及分享阅读体会的程度较高,但是用户之间双向互动的关系较弱,并且具有明显的单向性,平台基本没有社交功能。最后根据社会化阅读平台的现状及其功能定位提出了一些改进建议。
关键词：
用户关系 社会化阅读 书评 用户行为
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姜霖 张麒麟
[目的/意义]随着社会化媒体的兴起,信息资源的数量呈现爆炸式增长,如何在海量的信息中帮助用户发现有用的知识成为亟须解决的问题。互联网上已经存在的各类用户评论信息中蕴含着大量的可再开发的知识资源,包括用户的个人信息、选择偏好和消费习惯等,有助于解决"信息过载"问题。[方法/过程]文章通过对豆瓣电影评论信息进行细粒度的情感分析进而有效地获取集体智慧,并且利用评论挖掘技术发掘用户的偏好,为用户选择产品提供更加有效的推荐策略。[结果/结论]实验表明,将大众智慧与个性化服务两者有机地结合起来,能够真实地反映出不同用
[期刊] 企业经济
[作者]
任广乾 徐瑞
Web2.0时期,虚拟社区已成为人们不可或缺的社交渠道,但各虚拟社区的高流失率不容小视。本文选取豆瓣网为研究对象,从感知价值理论着手,探讨了感知要素对豆瓣网用户满意和用户忠诚产生的影响,对211份样本数据进行了实证检验。结果显示:豆瓣网用户感知效用及其平台机制感知、社交机制感知对用户满意和用户忠诚有显著正向影响;用户感知成本对用户满意、用户忠诚有显著负向影响;内容感知、知识拓展感知对用户满意有显著正向影响;除豆瓣网用户内容感知、知识拓展感知要素外,用户满意在豆瓣网用户感知要素对用户忠诚的影响中均发挥了中介作用。因此,本文认为虚拟社区管理者应重视用户经验交流,完善用户评价体系,提升用户满意度;应重点选择强化用户的社交机制感知和平台机制感知,以确保对用户满意度和忠诚度的培养机制创新取得良好的效果。
关键词：
感知价值 用户满意 用户忠诚 豆瓣网
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王晰巍 杨梦晴 韦雅楠 王铎
[目的/意义]通过对移动图书馆用户生成内容的情感分析,预测用户情感倾向对移动图书馆资源的评价效果,从而更好地实现移动图书馆资源推广和精准推荐服务。[方法/过程]基于情感分析提出移动图书馆用户生成内容评价效果分析过程,以获取的"掌阅图书馆"中15部年度畅销书籍的用户生成内容为研究样本,对数据进行预处理,在此基础上从领域词典构建、情感分类、评价效果3个过程入手进行分析。[结果/结论]数据分析结果表明,移动图书馆UGC用户情感倾向具有多元性和一致性,中性评价具有重要性,能够较为准确地预测移动图书馆资源的得分情况。将情感分析相关理论和方法引入移动图书馆UGC研究,能够为移动图书馆完善其服务措施、提高其服务质量提供参考意见。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李田章
以暨南大学图书馆为依托,以整合豆瓣网图书封面为例,介绍Mashup模式的设计思路、实现过程和实现效果。实践表明,应用Mashup模式对OPAC资源整合之后,可以在检索的结果中实现无缝集成豆瓣网的图书封面、用户评论、超星电子图书、随书光盘等相关资源,为用户提供更为直观的、人性化的使用体验,从而有效地提升图书馆的服务水平。
关键词：
Mashup模式 OPAC整合 图书封面
[期刊] 管理科学
[作者]
汪旭晖 陈鑫
互联网带来的“信息爆炸”使消费者更频繁地借助用户生成内容获取产品信息和产品使用体验。用户生成内容的感知效应和劝说效应深刻地影响着消费者的购买决策,感知效应增加了消费者对产品或服务的感知,劝说效应增加了消费者的购买意愿。Web 2.0时代,网络口碑的主要形式为图片评论和文字评论,目前图文结合的用户生成内容作为网络口碑的新形式受到广泛关注。从图文一致性和图文位置关系两个视角剖析图文结合的用户生成内容对消费者感知有用性的影响,为增加研究结果的内部效度,采用情景模拟实验法,通过4个实验,借助SPSS统计分析软件对
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
羌丽 张学莲 侯汉清
对豆瓣网图书的大众标注进行调查和分析,在此基础上结合实例,将豆瓣网图书的大众标注与传统的主题标引进行比较,借此剖析大众标注的优点与存在的缺陷,并有针对性地提出一些规范性意见和措施。最后展望豆瓣网在Web2.0时代下的发展前景。
[期刊] 财贸研究
[作者]
钱洁 潘洪涛
以媒体使用与满足理论和信息加工理论为研究基础,采集网络中的客观数据,通过内容分析法量化数据,利用多元线性回归和阶层回归验证理论模型。研究发现:音视频类用户生成内容的内部特征正向影响消费者对内容的使用和满足;音视频类用户生成内容的创作者声誉外部特征正向影响消费者对内容的使用与满足,而内容的推荐性未对消费者选择产生作用;音视频内容的使用与满足则直接影响消费者品牌态度的形成;内容的使用与满足在音视频类用户生成内容与消费者品牌态度之间起中介作用。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
张骁鸣 常璐
互联网技术的发展和社交网络的流行催生了虚拟互动情境,这与戈夫曼的拟剧理论所处理的面对面互动情境有所不同。文章以豆瓣网"穷游"网络社区为例,从用户的个人主页、网络日志、互动信息和补充访谈中获取文字及图片材料,借助案例分析、内容分析法,探究了戈夫曼的拟剧理论在典型旅游网络社区情境中的适应情况。研究发现:第一,表演者与角色之间是否存在悬挂关系、是否有在场性牵制,是分析面对面互动与虚拟互动之差异的关键;第二,这一差异使得"前台""后台""剧班"等重要概念在虚拟情境下已不完全适用,该研究提出虚拟前台、虚拟后台、表演单位等概念对之加以重构;第三,网络虚拟屏障的存在极大程度地避免了由观众闯入后台而造成的表演崩溃。因此,网络社区中的自我呈现拥有更高的自由度",印象管理"技术得以发挥更多样化和强有力的效果。基于此,为维护旅游网络社区或一般网络社区健康积极的人际互动环境,文章建议网络社区管理者:鼓励或要求位于"表演者"角色位置的用户进行适当的真实自我披露;引导位于"观众"角色位置的用户采取更加公共化的人际互动方式。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 李重阳 程秀峰 翟姗姗
[目的 /意义]针对某些包含多级用户和多级资源的异质网络,在总结其各种异质模态的基础上提出一种多维度推荐框架MDRM,向目标用户进行好友和资源的推荐。[方法/过程]通过对用户、资源划分等级,在分析各种网络模态的基础上建立其异质关系;利用情感倾向分析得到二级用户——二级资源评分矩阵,借助协同过滤算法,实现同级用户和二级资源的推荐;基于异质关系,实现一级用户和一级资源的推荐,最终实现多维度推荐。[结果 /结论]在以豆瓣网数据作为数据集的实验中取得了较好的效果,说明MDRM模型适合某些异质网络资源的推荐。
关键词：
异质网络 多维度推荐 协同过滤 情感分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
姜婷婷 迟宇 史敏珊
为了增进人们对社会性标签系统作为一种多元化信息环境的理解,基于豆瓣网这一非常典型而具有影响力的中文系统,通过"朋友圈"方法招募真实用户参与在线调查,分析发现社会性标签系统用户采取的信息搜寻模式包括搜索、代理浏览、偶遇和追踪;如果以用户的主导模式来定义其为何种类型的信息搜寻者,那么浏览者成为主流,在数量上甚至略微超过搜索者。虽然不同类型的信息搜寻者总体上并未表现出显著不同的特征,但是也存在一些例外情况。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈隽柏 吴国平 张童 谢明伟 王若佳 杜松星 郭凤英
[目的/意义]分析在线医疗场景中AIGC语言内容，为医生利用AIGC回复患者问题和患者自助问诊提供决策支持，为在线医疗平台有效利用AIGC提高服务质量提供参考意见。[方法/过程]收集在线医疗平台内1264条医患对话数据，将患者咨询问题输入ChatGPT中生成回复文本，分析医生真实回复和AIGC生成回复在语篇、词汇、语义、情感的异同；采用TF-IDF模型进行文本相似性分析，采用Doc2Vec模型进行语义相似性分析，采用xmnlp工具包进行情感分析，采用BERTopic模型进行主题差异分析。[结果/结论]AIGC与医生真实回复内容语篇整体文本相似度与语义相似度均值分别为0.09与0.81，情感态度得分中位数分别为0.48和0.44，差异无统计学意义；AIGC与医生真实回复内容主题间存在空间、层次及相似度差异，主题内存在内容和表征效力差异。结果表明，AIGC具备一定语言理解和情景推理能力，能为在线医疗情境下的医生和患者提供一定决策支持，但在语言表达上的准确性、连贯性、可读性等方面仍需改进。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
惠调艳 王智 何振华 秦春秀
[目的/意义]线上购物逐渐成为消费主流，在线情感评价成为消费者购买、厂商产品改进的重要决策依据。[方法/过程] 深度挖掘商品显性和隐性属性特征，提出了融合词典-TextCNN-Word2Vec的在线评价细粒度情感分析模型。首先，利用Protégé软件和Pellet推理机推理等，构建了涵盖外观、硬件、软件、价格、质量、物流和服务7大主题维度的领域本体模型，并建立属性特征词典和情感词典；其次，针对三类在线评价，分别应用基于词典的显性属性情感分析模型、基于TextCNN的显性特征情感分类模型、基于Word2Vec的隐性特征情感分析模型，计算属性特征词的情感值；最后，通过词频加权法和熵权法，自下而上计算各层级主题属性的情感值，实现了多层次细粒度的情感挖掘。[结果/结论]综合基于词典、TextCNN和Word2Vec情感属性映射的三种模型的在线情感分析，显著提高了商品属性特征和情感分析的准确性，商品显性和隐性属性特征的总提取率高达93.77%，商品特征情感分析的加权平均准确率为86.78%。该组合模型为数字经济时代商品多属性特征的细粒度在线情感评价提供了创新研究方法。
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