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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭顺利 步辉 何宏国
[目的/意义]进一步挖掘与分析网络问答社区用户信息需求，实现用户信息需求序化组织与聚合，提升网络问答社区服务质量。[方法/过程]融合GMM和Kmeans聚类算法对网络问答社区用户提问问题文本进行用户信息需求挖掘与分析，并采集途牛网络问答社区“北京”话题下的全部问题文本数据进行实证研究。[结果/结论]途牛网络问答社区中用户的信息需求主要分为三类：景点、住宿、出行和周转。本文所提出的网络问答社区用户信息需求聚合方法可以高效地识别出用户信息需求，实现话题下用户信息需求序化和组织，对网络问答社区提升信息组织水平和优化信息服务质量具有一定的参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陶兴 张向先 张莉曼 卢恒
[目的/意义]文章利用LDA主题模型与W2V-MMR自动摘要技术实现多个网络学术社区的跨平台知识聚合。弥补了现阶段单一平台提供专业知识不充分的问题，为社区内的科研工作者带来知识获取的便利。[方法/过程]首先利用LDA主题模型对用户生成内容文本进行主题获取、过滤与融合，形成跨平台知识主题。在此基础上通过W2V-MMR摘要生成方法进行跨平台知识摘要生成。[结果/结论]通过实例验证了该方法在跨平台知识聚合中的有效性，为网络学术社区中的知识聚合服务提供了方法依据。[局限]聚合方法对文本要求质量较高，低质量文本会导致主题的知识丰富度降低。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
龚凯乐 成颖
[目的/意义]以网络问答社区为研究对象,提出基于"问题-用户"传播网络的专家发现方法,为建立用户激励机制、完善专家推荐方法提供借鉴。[方法/过程]通过分析开放问答模式的特点,以"问题"和"用户"为节点、"答题关系"为有向边,构建"问题-用户"权威值传播网络,利用答案质量改进加权的HITS算法。[结果/结论]提出的算法可以较好地兼顾用户的答题数量与答案质量,能够选择出活跃度高、知识渊博的用户作为专家。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陶兴 张向先 郭顺利
[目的/意义]通过密度峰值聚类算法(DPCA)对社会化问答社区用户生成答案进行知识聚合与主题发现。[方法/过程]利用TextRank方法挖掘用户生成答案中的关键词集合,再利用DPCA对关键词集合进行凝聚,最后进行可视化词云展示。[结果/结论]与传统聚类算法对比,DPCA能获得更加准确的聚类数目,簇类内的关键词更加凝练,知识主题更加明确。文章通过聚合服务,自动化地发现社会化问答社区中的知识主题,进一步提高了社会化问答社区中的用户交流方式和知识服务水平。[局限]用户生成答案缺少标准实验参考集,聚类结果测度有待完善。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈晓宇 邓胜利 孙雅梦
随着社交网络时代的到来,用户知识交流与利用形态正处于新的变革之中,基于用户知识贡献形成的网络问答社区服务已成为人们日常寻求问题解答,满足自身信息需求的一种重要途径。本文从用户信息行为的角度对网络问答社区研究的相关成果进行综述,认为网络问答社区用户信息行为可以具体理解为三种知识行为模式,分别是:知识搜寻行为、知识贡献行为和知识采纳行为。本文对涉及这三种行为模式的网络问答社区研究工作进行了较为全面和详细的梳理、归纳,肯定了目前研究的成果,同时指出了相关研究中的不足之处和未来研究的方向。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曹进军
文章首先分析了现阶段图书馆海量信息资源的聚合方式,国内该领域的应用状况,以及用户体验的理论与实践研究现状,在此基础上提出一种Web 3.0环境下的信息聚合模式与资源组织原则:网络切片,以Web Slice与Accelerators为技术切入点,从理论和实践上全面阐述了其可能性,并提供一种全新的用户体验实践。
关键词：
信息资源 信息聚合 用户体验
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
胡媛 曹阳 张发亮 朱益平
数字图书馆社区作为知识社区,为用户知识交流、共享和利用提供平台和服务保障。文章结合数字图书馆社区的特点,分析社区内的用户行为,揭示用户关系结构;从知识资源使用角度,进一步挖掘用户需求,形成基于知识关联关系和面向用户需求的知识聚合,为数字图书馆社区中面向用户的深层次知识服务实现提供参考。
[期刊] 情报科学
[作者]
邓胜利 陈晓宇 付少雄
【目的/意义】本文旨在分析社会化问答社区用户的信息需求对其信息搜寻行为的影响。研究的结论有助于相关研究者深入理解社会化问答社区用户信息搜寻的动因和发生机理。【方法/过程】通过梳理和分析前人的研究成果和相关的理论背景,构建适合本研究情境的信息搜寻影响因素模型。通过自陈述问卷进行实证调研,并利用结构方程建模的方法进行数据分析和模型验证。【结果/结论】研究发现,在社会化问答社区中,用户的信息需求对其信息搜寻的影响是一种间接的过程,信息需求只有依靠问答社区卷入度的中介作用才能影响用户的信息搜寻。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
胡潜 李静
信息资源聚合能够促进用户对信息资源的有效获取和知识内容的共建共享,根据行业用户需求和信息利用的特点,将用户作为聚合实现的重要因素之一,从而将资源聚合转化为用户体验的优化过程。本文利用相关评测标准分析行业用户对信息资源聚合的影响,提出面向用户的行业信息资源聚合模型,以母婴健康行业为例,通过日志分析法分析用户需求,进行原型系统的实现。实验结果表明,本文所构建的行业信息资源聚合模型能够在一定程度上有效揭示主题词与用户群细分关联关系,弥补传统资源聚合分析的不足,使用分面优化了用户体验。提出的面向用户的行业信息资源
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张兴刚 袁毅
利用社会网络分析工具UCINET分析了抽样数据中回答者用户形成的社会网络的网络密度、小团体等方面特征,通过绘图工具Netdraw将回答者用户形成的社群图进行了可视化呈现。对问答社区用户关系网络特征进行了进一步分析并提出改进问答类社区的建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张洋 谢卓力
以图书情报领域的学术信息为研究对象,选择有代表性的传统网络数据库、网络学术博客、网络学术论坛等信息平台为数据来源,采用共现分析方法构建基于不同信息源的知识图谱,包括单源、无权多源聚合、含权多源聚合、限定作者群的多源聚合等,通过对各种知识图谱进行比较分析探讨如何利用多源数据优化知识图谱的方法。研究表明,基于多源学术信息聚合的知识图谱能更好地反映知识类别的界限,知识构成更为紧密。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡海波
Web 3.0实现了信息的个性化聚合,其信息服务呈现出精准化、智能化、个性化等特点。文章首先阐述了Web网络生态的进化,分析了从Web 1.0到Web 3.0网络生态进化进程中的阶段特征,分析了Web 3.0的特征并绘制了特征图谱;然后探讨Web 3.0环境下的信息聚合服务,分析了信息聚合服务的特征;最后构建了Web 3.0环境下基于用户兴趣偏好的信息聚合服务模型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄鲁成 蒋林杉 苗红 吴菲菲
［目的 ／意义］针对目前基于网络的话题识别与分析方法的局限性，提出针对网络问答社区的话题识别与分析方法，为此类网站的话题识别与分析提供参考。［方法 ／过程］以改进的中文分词技术为基础，构建网络问答社区的话题识别指标，通过线性加权方式计算权重，结合关键词提取方法确定话题关键词，对话题关注焦点进行提取，对分布情况进行测度。依据所提出的改进方法，以知乎网站为数据来源，从话题关键词、关键词分布以及热点子话题３个角度对＂老年人＂话题焦点进行识别与分析。［结果 ／结论］研究表明，该方法具有科学性和可行性，不仅拓展了社会问题的分析数据源，也为＂积极开展应对人口老龄化行动＂提供了决策依据。
关键词：
老年人 知乎网站 话题 中文分词 测度
[期刊] 情报科学
[作者]
牟冬梅 王萍 张艳侠 戴文浩 李茵
【目的/意义】以关联数据为本,利用VIVO进行数据资源的聚合,探讨科研人员之间、科研机构之间及其科研活动之间的关联关系,促进领域隐性知识发现。【方法/过程】搭建信息资源聚合的VIVO平台,以医学信息教育领域的科研人员及其科研活动为研究对象,利用关联数据与本体建立语义互联数据源,并可视化分析该领域的合作关系、引用关系和知识结构。形成医学信息教育领域合作关系、引用关系和知识结构网络。【结果/结论】利用VIVO进行数据聚合和可视化领域知识图谱的研究,从语义方面进行数字资源语义聚合,通过RDF中的谓词可以连接多个
[期刊] 情报学报
[作者]
成全 张燕刚
互联网在线问答社区服务的广泛性、便捷性、互动性与个性化特征促进了该模式的飞速发展，在线问答社区已逐渐成为人们获取各类生活信息的重要平台。然而，社区内信息资源存在缺乏有效组织与语义关联缺失等现实瓶颈，以及生活类信息的高复杂、多层级等特性，导致用户的在线信息需求服务体验效果不尽如人意。为实现对在线问答社区内各类信息资源的细粒度组织与语义关系揭示，进而达到面向用户需求主题实施信息精准分类的目标，本研究利用在线母婴社区内用户提问数据构建用户需求的多层级架构体系，进而生成经过验证的、具有多层级需求主题的标签化数据实验样本。最后，通过比对本研究所构建的面向用户需求主题的信息多层级分类模型（users'needs topicshierarchical classification,UNT-HC）与TextAttBiRNN (text attention bi-directional recurrent neural network)单层级分类模型及HFT-CNN (hierarchical fine-tuning conventional neural network)、HCCNN (hierarchical classification conventional neural network)等多层级分类模型的分类效果，验证了UNT-HC模型在实现在线问答社区中多层级单标签、超细粒度文本信息分类应用中性能的优越性。
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