政府网站信息资源知识元模型与可视化表征研究

[目的/意义]利用知识元模型理论研究政府网站知识服务效果的优化路径,辅以可视化表征技术,以降低大数据环境下政务用户信息获取的操作负载和知识加工的认知负荷。[方法/过程]依据相关知识元模型研究推理出符合政府网站信息资源属性特征的六元组知识元表示方法和四元组知识元本体结构,采用TextRank与HDP算法分别抽取政府网站信息资源关键词和主题词,并由领域专家根据抽取结果确定知识元,构建包含知识元本体库生成和可视化知识服务的政府网站信息资源领域知识元可视化表征模型。[结果/结论]通过政府网站发布的共享单车实例检验知识元可视化表征模型的有效性和可行性,为实现政府网站粗粒度信息服务转向以知识元为单位的细粒度知识服务范式开辟了新的研究思路,可视化知识服务模式增强了政务信息导航的结构化和用户解读领域文本语义的效果。     

跨平台用户信息过滤气泡强度比较研究

[目的/意义]对数智时代下跨平台用户信息过滤气泡强度进行比较研究,探讨同类内容智能分发平台的差异性和互补性,有助于平台和用户采取有效措施破除过滤气泡,提升信息多样性。[方法/过程]结合LDA主题模型和信息熵理论,以30746条用户文本评论为样本,测度今日头条和腾讯新闻平台用户信息过滤气泡强度,比较分析跨平台之间的异同之处。[结果/结论]研究发现两大平台不会导致用户陷入过滤气泡,而是提高了用户信息多样性,且今日头条的提升幅度大于腾讯新闻。此外,两大平台的信息存在互补性,用户复合使用有助于提升信息多样性。     

基于向量空间模型的科技情报用户画像及场景化服务推送研究

[目的] 为了满足情报3.0时代用户对科技情报服务个性化与智能化的要求,采用用户画像方法挖掘科技情报用户情报需求与偏好。[方法] 以TAM理论的两个关键因素（感知有用性与易用性）为理论基础,通过挖掘科技情报用户行为日志数据以及问卷调查等方法深入挖掘科技情报用户在不同情境下的科技情报需求偏好以及搜索行为习惯,以专家访谈法为基础,基于VSM理论构建科技情报用户画像模型。[结果] 通过协同过滤算法对不同场景的科技情报用户进行服务推送。[结论] 运用标签云技术（Tagxedo技术）为处于不同场景的科技情报用户定制有针对性的个性化服务方案是情报3.0时代一种有效的智能化服务途径。     

基于系统动力学的网络信息生态系统运行机理模型及优化策略研究

描述了网络信息生态系统的概念、要素组成并构建了概念模型,分析了网络信息生态系统失衡的原因,从“实现、维持、恢复”3种机制一体化的视角归纳网络信息生态系统平衡运行的驱动因子,利用系统动力学从整体上构建网络信息生态系统的运行机理模型。根据机理建立信息人行为规范化机制、利用本体描述不良信息、制定语义推理规则挖掘潜在不良信息、安装缺陷监测装置修复信息环境漏洞,优化网络信息生态系统的运行效果。     

面向政府激励场景的科技情报交互演化博弈与仿真研究

【目的/意义】科技情报事业对促进科技发展,建设科技强国具有重要作用。对科技情报机构与科技情报用户之间的交互过程进行研究,了解其演化规律,能为今后促进科技情报工作的良性发展提供理论依据。【方法/过程】本文以博弈论为理论基础,以科技情报机构和科技情报用户为演化博弈主体,构建政府激励下的科技情报交互演化博弈模型,计算得到该模型的演化收益矩阵和复制动态方程,分析了该模型的局部稳定性,并进行仿真模拟以验证理论分析的正确性。【结果/结论】研究结果表明用户参与科技情报交互的成本和机构优化付出的额外成本对科技情报交互有消极作用,而机构不优化时用户获得的收益和机构不优化承担的损失则有促进作用,政府激励对机构选择优化策略有积极作用。最后,从科技情报机构、科技情报用户、政府激励三个方面提出科学的建议。【创新/局限】本文构建了政府激励视角下科技情报交互的演化博弈模型,鉴于科技情报交互是一个复杂的过程,今后的研究需要考虑更多因素的相互作用。     

基于中医临床理论的内容智能分发平台“信息茧房”系统量化模型研究

在回顾"信息茧房"研究的基础上,分析了内容智能分发平台用户"信息茧房"量化研究的可行性。从内容智能分发平台服务用户的具体过程入手,对内容智能分发平台"信息茧房"问题进行深入分析,并基于中医临床诊断中"症状-证型-组方-评价"的全过程进行分阶段的多维量化研究,进而推出内容智能分发平台用户"信息茧房"系统量化研究模型,最后对研究中存在的优势与局限性进行简述,并展望下一阶段的研究。     

基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型研究

【目的/意义】构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型是满足学术新媒体用户对学术信息 资源精准化、个性化与专业化的要求,同时也是提高学术信息流转效率以及价值增值的有效途径。【方法/过程】在 探究学术新媒体信息流转模型的基础上,进一步分析学术新媒体用户需求与分层画像,重构学术新媒体用户画像 步骤,构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型。【结果/结论】基于用户动态画像的学术新媒体信息 精准推荐模型能够实现学术信息资源与用户的精准对接,提升用户忠诚度,更好地服务科研工作者的学术活动。 【创新/局限】从理论框架角度分析与构建学术新媒体信息推荐模型,后续将重点研究模型的技术实现与实践应用。     

网络用户信息茧房影响因素及关联路径研究

[目的/意义]为避免个体落入信息茧房窠臼，对网络用户信息茧房影响因素的相互作用关系和关联路径进行研究，提出具有针对性和整体性的“破茧”策略。[方法/过程]通过文献回顾和专家意见确定影响信息茧房的16项因素及其直接影响关系，构建解释结构模型，揭示各因素之间的层级关系和关联路径，借助交叉影响矩阵相乘分类法进一步分析因素的驱动力和依赖性，同时验证解释结构模型的科学性。[结果/结论]网络用户信息茧房影响因素的递阶结构模型包括6个层级，可划分为直接层、中间层和根源层3个层次。MICMAC分析得出影响用户信息茧房的自治簇、依赖簇和独立簇因素。两者在影响性质上具有统一性，表明构建的解释结构模型科学合理，据此从信息素养、意见领袖、社群影响、选择性心理和个性化信息需求5个方面提出突破信息茧房效应束缚的相应建议。