数据故事化：概念、特征与应用

[目的/意义]梳理数据故事化的概念、特征与应用,揭示数据故事化的未来发展方向。[方法/过程]梳理数据故事化的相关概念及其四个显著特征,借助四个具有代表性的应用实践作为研究案例,在此基础上提出数据故事化新的发展趋势。[结果/结论]揭示了故事化包括三个部分：数据准备、数据可视化和故事化,展现数据故事化未来的五个发展方向,进一步丰富了数据故事化的理论研究和应用场景,有助于引导数据故事化的正确发展方向。     

基于主题分析和语用情境融合的多义术语识别研究

[目的/意义]用户间的专业知识异构以及用户场景的动态性,导致现有的目录式数据查询方式难以为用户提供主动式数据服务。文章针对用户在数据使用中的差异化专业知识进行识别和重组,作为连接用户和数据资源的中间知识库,以支持进一步的场景化数据互操作研究。[方法/过程]为实现这一目的,提出一套基于主题分析和语用情境融合的多义术语识别、建模方法,借助静态概念关系和动态语用情境构建术语知识库。主要研究内容包括:基于词频和词性构建文本向量空间;在领域知识不充足的情形下,提出采用主题模型半自动识别多义术语,并基于语用情境模型,在多义术语与其适用情境之间建立语义关联路径。[结果/结论]文章提出的一套基于主题分析和语用情境建模的多义术语识别方法,通过建筑工程领域的实例研究,证明该方法能够识别并解决用户之间的专业知识异构问题。     

政民互动数据中公众诉求的故事化描述：集成、重构与叙事

[目的/意义]将数据故事化思想应用到政民互动数据中公众诉求的分析方面,为政务部门从海量政民互动数据中高效洞察诉求信息提供新的视角和研究思路。[方法/过程]首先,在剖析政务工作者对诉求信息认知需求的基础上,引入三幕式结构构建公众诉求信息的故事化描述框架,包括集成概览、聚合重构、总结叙事三个环节;其次,从元素组织视角、语义探测视角、价值传递视角搭建公众诉求故事化描述的技术框架;最后,采集苏州市人民政府的政民互动数据进行实验分析并呈现诉求故事化描述的原型页面。[结果/结论]提出的故事化描述思路及方法具有可行性,不仅拓展了数据故事化的应用场景,也为政务数据的洞察与认知提供了实践方案,有利于发挥数据的决策赋能价值。     

智媒体环境下企业与用户信息交互意愿影响因素与实证

[目的/意义] 随着智媒体技术的快速发展,越来越多的企业利用各种智媒体平台与用户进行信息交互,通过获取用户信息数据,分析用户信息行为了解用户需求,提升用户信息服务质量。[方法/过程] 本文以信息系统成功模型为基础,基于信息生态理论构建智媒体环境下企业与用户信息交互意愿的影响因素模型,通过问卷调查和结构方程进行实证研究以验证模型的有效性。[结果/结论] 数据结果表明,智媒体系统质量、信息质量、服务质量以及沉浸体验对用户满意度具有正向影响,且用户满意度正向影响信息交互行为。本研究可以帮助企业完善智媒体的交互功能,对企业智媒体平台健康发展起到一定的指导作用。     

基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型研究

[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景,为更好地挖掘用户偏好,从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征,并综合考虑全局和局部层次上的交互关系,提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型(HLRec)。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图,分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系;使用关联矩阵表示高阶交互关系特征,异构图神经网络提取低阶交互关系特征;融合高阶与低阶交互关系特征,并输入到深度生成模型变分自编码器(VAE)中学习用户和项目的表示向量;根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明,在Top-20推荐中,与相关基线模型相比,本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。     

基于数据驱动的移动图书馆UGC用户画像研究

[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。     

大数据环境下网络舆情信息交互模型研究

[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

基于动态用户画像的学术虚拟社区粘性驱动机制研究

[目的/意义]基于动态用户画像探索学术虚拟社区的粘性驱动机制在于用户角色精准定位，有助于提升用户忠诚度、信任度、留存率、回访率。[方法/过程]依据社区属性和用户感知分析学术虚拟社区的粘性驱动因子；以用户自然属性、行为属性、心理特征为用户画像的数据来源，建构包括基础数据、行为建模、服务应用、评价反馈4个模块的动态用户画像结构模型；结合驱动因子与结构模型构建了粘性驱动机制模型。[结果/结论]模型深度刻画了学术虚拟社区用户全貌，为优化系统效能和精准化服务指供指导，以期增强学术信息资源流转与学术影响力。     

数据故事化中的数据关键特征表达有效性研究

[目的/意义]数据故事化是大数据时代数据价值发现和价值提升的有效方案,在使用数据故事这种新的数据洞见和知识的表达方法时,探究其对数据关键特征的高效表达方式具有重要价值。[方法/过程]文章在分析数据故事创作的基础上,从视觉叙事流选择、数据故事空间设计、数据故事化技术、数据故事创作中的保健因素与激励因素、数据故事受众等方面探讨数据故事化中的数据关键特征表达效率和质量问题。[结果/结论]视觉叙事流的步进和滚动展示方式在传达效率上没有显著差异,受偏好影响较大。数据故事设计空间对数据故事的表达效率有重要影响,不同的故事模型拥有其特殊的故事叙事能力。数据故事创作中的保健因素与激励因素是数据故事创作应该关注的问题。在数据故事化的众多工具和技术中Web开发与发布、数据分析和数据可视化被认为是最值得关注的技术。数据故事受众的不同会影响数据故事的表达效率,信息传递成效,开发数据故事需重视受众的影响。     

智慧医疗情境下信息交互行为及拓扑结构研究

[目的/意义] 随着我国经济的快速发展,国民对健康管理及医疗质量提出了更高的要求,智慧医疗服务模式已成为我国医疗领域发展的重要趋势。本文对信息交互行为的过程进行了深入剖析,对于该方向的后续研究和发展提供了参考。[方法/过程] 利用文献研究法、定性分析法对智慧医疗情境下信息交互行为的组成要素及交互过程进行分析,运用社会网络分析法对智慧医疗情境下用户信息交互的网络拓扑结构进行了探索性探究。[结果/结论] 智慧医疗情境下信息交互的整个过程会受到来自用户、信息、媒介、技术与环境等因素的影响,在稳定、有序的社会网络结构支撑下,信息交互行为才得以发挥其最大效能。     

微信公众号信息质量与用户互动行为关系研究

[目的/意义]微信已经成为国内网民获取信息、分享信息、娱乐消费、社会交往的主要渠道，众多企业和个人借助微信公众号开展微信营销、品牌塑造、产品推广销售等活动，用户行为在微信信息质量等因素的影响下呈现多样化特点。[方法/过程]论文以微信公众号信息质量和用户行为作为研究对象，对相关研究进行回顾，并通过获取微信公众号用户行为数据，采用深度访谈及结构方程模型等方法，提出信息质量对用户互动行为影响的理论假设并进行验证。[结果/结论]发现信息质量指标中权威性、原创性、丰富性、适量性、时效性、适用性、趣味性、经济性对用户互动行为具有显著的正向影响，微信公众号的信息质量是决定用户互动行为的主要因素。[启示/发现]本文将微信公众号后台的用户行为数据分析纳入研究范围，探究行为背后信息质量的差异性及原因所在，为社交媒体信息质量与用户行为研究提供了新的研究视角；研究提高微信公众号信息质量的策略方法，对利益相关方均有较强的参考价值和实践意义。     

基于思维导图的情报体系建模方法研究

[目的/意义]通过对情报体系建模方法的研究,实现更快、更全、更准确的科技情报信息服务,使科研单位能够迅速响应技术方向、市场动向、需求导向。[方法/过程]分析了科研单位传统的情报体系建模方法,通过总结传统情报体系建模方法的特点及不足,提出两种基于思维导图的情报体系建模方法,并结合实践分析这两种方法的优点。[结果/结论]通过分析和对比,基于思维导图的情报体系建模方法能够解决传统情报体系建模中存在的诸多问题,实现动态、可视化的情报资源管理,促进深层次、多层次的知识关联、推理和发现,实现情报体系的快速建模。     

大数据下基于多源信息融合的企业竞争对手评价模型研究

[目的/意义]针对传统企业竞争对手评价研究中数据源单一和评价指标片面性的不足,文章率先提出了基于多源信息融合的竞争对手评价方法。[方法/过程]基于顾客价值领先战略,从企业和消费者的视角出发,选取企业财务报表和电商平台上的消费者评论作为信息源。通过构建财务特征和情感特征,依托BP神经网络,分别建立基于财务特征和综合特征的竞争对手评价模型。[结果/结论]采用仿真实验对提出的方法进行验证,证明基于综合特征建立的模型相比基于单一财务特征的模型更有效。该方法为大数据背景下的企业竞争对手评价提供了一种新的研究思路。     

Five Safes安全框架及其对我国图书馆领域敏感数据安全访问的启示

[目的/意义] Five Safes是当前较为科学的一种结构化的敏感数据安全访问框架,被广泛应用于敏感数据安全访问的描述、评估、规划、培训和监管等方面,我国图书馆领域敏感数据的安全访问可借鉴其应用经验,提高图书馆领域敏感数据的安全使用。[方法/过程]通过对Five Safes安全框架应用情况的调研、分析,归纳研究主题,并进行论述。[结果/结论]应用Five Safes安全框架,图书馆领域应提高敏感数据的共享意识,科学规划敏感数据的安全访问,合理地进行数据敏感度分级,加强对用户数据访问的试验应用和监控,通过培训提高用户的合规思维,从而全面提高图书馆领域敏感数据安全使用水平。     

基于系统日志的高校图书馆研究间用户利用行为分析

[目的/意义]挖掘高校图书馆研究间的用户行为规律特征,为研究间设施改进、精准服务提供数据支撑。[方法/过程]利用北京师范大学图书馆研究间系统日志数据,参考用户画像的研究思路,对数据进行多维度行为建模,探索影响用户行为的主要因素,并建立用户原型。[结果/结论]行为分析发现,学科特点因素和学生年级是影响研究间使用的重要因素;研究间预约热度与采光条件和相对位置显著相关;研究间违规使用行为与用户所在年级和学科有一定的关联;研究间预约与绩效之间存在一定相关性。多维度行为分析可为改进设施、建立用户原型提供数据支撑。     

网络查询重构策略预测研究综述

[目的/意义]根据用户网络查询重构行为预测查询重构策略,可以为用户提供查询帮助,提高用户网络查询交互体验。[方法/过程]以预测模型构建过程为基础对最新研究成果进行梳理,包括查询重构策略划分、查询重构行为特征选取、查询重构情境影响因素,以及预测模型构建方法,揭示研究进展与存在问题,最后提出研究展望。[结果/结论]对查询重构策略预测研究还有较大探索空间,展望可为后续相关研究提供一定参考。     

基于扎根理论的学术APP用户信息交互行为影响因素研究

[目的/意义]探究学术APP用户信息交互行为的影响因素,有助于增进其信息交互并实现学术APP高效运转,为促进学术APP可持续发展提供参考。[方法/过程]首先结合学术APP特点分析学术APP信息交互行为的过程,然后通过半结构化访谈获取原始资料,以Straussian扎根理论方法为指导,通过开放式编码、主轴编码和选择式编码对学术APP用户信息交互行为影响因素进行归纳分析和关系梳理,分析各项主范畴对用户信息交互行为的内在关联和作用路径。[结果/结论]用户信息交互行为受到收益认知、个体因素、平台载体、平台管理与制度规范、社区环境氛围和信息内容的共同影响,其中个体因素方面的个体特征和个体需求是最重要的影响因素;影响因素可进一步解析为用户、信息、平台和环境四个分析维度,根据研究结果向学术APP设计者、运营者和用户提出增进用户信息交互的针对性策略。     

基于用户画像的信息后组织系统的构建研究

[目的/意义]为提高用户信息检索的精度,为用户提供更为精准化和个性化的信息服务。[方法/过程]在梳理用户画像研究成果的基础上,提出了信息后组织的服务方式,进而设计了基于用户画像的信息后组织系统,并探讨了该系统的实现方法,最后利用"豆瓣网"平台中的数据对所设计的模型进行了实例验证与分析。[结果/结论]实验结果表明,基于用户画像的信息后组织系统可提供精准度更高的信息检索结果集,可体现相似用户之间偏好的细微差别,验证了所设计系统模型的可行性与优势。[局限]实例验证中的用户样本集数量较少,也尚未对用户画像的动态修正进行验证。