融入信息推荐场景要素的在线健康社区用户画像研究

[目的/意义]旨在提高在线健康社区信息服务水平,满足患者用户不同场景下的深层次信息需求。[研究设计/方法]融入信息推荐服务的场景要素,通过分析在线健康社区用户信息需求,确定场景划分标准继而划分推荐场景,从而识别不同场景要素标签,构建用户画像概念模型,并采用RFM模型对采集到的在线健康社区用户数据进行精细化筛选运营,借助形式概念分析的方法实现在线健康社区用户画像模型构建,并以“甜蜜家园”为数据源实现糖尿病在线健康社区用户画像构建和标签聚类。[结论/发现]通过深度挖掘聚类,发现在线健康社区“观望型”“宣传型”“高产型”和“经验型”四类用户群体及其健康信息需求。[创新/价值]以信息推荐服务模式为导向,聚焦于用户画像构建的整体流程,此研究视角有助于在线健康社区优化服务水平,提升用户满意度。     

在线医疗社区健康焦虑用户画像模型构建及实证研究

[目的/意义]通过构建在线医疗社区健康焦虑用户画像,以探究健康焦虑用户情感及其他特征表现,为在线医疗平台管理健康焦虑用户及加强在线医疗社区建设提供指导。[方法/过程]首先,依据现有研究成果并结合在线医疗社区健康焦虑用户实际数据特征建立用户画像标签体系。其次,根据标签体系对情感、主题、信息行为标签进行技术加工,得到标签属性并建立用户画像概念模型。最后,通过K-means聚类方法得到4个具有显著差异性的用户画像群体结构进行实证分析。[结果/结论 ]根据用户画像标签特征,将在线医疗社区健康焦虑用户依据情感划分为恐惧型、愤怒型、抑郁型、厌恶型4类,针对每个类型用户画像的显著特征进行具体分析,为在线医疗社区中健康焦虑现象提供一个较为全面的用户画像标签类型解释。     

融合PageRank与评论情感倾向的在线健康社区用户影响力研究

[目的 /意义]在线健康社区中对高影响力用户的有效识别,有助于健康信息需求者发现有价值的健康信息,对于降低健康信息查找成本和提高健康行为决策的有效性具有重要意义.[方法/过程]从用户交互性和评论情感倾向出发,利用PageRank和SVM等算法构建出在线健康社区用户影响力的测量方法,并以医享网为实验对象,从发布内容使用价...     

在线健康社区用户个人健康信息管理行为特征研究

[目的/意义]旨在对在线健康社区用户的个人健康信息管理行为特征进行分析,并在此基础上,对"平台-PHIM-健康目标"这一模式中的元素之间的关系进行探讨。[方法/过程]选择患有红斑狼疮的在线健康社区用户作为调查对象。采用聚类方法对个人健康信息管理行为的总体测度水平不同的群体进行识别;利用单因素方差分析(One-way ANOVA)对不同群组进行比较研究。[结果/结论]将依托在线健康社区进行的个人健康信息管理行为界定为健康信息发现、健康信息互动和健康信息分享。从数据分析结果来看,首先,在线健康社区的红斑狼疮患者在个人健康信息管理行为水平上存在显著的高低差异。第二,用户所感知到的社会支持与其个人健康信息管理水平存在正相关关系。第三,个人健康信息管理与用户健康目标之间存在正相关关系。本研究为在线健康社区完善其服务方式,促进慢性病人个人健康信息管理水平提高提供合理建议。     

图书馆用户画像服务系统的构建研究

解析用户画像的概念和方法,分析用户画像应用于图书馆的可行性,并利用该技术构建图书馆精准服务系统,将用户画像所反映出的特征信息用以提升图书馆的建设。合理地利用"用户画像"技术,挖掘用户信息中的特征和行为,进而满足用户日益变化的新需求,是增强自身竞争力的有效途径,也是图书馆服务的新趋势。     

国家图书馆社科咨询服务用户群组画像实证研究

针对图书馆群组用户特征构建差别化用户群组画像,有助于精准分析与预测用户需求,对新时代社科咨询服务的格局重整具有积极作用。文章分析了国家图书馆2015-2020年社科咨询档案数据,通过用户、资源和服务解析用户需求、标签化用户的特征,使用两步聚类算法分组用户,并针对四类典型的用户群组进行画像,剖析用户需求、资源特征和服务类型,为图书馆个性化信息服务系统设计提供参考。用户群组画像可以为图书馆的精准服务提供客观有效的支持,据此可以探寻社科咨询用户的真实需求,提升社科咨询服务的质量。     

在线健康社区双心疾病用户信息需求主题与情感分析

以双心疾病为例揭示用户的健康信息需求及情感特征,发现在线健康社区信息服务存在的不足,为在线健康社区建设提供建议。爬取并筛选在线健康社区中双心疾病用户问诊文本,通过文本聚类、基于词表的情感分析,归纳信息需求主题和情感倾向,并对主题和情感进行相关性分析。在线健康社区的双心疾病用户存在12个信息需求主题:症状表现、体征检测、情绪心理、生活状态、医院科室、病理病因、药效与副作用、手术治疗、自我管理、并发症、家庭社会、药品与适应症。用户在线问诊表现的情感以消极情绪为主,情感在不同主题间表现出集中性和差异性。在线健康社区应加强信息分类组织,提供个性化情感支持,重视引进生物医学与精神心理学双重背景的人才。     

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。     

高校移动图书馆用户画像构建实证

[目的/意义]利用用户画像的构建方法,探究并呈现高校移动图书馆用户群体的差异化行为特征,有利于图书馆更为精准地知晓潜在的用户需求和实际使用行为,对于改进图书馆服务营销策略具有重要的参考意义。[方法/过程]总结用户画像在图书馆的实践现状,提出基于移动图书馆特定情境下构建其用户画像标签体系,借鉴VALS 2用户细分的态度量表从使用心理偏好入手重构标签描述体系。以标签体系设计问卷并调研高校移动图书馆用户的人口统计属性、使用行为和使用心理偏好等变量,利用因子分析、聚类分析和判别分析法选取适宜的用户画像个数。借助R语言wordcloud2软件包可视化展示不同用户画像的特征标签云,针对每个画像,结合人口统计属性、使用行为和特征标签展开描述与讨论。[结果/结论]提出一种构建特定业务情境下用户画像的分析方法,为高校移动图书馆提升精准用户定位和开展差异化服务提供实证研究参考。     

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。     

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。     

基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像研究

用户画像技术作为实现精准营销及服务的有效工具,在很多领域已经得到广泛验证和应用,也为高校图书馆的精准服务提供了新的思路。文章以某高校图书馆的读者信息和行为数据为例,引入并改进客户细分领域中的RFM模型,对读者群体进行聚类细分,同时建立了具有不同行为特征的图书馆读者群体的用户画像。最后,提出了基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像构建方法,以期为高校图书馆用户描述和精准服务提供参考。     

在线健康社区中的用户参与行为——以“百度戒烟吧”为例

[目的/意义] 通过为用户提供网络互动和社交支持,在线健康社区能够促进健康行为的传播与影响,提升用户的行动能力和认知水平。旨在通过评估在线健康社区中个体的参与行为,为社区的建设和规划提出相应建议。[方法/过程] 利用百度戒烟吧的用户数据,通过统计分析与社会网络分析方法,分析用户的活动状态、好友网络以及参与需求。[结果/结论] 百度戒烟吧正在逐渐丧失对用户的粘性,虽然活跃用户已经形成了稳定的群体,但用户整体处于高度离散和分裂的状态。同时,短期用户的参与动机主要是寻求社会支持和自我满足,长期用户则扮演着欢迎者的角色,是推动用户参与的主要作用力,是利他主义的执行者。     

基于移动终端日志的微信老年用户使用行为画像研究

[目的/意义] 随着中国逐步进入老龄化社会，越来越多的老年人使用移动社交网络来丰富自己的生活，调查数据显示微信已成为拥有老年用户数量最多的移动社交网络，构建微信老年用户群体画像对促进老年人提升移动互联网时代的社交能力，提升老年人生活幸福感具有重要意义。[方法/过程] 通过移动终端日志追踪软件获取微信老年用户使用日志数据，并构建实验环境、布置实验内容获取老年用户使用能力数据，利用k-means算法对数据结果进行聚类分析，并对老年用户属性及使用行为数据进行讨论分析。[结果/结论] 基于老年用户画像体系中的用户属性及行为数据聚类结果深入分析微信老年用户行为特征，发现微信老年用户与其他用户群体相比使用强度、交互强度、使用能力偏低；而且微信老年用户群体具有显著差异性，学历越高的老年用户使用能力、交互强度、使用强度越高，即微信活跃老年用户多为高学历用户。根据微信老年用户行为特征制定中国老龄化社会发展中针对老年人的相关社会引导政策具有理论和实践意义。     

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。     

图书情报硕士研究生群体的用户画像研究SSCI

文章以中国知网2000—2018年“图书情报与数字图书馆”领域内的硕士研究生为样本对象,抓取每个样本对象在CNKI数据库的发文情况,经过数据预处理后从用户维度和行为维度搭建用户画像标签数据集,运用RFM模型、词云分析、K-means算法将样本对象聚合成四类:低价值群体、重要挽留群体、重要发展群体、高价值群体,并结合群体的潜在科研需求和发文偏好,识别核心学术用户,提供差异化的科研发展策略。     

高校图书馆实体空间用户画像构建实证研究

探讨并应用图书馆用户画像研究方法,对明确图书馆实体空间用户差异化特征、建立精准服务模式、提升多元服务空间的用户体验具有重要参考价值.以武汉大学图书馆实体空间用户为研究对象,构建了以用户基本信息、行为及需求信息组成的用户画像标签体系,通过图书馆系统获取用户基本信息,并依据标签体系设计调查问卷,获取相关行为及需求特征数据,...     

在线健康社区患者参与问答行为演化博弈研究

在“健康中国行动”背景下,在线健康社区是促进健康信息和知识生成及传播的重要阵地。文章从用户角度出发,考虑信息规避,研究在线健康社区患者用户行为策略的交互影响,为在线健康社区持续发展与建设优化提供参考。文章通过构建患者用户参与在线健康社区问答的博弈演化模型,分析患者策略效益以及策略演化过程,并利用仿真模型探究参与问答中健康信息和知识接受程度、问答中健康信息和知识收益、参与问答信息风险成本等因素的作用。研究表明：在影响因素参数不同的情况下,系统稳定均衡结果存在差异。健康信息和知识接受程度、问答中健康信息和知识收益与患者用户参与问答概率正相关,参与问答信息风险成本与患者用户参与问答概率负相关。     

信息生态视角下在线健康社区用户信息共享行为影响因素研究

从信息生态角度分析在线健康社区用户信息共享行为影响因素,有助于了解在线健康社区用户的信息共享行为,推动在线健康社区用户共享信息生态的可持续发展。以信息生态理论为基础,结合TAM模型与UTAUT模型,构建在线健康社区用户信息共享行为影响因素模型,并借助问卷调查和结构方程模型方法验证模型有效性。数据结果显示:交互氛围作为信息环境因素、信息有用性和信息易用性作为信息因素、自我效能作为信息人因素能通过信息共享意愿对用户信息共享行为产生积极影响;技术促进性作为信息技术因素对在线健康社区用户信息共享行为的积极影响明显大于技术安全性。     

基于共现词分析的专业科技信息平台用户画像主题标注方法改进

在海量信息的背景下,用户画像是实现对用户精准推荐服务的有效工具。科技信息用户画像的关键环节是根据用户关注的文献信息进行主题词抽取。文献主题词抽取的质量直接影响用户画像以及基于用户画像的内容推荐的精准度。鉴于目前常用的文献主题词抽取方法存在高维特征表征稀疏、泛化能力差、易用性受限等问题,提出基于文本共现词分析与TextRank算法的主题特征抽取方法。用该方法对农业科技信息平台用户关注和浏览的文献数据进行主题抽取,将获得的核心特征词作为用户画像的标注主题词,并据此构建用户主题推荐表达式进行文献推荐效果验证。结果显示,采用该方法的文献推荐准确率为93.3%,显著优于高频词法（70.4%）、共现词分析法（74.1%）和TextRank算法（77.8%）,表明改进的文献主题词抽取方法在农业信息用户画像及信息推荐服务中具有很好的应用前景。