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[期刊] 图书情报工作
[作者]
张海涛 唐诗曼 魏明珠 李泽中
[目的/意义]准确把握社交网络用户兴趣倾向,对用户进行分类并形成高聚合的用户群,对研究社交网络信息生态以及信息推荐有重大意义。[方法/过程]通过构造基于多维度的用户属性描述层次模型,根据模型数据需求从新浪微博抓取用户样本数据,对相关用户背景信息、用户博文信息以及用户行为信息的多维度属性下二阶变量进行量化,构造用户向量表达式,比较单一维度与多维度下的用户分类效果,进一步给属性赋予不同的权重值进行加权分析,在取得最优聚类效果后进行方差分析,对模型进行改进。[结果/结论]基于多维度属性加权后的用户聚类效果明显高于单一维度及多维度非加权条件下的用户聚类,且用户博文内容维度对于提高用户聚类效果的有效性最大。
关键词:
微博 多维度 用户聚类 加权分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裴超 肖诗斌 江敏
大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷(LDA)主题模型识别,因为微博短文本语义稀疏,所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模,得到的微博用户分布并不直观,通过改进的LDA模型将用户表示为主题概率向量,不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息,同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的K-meAns算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证,与传统的K-meAns聚类方法对比,采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
关键词:
微博 主题模型 文本聚类 k均值算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
韩鹏鸣
以天津大学订购的ScienceDirect数据库为例,以成本作为基准变量,以5年影响因子、即时指数、特征因子、论文影响值、SJR、SNIP和H指数作为参考变量,对代表性电子期刊进行层次聚类分析。研究结果表明,各类期刊在质量和使用成本方面都具有显著特征,据此确定期刊订购原则,可使图书馆的电子期刊订购更加科学合理。
关键词:
期刊评价 层次聚类 引文指标 成本效益
[期刊] 图书情报知识
[作者]
张泸月 许统 熊芳
用户阅读互动是用户阅读行为的重要表现,将其与阅读满意度开展关联研究,有利于清晰其内在的相关规律,为阅读推广过程中提升用户阅读满意度提供有益参考。研究提出阅读交互行为由分享、讨论、合作、评价四个维度构成,并以参与度、信任关系为中介变量,通过开展问卷调查与建立结构方程模型的方法验证交互行为对阅读满意度的影响。研究结果表明:阅读交互行为对用户阅读满意度有着直接影响。阅读交互行为通过用户参与、信任关系对用户满意度产生间接影响,其中,信任关系的中介作用更强。在阅读交互的具体行为中,分享与合作行为与认知满意度相关性较
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘文博 梁盛楠 董小刚
目前众多数据具有高维度特点,含有大量与类别标签无关的特征。直接应用机器学习方法对其进行分类,不仅会消耗大量的时间,而且难以获得较好的分类性能。针对该问题,文章提出一种基于加权核主成分分析(WKPCA)的维度约简算法,依据核矩阵特征值构造核函数权重,将多个核函数进行组合加权,进而达到特征降维的目的;为了提高WKPCA的维度约简效率,构造了t类核函数并且给出了相应的理论证明;以支持向量机、随机森林和朴素贝叶斯为分类器,对6个真实的数据集进行试验分析,结果表明与全变量模型、线性主成分降维以及单个核函数降维相比,WKPCA维度约简算法可以有效提高目前主流机器学习方法的分类预测性能。
[期刊] 现代情报
[作者]
张敏 罗梅芬 聂瑞 张艳
[目的 /意义]旨在探究问诊类医疗APP用户信任的影响因素,提炼出对运营和管理具有积极意义的意见和建议。[方法 /过程]在整合信任建立模型和声誉二维评估模型的基础上,从过程、制度和特征的多维视角出发,分析影响问诊类移动医疗APP用户信任的因素,提出研究假设并构建研究模型。实证研究部分,采用"日志追踪+调查问卷"的规范性实验方法,选取"春雨医生"移动医疗APP的用户为实验者,收集了280份有效数据并利用SmartPLS2.0对模型进行检验。[结果/结论]医生认知声誉和医院认知声誉正向影响患者对医生的信任;A
[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] 情报理论与实践
[作者]
成全 周兰芳
社交媒体的兴起极大地改变了网络用户的信息行为习惯,人们在惊叹信息获取方式便捷、高效、丰富的同时也被社交媒体信息缺乏组织、良莠不齐、检索困难等问题所困扰。与传统的文献型知识体系构成相区别,社交媒体信息的海量化与主题发散性特征尤其明显。文章以新浪微博为例,从微博短文本的内容、时间、空间、人物等多维度实现面向语义关联的多维度主题聚合。从内容特征上,针对微博短文本数据的稀疏特性,选取适用于短文本挖掘的LDA主题模型,实现对微博信息的主题聚类;而针对微博信息的外部特征,利用RDF资源描述框架实现对其语义化描述,并依托语义关联发现组件Silk Workbench从时间、地点、人物维度实现了基于主题的微博信息语义发现与多维主题聚合。研究表明,LDA主题挖掘模型与关联数据技术的结合应用为有效揭示社交媒体信息的主题特征,实现对微博信息的细粒度切分、语义化描述与多维度关联聚合提供了一种有效的解决方案。
[期刊] 教育科学
[作者]
王北生
教育学是研究怎样更好地影响人的身心发展和培养人的一门科学,其出发点必须有一定的立场。本文在借鉴教育学立场研究成果的基础上,对教育学的立场进行了多维度分析,尝试提出教育学应坚持"三维一体"的立场,即从三个维度来分析教育学的立场:1、教育学立场的"原点.基础":人之生存与发展;2、教育学立场的"指向.目的":具体生命与自觉;3、教育学立场的"方式.方法":生命实践与律动。这三个方面紧密相连,相互支撑,三维一体,缺一不可。
关键词:
教育学立场 多维度分析 三维一体
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何黎 何跃 霍叶青
文章通过对微博用户的信息和关系数据进行决策树分析、相关性分析和关联规则来挖掘用户特征,并对微博网络进行核心用户发掘。结果表明:微博中的名人具有关注数小,被关注数大的特征;用户趋向于通过关注他人和积极发布微博文章两种方法来提高被关注度;愿意公布性别或自我描述的用户,通常愿意公布地址和发布博文,而不愿意公布地址、性别或自我描述的用户,通常不愿意公布其他两项;对微博网络进行核心用户挖掘并进行个性化营销是可行的。
关键词:
微博客 用户分析 核心用户
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
弗兰斯·范富格特 弗兰克·齐格勒 王楠
欧盟委员会开发的全球多维大学排名(U-Multirank)是一个全新的、立足全球的、有利于提高高等教育与科研系统透明度的工具,它致力于继承已有排名之优势同时规避已有排名之不足。U-Multirank遵循包括用户导向原则、多重维度原则、机构可比性原则、排名的多层次性原则和方法的可靠性原则在内的五个设计原则;设计了包括教学、科研、知识转换、国际化定位和地区参与在内的五个绩效维度及一系列指标;为用户提供了在线工具以创建院校排名和领域排名两种类型的排名。试测和实施阶段的初探表明,在维度与指标的可行性、院校参与的积极性、扩大参与规模的可操作性方面,U-Multirank取得了一定的成功,并将逐步实施于全...
[期刊] 华东经济管理
[作者]
柳百萍 刁宗广 尹长丰
文章采集2001-2011年安徽省统计年鉴等有关统计数据,借助综合区位熵指数和城市旅游经济联系强度等指标,从旅游产业集聚基础条件、旅游产业要素集聚度和旅游产业集聚经济效果三个方面,探讨皖江旅游集聚水平的区域差异、时间变化趋势、经济相关性。分析认为皖江区域旅游集聚水平整体不高,且在徘徊中呈下降趋势,区域旅游核心城市初步形成,但集聚的资源依赖性和区位依附性较强,集聚水平处于低层次,扩大区域旅游经济规模是提高区域旅游集聚水平的关键条件。
[期刊] 会计之友
[作者]
刘川 高晓燕
随着我国城镇化进程的加快,微金融以其自身的特点在支持微型企业以及农村经济中的作用越来越受到各界重视,但是我国微金融的发展还处于起步阶段,各项机制都不是很完善。文章通过对中国和美、日两国微金融运营模式的对比,提出了完善我国微金融运营模式的相关建议。
关键词:
微金融 运营模式 多维度分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
储节旺 闫士涛
通过超星图书检索199本中外文知识管理图书目录,在此基础上,构建出57个高频词的共词矩阵,运用SPSS软件进行聚类分析和多维尺度分析,得出目前知识管理学科体系包括11个方面的内容,并可以分为4种类型。
关键词:
知识管理 知识管理学 学科体系 理论研究
[期刊] 统计与决策
[作者]
王明佳 韩景倜
文章针对传统推荐系统在数据稀疏性情况下用户相似性度量精度不高的问题,提出了一种多维度用户相似性度量的协同过滤算法。首先根据用户-项目打分矩阵,考察用户共同评分项目数和用户活跃度对用户相似的影响,并计算用户的相似度;然后通过修正皮尔逊用户相似性计算用户的相似性;最后通过一个权值来控制两者的重要程度,综合计算用户的相似性。研究结果表明权重系数为0.4,即修正的皮尔逊用户相似性的占的比重较大时,推荐系统的推荐质量最好;同时多维度用户相似性度量的协同过滤推荐算法在MAE、召回率RE和准确率三个方面都要优于经典的余弦相似性协同过滤算法以及皮尔逊相似性协同过滤算法。
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