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[期刊] 商业经济与管理
[作者]
汪涛 李燕萍
本文以虚拟社区中的参与者为研究对象,通过定量研究探讨了虚拟社区中推荐者的特征——关系强度和感知专业性,是如何影响推荐的效果的,即对购买决策的影响。我们发现关系强度和感知专业性是通过信任这一中介作用于推荐对购买决策的影响的,同时产品涉入在其中起调节作用。
关键词：
感知专业性 关系强度 信任 产品涉入
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周朴雄 陈涛
自然语言的标注方式导致标签产生了模糊性和多样性问题。由用户、资源和标签三者关系共同确定了语义本体,即确定了标签的唯一性,同时也建立了标签之间的语义联系。在此基础上,文章提出一种应用在虚拟社区中,基于相似标签聚类的信息推荐模型。该模型通过对标签间的相似性进行计算、聚类,以聚类的标签群作为纽带,形成信息资源的语义链条,进而挖掘出用户的需求信息,最后以标签云的方式展示给用户,完成信息推荐过程。
关键词：
虚拟社区 标签聚类 信息推荐
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
董淑霞 聂琦露
旅游在线口碑基于其强大的影响力、传播力、及市场控制力,成为了当今旅游企业的营销重点和国内外学者的研究热点。但是目前基于情境因素、消费者情感和个体特质因素出发,对旅游在线口碑行为的影响却少有探究。基于S-O-R模型探索了消费者在感知旅游虚拟社区氛围下,介于社区认同感的中介作用及自我建构的调节作用,对旅游在线口碑推荐意愿的影响机理。实证研究结果显示,消费者感知旅游虚拟社区氛围是由自由、共享、支持、创新、奖励这5个子因子构成;感知旅游虚拟社区既能通过社区认同影响口碑推荐行为,也能直接影响口碑推荐行为;而社区认同在其中起到了部分中介的作用;其中自我建构的调节作用并不显著。从而为旅游企业的社区管理及口碑营销提供了理论指导,用时也丰富了旅游在线口碑传播的相关理论研究。
[期刊] 情报杂志
[作者]
胡潜 明均仁
[目的/意义]针对现有的虚拟社区推荐方法缺乏兼顾推荐准确性和新颖性的问题,将数据挖掘技术与信息推荐方法相结合,提出了基于用户-主题关联挖掘的虚拟社区推荐方法。[方法/过程]该方法通过构建用户-用户相似度矩阵、社区-社区主题距离矩阵、基于矩阵分解的智能推荐等过程,使得推荐结果能在保证高准确性的前提下,兼顾推荐的新颖性。[结果/结论]实验结果表明,该方法取得了理想的预期结果,推荐效果既能保证准确性,又能体现新颖性。
关键词：
关联挖掘 智能推荐 虚拟社区
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
夏立新 郑路 翟姗姗 李重阳
[目的/意义]在虚拟社区中,用户发布信息与传播信息是平台影响力与持续发展的重要因素。应挖掘边缘用户兴趣偏好,进行个性化资源推荐,满足其信息需求,让占据虚拟社区用户数量最大的"边缘用户"参与到信息传递的各个环节中,促使其向核心用户"靠拢",甚至成为核心用户。[方法/过程]文章试图以边缘用户的好友之间的关注关系形成社会网络为基础,结合好友发布信息内容,运用基于聚类的社群分析方法 Concor算法以及LDA主题模型,实现多粒度兴趣主题发现,再融入结构洞测度方法,挖掘每个兴趣主题下"结构洞",将结构洞位置用户占据
关键词：
LDA模型 结构洞 资源推荐 虚拟社区
[期刊] 图书情报工作
[作者]
顾佳云 熊回香 肖兵
[目的/意义]考虑用户兴趣和社交关系两方面的动态变化,提出融合用户动态兴趣与社交关系的学者推荐模型。[方法/过程]首先,利用不同学科的期刊文献作为分类语料,基于Labeled-LDA模型对学者所发博文进行学科领域判别。然后,依据KNN算法对博文进行学科分类,接着利用学科兴趣变化速率改进时间因子,计算得到学者动态兴趣相似度;根据学者间链接的数量关系计算学者的PageRank值,结合学者所发博文的时间价值计算得到全局信任度。在学者评论、推荐交互行为中引入时间权重计算学者交互信任度,综合全局信任度和交互信任度得到学者的动态社交信任度。最后,融合兴趣相似度与信任度进行学者推荐。[结果/结论]虚拟学术社区中融合用户动态兴趣与社交关系的学者推荐模型从动态兴趣和动态社交关系两个视角出发,能够有效提高学者推荐的质量。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
房小可 叶莎莎 严承希
[目的/意义]为弥补虚拟学术社区知识服务的不足,研究面向知识服务的知识推荐。[方法/过程]以虚拟学术社区这一重要交流平台为研究对象,将网络用户学术交流中的情境语义关系融入到知识推荐中。首先构建情境因素的语义层次模型,其次将情境语义融入到虚拟学术社区知识表示中,最后增加语义层次树中的属性因素,改进节点间的语义相似度计算,以实现融合情境的语义协同推荐。[局限]文中的实验只选取了科学网作为实验数据,并未将所有学术社区均进行实验层面的验证,扩大数据集将作为后续的研究目标之一。
关键词：
情境 语义 虚拟学术社区 知识推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李泽中 张海涛 张鑫蕊 王兴鲁 孙鸿飞
[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
肖娥芳
为帮助消费者快捷选择适合个人偏好的产品,购物网站纷纷使用个性化推荐系统。本文将个性化推荐特性归为合理性、完整性、趣味性和针对性,并引入享乐属性认知作为中间变量,提出并构建研究假设模型,用SPSS22.0和AMOS21.0软件对问卷进行数据分析和检验假设。研究表明,购物网站个性化推荐的合理性和完整性特征与消费者享乐属性认知之间的影响不显著,而其趣味性和针对性特征对其具有显著正向影响,消费者的享乐属性认知与消费者购买动机存在显著正向影响。
关键词：
个性化推荐 享乐属性认知 网络购买动机
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 胡东婉
[目的/意义]大学生阅读推荐应用中的需求特征模型与更新驱动模式落后,需要解决图书馆资源利用率低、推荐精度差等问题。[方法/过程]针对上述问题,提出了虚拟大学生读者模型及其阅读推荐算法,该模型采用了基于仿生进化的需求更新机制,以精细刻画大学生读者的资源需求特征;配套的阅读推荐算法采用了"读者—资源"双向协作方法生成资源推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,该模型及算法能够提高大学生读者需求的辨识度,具有较高的资源利用率、推荐精度与需求覆盖度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨梦婷 熊回香 肖兵 叶佳鑫
[目的/意义]在开放的知识交流环境中向学者推荐具有相似研究兴趣的学者有助于学者高效获取到所需的学术资源，更好地开展学术研究和学术交流。[方法/过程]首先利用LDA主题模型提取学者的科研兴趣特征，同时引入时间因子加权兴趣特征，形成学者动态兴趣矩阵，基于此使用K-means对具有相似研究兴趣的学者进行聚类分析，并在类簇内综合学者的科研能力和社交属性两个维度构建学者推荐模型。[结果/结论]以“百度学术”数据集对模型进行验证，实验结果表明该模型能够很好地发现相关学者，满足可操作性和推荐结果有效性。在学者推荐过程中引入更贴近现实的动态兴趣特征对推荐结果具有一定效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵夷平 毕强 贯君
从阐述国内外对虚拟社区的定义出发,以商业和非商业性、信息运动的同步和异步性双重维度对虚拟社区进行归类,对不同类别的虚拟社区信息运动的独特特征进行深入剖析,在此基础上提出虚拟社区的信息运动模型,揭示虚拟社区中信息运行的规律,为虚拟社区信息管理和信息运动研究提供参考。
关键词：
虚拟社区 信息运动特征 模式
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐美凤 叶继元
基于样本数据的收集,发现学术社区知识共享主体具有身份的相对稳定性、交流内容的专业性、交流态度的严谨理性等共性,同时,人文管理类与理工类社区在话题来源、语言风格以及对知识权威的认同等方面存在差异。引入基尼系数对社区主体间知识共享不均衡程度进行分析,发现人文管理类社区主体间不均衡程度明显高于理工类社区;使用社会网络分析对学术社区知识共享主体构成进行分析,发现两类学术社区都存在中心势过低的现象,同时人文管理类社区更容易形成社区核心。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄静
为研究虚拟社区用户行为的特征并将其应用到推广服务中,本研究以"淘宝网NOKIA社区"为例,采用社会网络分析方法,对虚拟社区用户的特征及其对用户获取信息和购买行为的影响进行实证研究,分析结论与被调查者的实际情况相符合。并在此基础上从构建交流平台、核心人物传播及电子商务体系等方面做分析,旨在使信息或产品的推广从单向传播转变为双向交互。
关键词：
虚拟社区 社会网络 相关性分析 回归分析
[期刊] 商业经济研究
[作者]
孙红
虚拟社区作为互联网时代知识共享的新平台,为企业改变消费者品牌态度、传播品牌理念提供了新途径。本文通过阐述虚拟社区知识共享及其对消费者品牌态度影响的理论基础,构建了虚拟社区知识共享影响消费者品牌态度的结构方程模型。进而对调查问卷获取的虚拟社区知识共享数据进行分析,并验证了结构方程模型的准确性。结果显示,知识共享对消费者品牌态度产生显著影响;同时,社区认同作为中间变量的中介效应也较为显著。因此,企业应根据虚拟社区知识共享特征,选择适合自身的品牌营销方式,形成消费者积极的品牌态度,提升企业品牌社区影响力。
关键词：
虚拟社区 知识共享 消费者 品牌态度
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