基于多属性加权的社会化问答社区关键词提取方法

[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF-IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。     

知乎社区成员互动关系研究——以“小米手机”话题为例

[目的/意义] 知乎是以知识共享为核心的社会化问答社区。基于自身参与社区的经验,结合收集的资料,探求用户参与社区互动的特点。[方法/过程] 通过收集知乎社区中的"小米手机"话题单一月份的数据,利用观察分析和社会网络分析相结合的方法,借助Pajek软件对所收集的数据进行分析。[结果/结论] 研究表明,在知乎上,社区成员以问题为中心,通过问答形成互动关系。社区成员间的关系以单向连结为主,98%的用户是单纯的提问者或回答者,仅2%的用户又提问又回答,用户扮演的角色鲜明。     

网络社区有影响力话题度量识别方法研究

识别网络社区有影响力焦点话题是监测与引导网络舆情的基础。依据演化理论,构建网络社区话题演化分析模型,将话题贴及其回复关系视为话题贴吸收他人言论营养、聚集能量发挥作用的过程。主要通过筛选话题影响力测度指标,计算话题的营养值,将营养值转换为能量值,籍此发现有影响力的焦点话题,以形成网络社区有影响力话题度量识别方法,并采用实验法验证本文方法的有效性和合理性。     

线上线下社会资本与社会化问答行为的关系研究——以知乎医学和健康话题为例

[目的/意义]旨在探究线下社会资本水平不同的用户,在问答社区中累积的社会资本和问答社区行为是否存在差异。[方法/过程]以知乎网10个医学、健康类话题的6 927名用户为研究对象,借助职业声望、院校排名对其线下社会资本进行编码和排序,分析不同线下社会资本用户的线上社会资本积累和社区行为模式的特点。[结果/结论]部分线下社会资本如毕业院校名誉度与线上社会资本存在正向关联,但职业声望高低则与线上社会资本无关;线上结构性社会资本高的用户,其提问数量、专栏文章数量和关注人数较高,而线上认知性资本高的用户,其回答数量和专栏文章数量较高。这些结果有助于网站管理者识别、关注核心用户、优化用户激励制度,但样本用户为医学、健康话题参与者,结论普适性还有待验证。     

基于“问题-用户”的网络问答社区专家发现方法研究

[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。     

网络健康社区中的主题特征研究

[目的/意义] 探究不同类型网络社区中健康主题特征分布,促使各网站平台能够更好地提供在线健康信息服务。[方法/过程] 以糖尿病为例,选取来自健康论坛的社会化标签和社会化问答社区的问答记录作为研究对象;通过数据编码和文本处理的方法,得到八大类主题,并比较两种网络社区中该八大主题分布情况的异同。[结果/结论] 两种网络社区中糖尿病主题冷热分布大体趋于一致。在最为用户所关注的主题上,两类社区各有侧重,分别是“诊断和检查”、“社会生活”。以上探讨和发现对在线健康信息服务质量的提升有诸多启示。     

答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响研究——以“知乎”平台为例

[目的/意义] 分析答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响,可以对社会化问答社区增加用户粘性、提高用户体验起到一定的指导作用。[方法/过程] 从社会资本理论中提取答案质量反馈变量并分析其对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响。通过结构方程方法对收集整理的调查问卷数据进行分析,验证模型的可行性和优越性。[结果/结论] 构建答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿影响模型;结论表明,答案质量反馈正向影响反馈期望确认程度与反馈感知有用性;反馈期望确认程度正向影响反馈感知有用性与反馈满意度;反馈感知有用性正向影响反馈满意度与持续答题意愿;反馈满意度也同样正向影响持续答题意愿。     

网络问答社区的知识生态系统研究

[目的/意义]通过吸纳知识生态学的理念来进一步完善网络问答社区的相关理论体系。[方法/过程]在前人的研究基础上,分析网络问答社区的知识主体、知识生态环境和知识生态链,构建出网络问答社区的知识生态系统模型,进一步从形成条件、动力和演化3个方面对系统的自组织机制进行深入探索,并以“知乎”为例对本文提出的知识生态系统进行验证。[结果/结论] 网络问答社区的知识生态系统将社区用户、用户生成内容和社区机制等有机结合在一起,从整体上揭示了网络问答社区的运行和发展。     

基于“知乎”关注热点的学科认知特点挖掘——以情报学为例

[目的/意义]以情报学为例,探索基于社会化问答网站热点的学科认知特点挖掘方法及其可行性。通过总结归纳知乎用户对情报学的知识期待和学科认知,为情报学学科建设提供特定参考。[方法/过程]以知乎情报学话题下的"精华"讨论内容作为分析对象,运用聚类分析、多维尺度分析等方法挖掘关注热点,并对这些关注热点的自身属性、相互关系和核心程度等特征进行分析与探究。[结果/结论]知乎的情报学关注热点可分为信息检索与搜索引擎、网络营销与电子商务等7类,反映出大众对情报学的技术、商业、学科、社会4方面的知识需求,进而构建出信息技术、现实应用、信息社会3个维度的学科认知特点。     

基于社会化问答社区涌现模式分析的领域热点识别研究

领域热点识别是科技情报与文献计量领域研究的关键问题之一,其能够为科技、教育部门的政策制定及科研人员的研究决策提供参考和依据。现有领域热点识别的研究主要基于文献计量学方法,并没有利用丰富的Web数据。本文提出了一种基于涌现模式挖掘的框架,利用社会化问答社区中的问答内容来识别领域研究热点。首先,提取问答内容中的关键词,并基于关键词的共现性进行聚类;然后,基于聚类结果构建候选研究热点模式集合,利用涌现模式挖掘方法识别领域研究热点并分析其发展趋势。本文基于知乎社区的“机器学习”话题数据集进行实验,利用卡方检验与领域前沿进行对比,结果表明该框架能够有效识别领域研究热点。该方法利用关键词聚类较好的缓解了涌现模式识别方法计算复杂度大等问题,具有良好的可行性;同时,该方法在线社区热点识别等问题中具有潜在的应用价值。     

高校图书馆门户网站的一站式服务特点剖析-基于24所高校图书馆的调查

[目的/意义]根据高校图书馆门户网站的建设实践和对24所高校图书馆门户网站的调查数据,剖析高校图书馆门户网站一站式服务的共同特点。[方法/过程]采取抽样调查和重点调查相结合的方式,对我国重点高校的图书馆门户网站的一站式服务进行调研,以统计数据和本校学科门户建设实践为基础,探讨高校图书馆一站式服务的概念、基本的实现方式、存在的问题和发展方向以及一站式服务对图书馆服务模式的影响。[结果/结论]高校图书馆门户网站的一站式调查和分析,在国内尚属首次。这种探索,将为各高校图书馆建立学科门户网站、实现一站式服务提供有益的参考。     

社会化问答平台用户体验影响因素实证分析——以知乎为例

[目的/意义]研究社会化问答平台用户体验的影响因素,为社会化问答平台改善用户体验,提高用户留存率、活跃度提供参考。[方法/过程]构建一个综合模型,以"知乎"用户为调查对象,采用回归分析法对其用户体验的影响因素进行量化分析。[结果/结论]视觉吸引力和需求满足会显著影响社会化问答平台的用户体验;主观情感作为中介变量,对视觉吸引力、内容需求、交互体验与用户体验之间的关系起调节作用;除使用频率与用户年龄外,其他环境变量对用户体验的影响可以忽略不计。     

基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法研究

[目的/意义]基于大量专利文献数据的核心技术主题识别有助于识别某技术领域的关键技术、分析关键技术的发展方向,是进行技术创新的基础情报工作,对于研究人员、企业乃至国家层面都具有一定的意义。[方法/过程]提出基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法,首先基于经典LDA模型进行主题识别,然后利用名词组块对初始LDA主题识别结果进行标注,构建Chunk-LDA主题识别结果,提高其可解读性;然后基于社会网络分析方法构建主题网络,识别核心技术主题;基于R语言的LDAvis工具包绘制可交互的Chunk-LDAvis核心技术主题关联分析图谱,发现核心技术主题的隐含联系,辅助进行核心技术主题识别。[结果/结论]通过对纳米农业领域进行实证研究,验证了本文提出方法的准确性和可行性。     

基于主题相关分析的跨学科主题发现方法及实证研究——以动物资源与育种领域为例

[目的/意义] 针对单学科和双学科主题发现方法无法挖掘现有交叉文献中主题演化来源的问题,提出面向跨学科的主题发现方法,为跨学科发展和合作提供依据。[方法/过程] 首先在动物资源与育种领域期刊文献数据中选取已经出现交叉现象的两个基础学科文献及其交叉文献,使用改进的主题相关分析方法,提取共同主题和各自的独立主题;然后利用相关性测度方法量化不同学科独立主题的相关性;最后对共同主题和相似性较高的独立主题进行具体分析。[结果/结论] 在动物资源与育种领域的农学生殖生物学、兽医学以及其交叉文献上进行实验验证,结果表明所提出的方法能够有效发现交叉主题的学科出处。     

政府网站信息交互服务中功能体验指标的构建与测度研究

[目的/意义]结合政府网站功能,对公众视角下政府网站功能体验量化方法进行探讨,探究公众在使用政府网站时的真实感受和想法。[方法/过程]从政府网站功能、功能体验几个方面对相关理论、概念进行了回顾与梳理。通过文献分析总结出实验操作中需要量化的指标并探讨测度方法,通过访谈法从主观角度筛选指标,从主客观两个角度来量化政府网站功能体验。[结果/结论]将政府网站提供的功能和公众体验相结合,确定测度指标和用户体验描述指标,为量化公众视角下政府网站功能体验提供了思路,为后续实验研究提供了依据。     

政府网站信息资源知识融合体系架构设计

[目的/意义] 从知识融合的角度切入,解决政府网站信息资源的分散性、海量性与公众知识需求的完整性、精准化之间的矛盾,为用户提供更为有效的决策支持,提高政府网站信息资源的利用效率。[方法/过程] 阐述政府网站信息资源的内涵及其价值需求,剖析知识融合的研究进展,在此基础上分析政府网站信息资源知识融合的流程,根据流程设计"数据级融合-概念级融合-决策级融合"的多层次的政府网站信息资源知识融合体系架构,并为每个具体层次构建相应的运行框架。[结果/结论] 设计出的政府网站信息资源知识融合体系架构,为后续的扩展性与深入性研究提供理论支持与借鉴。     

面向决策的政府网站信息资源领域知识融合服务模型研究

[目的/意义]将知识融合的概念创新性地引入政府决策中,通过对具有多重决策支持价值的海量政府网站信息资源进行深度挖掘与利用,提高政府决策水平。[方法/过程]基于不同类型政府网站信息资源的决策支持价值,分析决策驱动的领域知识融合服务需求与功能定位,据此构建面向决策的政府网站信息资源领域知识融合服务模型,并以政府网站发布的“‘放管服’改革”领域相关信息资源的知识融合为例,对模型的应用场景进行案例描述。[结果/结论]模型能够为当前党政领导科学决策支持服务平台的建设提供新的视角、思路和途径。     

基于PhraseLDA模型的主题短语挖掘方法研究

[目的/意义]以主题短语识别为研究对象,提出基于PhraseLDA模型的主题短语挖掘方法,为快速理解文本内容、准确抽取文本主题提供借鉴思路。[方法/过程]对低频词进行量化定义,提出一种合理的短语重要度计算方法,最终利用PhraseLDA主题模型推理出主题短语。[结果/结论]实验结果表明该方法在多种数据集中挖掘出的主题短语质量较高,主题一致性较强。     

社交媒体用户画像的构建及资源聚合模型研究

[目的/意义]基于用户画像创建社交媒体资源聚合模型,为资源的聚合提供参考,丰富和拓展其理论研究体系。[方法/过程]在深度剖析用户画像的内涵、算法的基础上,基于社交媒体分别构建用户画像和资源画像的模型,运用社会化标签系统方法,研究基于社交媒体的用户画像和资源画像之间的映射关系。借鉴领域本体的方法,通过对数据的深层次挖掘,利用资源聚合的原理,构建基于资源画像的社交媒体内部资源聚合模型和外部资源聚合模型。[结果/结论]在大数据时代,基于用户画像和资源画像的相关理论与方法,能够为社交媒体的资源聚合提供新的思路。