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。     

国内外图书情报领域用户画像研究现状及展望

[目的/意义]随着大数据、人工智能领域的快速发展，用户画像的研究悄然兴起，回顾和梳理其研究现状，对于促进用户画像的长远发展具有重要的理论和现实意义。[方法/过程]基于中国知网（CNKI）数据库和Web of Science数据库，运用Citespace、Vosviwer等可视化工具对目前图书情报领域用户画像研究的发文量、研究机构、被引期刊、研究热点和研究热点的密度等内容进行定量分析，运用思维导图对国内外图书情报领域用户画像的研究主题、研究算法和技术、模型构建和用户画像的实践与应用进行具体阐述。[结果/结论]作为新兴的研究工具，我国关于用户画像方面的研究还较为薄弱，具有较大的探索空间，用户画像未来的研究应注重：拓宽用户画像的研究主题，重视用户画像的行为分析，优化用户画像的研究模型。     

基于小数据的社交类学术App用户动态画像模型构建研究

[目的/意义]基于小数据构建社交类学术App用户动态画像模型,为社交类学术App平台有效预测用户行为演化趋势、提高精准服务水平提供思路和参考。[方法/过程]首先,在深度剖析小数据概念及特点的基础上,结合社交类学术App特征,从用户表层行为和深层驱动因素两方面设计动态画像标签体系;其次,采集与用户强相关、高价值的小数据作为画像的数据支撑,并明确画像小数据的获取及处理方法;最后提出实现动态画像的研究方法并形成整体框架模型。[结果/结论]基于小数据构建社交类学术App用户动态画像可有效细化画像粒度,改善以往画像滞后性弊端,对数据驱动情境下社交类学术App平台提升精准服务水平有重要的参考价值。     

移动社交媒体健康信息规避行为用户画像实证研究

[目的 /意义]探究新媒体环境下,不同移动社交媒体用户健康信息规避的影响因素与表现差异,抽取标签要素并结合FBM理论模型进行用户画像分析,为健康服务机构深度了解用户群体特征、精准把握用户类型提供理论与实践指导。[方法 /过程]基于半结构访谈收集样本资料,通过扎根理论抽取要素标签,以在校学生、公司职员与农民为调查对象,通过K-means聚类算法对移动社交媒体健康信息规避用户进行聚类分析。[结果 /结论 ]研究得出,移动社交媒体健康信息规避用户可分为利用规避型、吸收规避型、暴露规避型与屏蔽规避型4种用户画像群体结构,且不同用户群体显著触发因素与规避表现有所差异。     

数据驱动下数字图书馆用户画像模型构建

[目的/意义]为了挖掘用户数据背后隐藏的价值，全面了解用户需求，构建用户画像模型，为数字图书馆实现精准服务提供新动能。[方法/过程]针对数字图书馆用户画像的内涵及特征进行剖析，分析用户画像的数据来源及采集处理过程，提出数据驱动下用户画像数据化→标签化→关联化→可视化的驱动主路线，从自然维度、兴趣维度、社交维度，构建多维度、多层级、立体化的用户画像模型。[结果/结论]详细阐述数字图书馆用户画像模型的构建流程，设计用户画像的框架模型，并将用户画像应用于数字图书馆的精准推荐、个性化检索、精准宣传以及参考决策中，以促进数字图书馆的知识服务升级。     

学术博客用户画像模型构建与实证——以科学网博客为例

[目的/意义] 用户画像理论可用于标记学术群体的行为特征，为精准识别用户、服务学术型社交平台的精准营销、改善冷启动时期用户体验提供依据和参考。[方法/过程] 利用Python和R语言编写获取和处理公开用户行为数据的程序，从博客的基本属性、积极性、权威性、博文影响力、兴趣偏好等5个维度构建用户画像概念模型，以科学网博客用户行为数据为例，开展实证研究。[结果/结论] 提出刻画学术博客用户特征的具体指标和计算方法，表明用户画像模型对学术社交平台的管理和运营具有一定的理论意义和应用价值。     

面向精准化服务的图书馆用户画像模型构建

[目的/意义] 基于用户画像构建图书馆精准服务模型,以期为用户进行精确服务提供参考,并为图书馆界进行精准化服务提供新方向。[方法/过程] 以用户基本数据、用户动态行为数据、心理特征数据、情境感知数据、社交网络数据5个维度作为数据来源,基于用户画像技术构建数据来源层、数据处理层、用户数据仓库、精准应用层,打造在线服务推送、个性化推荐、用户流失预警、用户关系管理、场景化服务的服务特色。[结果/结论] 虽然用户画像技术对于用户精准服务有重大的利用价值,但是用户隐私安全也应当考虑在内。所以从技术、用户意识与隐私政策、多维度的角度保护用户隐私,加上用户画像技术在图书馆的实施,通过这些措施达到图书馆精准服务的目标。     

知识直播平台付费用户群体画像研究

[目的/意义]为知识直播平台精细化地定位人群特征、进行针对性运营并挖掘潜在价值用户提供有效的思路和方法。[方法/过程]以知识直播平台为研究对象,首先设计群体画像的概念模型,然后提出基于密度峰值聚类的知识直播平台付费用户群体画像的方法,最后以知乎live平台的付费用户数据为样本,使用Matlab中的密度峰值聚类算法对样本数据进行群体划分。[结果/结论]实验结果表明该平台存在5类典型的用户群体,通过对聚类中心点的对比分析,识别出各群体典型特征,并提出精准运营策略。     

因果要素关联视域下社交媒体倦怠用户画像模型构建

[目的/意义]探究社交媒体倦怠的原因要素和结果要素标签，分析各要素间的相互作用关系，扩展用户信息行为的理论研究范畴，为企业深入了解用户社交媒体倦怠发展态势提供指导。[方法/过程]基于信息生态理论，提取"信息人、信息、信息环境和信息技术"4个信息生态因子维度的社交媒体用户画像标签；根据用户心理特征和行为表现，抽取用户画像情感和行为标签，构建社交媒体倦怠用户画像模型。[结果/结论]透过社交媒体用户消极使用和负面情感变化的典型社会现象，对用户画像模型进行整合分析与关系凝练，证明本研究社交媒体倦怠用户画像模型与S-S-O理论框架具有一致性，并根据实际进行理论上的拓展和应用。     

公共图书馆数字文化资源服务用户画像研究

[目的/意义] 通过构建用户画像的方式来识别与描绘公共图书馆数字文化资源服务的不同用户群体,进而准确地提出符合目标用户期望的功能优化与差异性服务策略。[方法/过程] 通过问卷调查和用户访谈途径,运用定量和定性分析方法,分析用户利用公共图书馆数字文化资源服务的目标、行为和态度,进而聚类用户分型并构建用户画像。[结果/结论] 形成"自主进修型""镂心研究型""生活消遣型""资讯衷爱型"4类用户画像,通过解释分析不同用户画像模型中存在的群体特征与关键差异,提出优化策略以促进面向用户的公共图书馆数字文化资源服务更具针对性与适用性。     

数字人文平台个性化服务的功能设计研究——以上海图书馆为例

[目的/意义] 基于用户个人的研究兴趣和需求方向,探索实现数字人文信息精准推送的实现路径,以优化我国数字人文平台的功能。[方法/过程] 以上海图书馆的数字人文平台为例,探索知识图谱、用户画像以及热点推送三种服务方式在人文学科领域的应用,以提升现代图书馆服务质量,为用户提供更加高效优质的服务。[结果/结论] 研究显示,将高效的人工智能推荐算法与数字人文服务相结合,能够为用户提供各种精准优质的推介服务,将高价值信息精准地推送到用户面前。     

基于DBSCAN算法与句间关系的热点话题发现研究

[目的/意义] 在大数据时代面对海量的数据用户有时会束手无策。因此,越来越多的学者们开始关注互联网热点话题发现的算法,帮助用户快速获取热点话题。[方法/过程] 基于DBSCAN算法,通过动态调整参数来优化算法,实现热点话题发现。根据句法结构与句间关系分析构建热点话题过滤模型,过滤包含热点词项的一般话题。[结果/结论] 采用主流网站新闻数据集进行实验,利用错检率、漏检率等评价指标对算法的有效性进行检验,实验结果证明改进算法性能有所提升,能够为信息用户提供科学研究网络数据的高效途径。     

高校图书馆OPAC检索失败提问分析及对策研究

[目的/意义] 探讨用户在公共检索计算机上进行OPAC检索时遭遇失败的原因,为增加用户对系统的使用体验提供对策和建议。[方法/过程] 以国内某大学图书馆OPAC日志数据为例,从数据资源相关、用户相关、系统功能相关3个角度进行编码和分析。[结果/结论] 总结出三大类、19个具体类目的失败原因:首先,用户相关原因为主要原因,主要体现在用户检索策略方面的欠缺;其次是馆藏缺失问题,以文学类图书居多;再次是系统相关原因,主要体现在空格的"与""或"默认处理上。并从OPAC系统改进、用户培训和资源建设方面提出对策和建议。     

社交媒体用户同意自己的数据被用于研究吗？——基于用户接受意向的伦理反思

[目的/意义] 以社交媒体用户为研究对象,调查他们对于自身的社交媒体数据被采集用于研究的接受意向,并探索熟悉度、信任、利他主义对接受意向的影响,剖析知情同意程序的必要性,同时提醒学者进行伦理反思,为建立社交媒体数据研究伦理规范和与用户开展伦理风险沟通提供参考。[方法/过程] 建立用户从知情到同意的心理机制模型,采用问卷调查法收集来自新浪微博用户的数据,共获得320份有效问卷,并对模型进行验证。[结果/结论] 验证出两条有效的心理路径：熟悉-利他主义-接受意向和熟悉-信任-利他主义-接受意向。发现熟悉度和利他主义是影响用户接受意向的重要因素。在社交媒体数据研究中,用户有较强的伦理需求,知情同意程序很有必要。研究者还可以主动表达尊重及认可,以提升用户的利他主义,提升用户的接受意向,规避研究过程中的伦理争议。     

社交网站用户流失行为理论基础及影响因素探究

[目的/意义] 通过对社交网站用户流失行为相关研究成果进行梳理,分析讨论目前用户流失行为研究中需要关注的问题,以期完善用户行为相关理论并为推进社会化媒体的健康发展提供指导。[方法/过程] 通过梳理目前用户流失行为的相关理论成果,侧重于主题内容分析。[结果/结论] 详细探索流失行为的相关研究内容、理论基础及影响因素。结果发现,对于社交网站情景下用户流失原因要素,特别是要素间关系的探索尚存在很大研究及整合空间,同时有关用户流失行为方面的理论研究尚缺乏统一框架。未来的研究需要重点关注用户流失背后的原因、规律、流失模型构建及相应的流失策略等,有针对性地对社交网站的失败案例进行个案分析,并且通过访谈等方式获取用户流失行为潜藏的原因。     

基于科研用户兴趣模型的知识推送服务模式研究

[目的/意义] 针对"互联网+"背景下科研用户群体知识需求的个性化和全局性特点,研究如何基于科研用户兴趣模型构建知识推送服务模式问题。[方法/过程] 通过梳理研究现状,从知识需求独特性和知识需求状态多变性两个视角进行"隐式+显式"科研用户兴趣模型与知识推送契合性分析。从个性化与全局化视角构建"隐式+显式"科研用户兴趣模型,并通过知识发掘与整合-知识推送-推送服务评价等过程为推送模式提供数据支持和决策支撑,满足科研用户特殊的知识需求。[结果/结论] 实证研究结果表明,该模式可以从个性化和全局化两个视角满足科研用户特殊需求。     

面向重大公共卫生事件的智库机构用户信息需求分析——以传染病领域为例

[目的 /意义]以传染病领域为例,深入调研机构用户对重大公共卫生事件类智库的信息需求,为以用户为中心的传染病智库建设提供决策支持.[方法/过程]通过问卷和半结构化访谈,收集政府机构、医疗机构、科研机构、疾控机构和企业机构5类机构用户的信息需求.利用扎根理论逐级编码,构建传染病智库机构用户信息需求模型.[结果/结论]模型...     

用户行为模型在图书馆“智慧门户”建设中的应用与探索

[目的/意义] 现有用户行为模型能甄别用户的差异,挖掘用户深层次需求,实现图书馆智慧化精准服务,将用户行为模型运用于"智慧门户"建设,可为"智慧图书馆"建设提供实践案例和参考依据。[方法/过程] 在对现有的图书馆门户系统和用户行为模型进行分析和梳理的基础上,以重庆大学图书馆"智慧门户"建设为例,探索用户行为模型在图书馆"智慧门户"的架构方式。[结果/结论] 实践证明,基于用户行为模型的图书馆"智慧门户"可实现用户、资源、服务以数据为中介的交互,能更准确地预测用户行为和需求,让数据成为图书馆智慧服务的决策依据,是图书馆实现"智慧化"的重要手段。     

大数据环境下中美高校信息素养培养模式比较研究

［目的/意义］通过对大数据环境下中美高校信息素养培养模式的比较分析,指导我国高校培养符合大数据时代需求的专业型和创新型人才。［方法/过程］运用文献收集、网络调查和比较分析的研究方法,选取美国和中国的4所高校作为研究样本,通过比较分析两国高校在大数据环境下信息素养培养模式方面的特点,为我国高校在大数据环境下的信息素养能力培养提供借鉴。［结果/结论］通识教育培养模式侧重对大数据环境下大学生数据意识和信息伦理道德能力的培养;基于软件服务平台的培养模式侧重大数据环境下数据和信息分析处理技能的提高;嵌入学科专业培养模式侧重对学生的实践能力的培养。