网络环境下的信息用户流失分析

用户流失管理对企业发展有着重要的意义,但信息用户流失问题尚未引起足够的重视。在信息服务特点分析的基础上,提出了有针对性的分析框架并对相关内容进行了详尽的讨论,同时开展了实证研究。     

信息用户生存时间分布研究：以NSTL为例

利用生存分析方法,对国家科技图书文献中心用户的生存时间分布及其影响因素展开了研究,从而可知用户的高流失率和短中位生存时间主要由“游客”引起,经常用户的生存时间服从Weibull分布;不同类型用户的生存时间存在显著性差异,赠卡用户的流失速度慢于非赠卡用户;请求频率和余额比例是用户流失风险的重要影响因素,余额比例越高,流失风险越低。针对分析结果,对加强国家科技图书文献中心的用户流失管理提出了相应的对策和建议。     

基于客户价值的信息用户流失预测研究

对信息用户流失分析中的相关问题展开了研究,提出基于客户价值的流失预测模型。结果表明在客户价值细分后进行流失预测,可以提高预测精度并深刻地了解用户特征,从而更有针对性地开展用户保持工作。     

基于用户分析的信息资源建设研究与实证

本文提出了基于用户分析的信息资源建设研究框架,并对其内容进行了详细论述。在此基础上,利用NSTL历年用户数据展开了实证研究,结果表明用户分析能对信息资源建设提供强有力的决策支撑,使资源建设工作更加合理和科学。

Abstract：

This paper proposes a research framework of information resources construction based on user analysis,and discusses its content in detail.On this basis,an empirical study is carried out by the use of the annual user data in NSTL.The results show that user analysis can provide a powerful decision support for information resources construction,and make its work more rational and scientific.     

论长途流失用户的反争夺

在联通固定电话上用电信的17968IP卡拨打电话,即为电信公司争夺了联通用户,联通公司要想把这部分流失用户争夺回来即为反争夺。所述的长途流失用户的反争夺是指固定电话长途流失用户的反争夺。     

网络环境下的信息用户分析体系研究

用户研究对信息服务管理有着全面的推动作用。针对当前信息用户分析理论研究上的不足,结合用户访问行为将信息用户划分为网上用户、注册用户和正式用户。在此基础上,建立了网络环境下的信息用户分析体系,将用户类型、分析内容、分析方法和分析目的有机地组合在一起,并对相关内容进行了详细叙述和应用举例。     

基于信号理论的弹幕用户信息表达实证研究

[研究目的]探究弹幕用户信息表达及其深层的行为动因,以期优化视频网站平台监管系统、提高用户服务质量。[研究方法]以信号理论为基础,提出不同因素通过信号传递意愿对弹幕用户信息表达产生影响,并构建概念模型,提出相关假设。通过收集问卷数据并进行实证与分析,运用回归方程量化影响程度,验证所构建的模型。[研究结论]研究表明情感信号传递意愿受用户情绪、用户性格等因素的正向影响;信息信号传递意愿受外界压力和视频种类的正向影响;并验证了两种信号传递意愿对弹幕用户信息表达的正向影响作用,且年龄在其影响作用中发挥调节作用。最后,根据研究结论提供了具有理论和实践意义的探讨。     

基于实证调查的研究生用户信息心理研究

以广西工学院图书馆为背景,开展实证研究,对基于用户信息心理的数字图书馆的建设进行了探讨。     

基于实证调查的研究生用户信息心理研究

以广西工学院图书馆为背景,开展实证研究,对基于用户信息心理的数字图书馆的建设进行了探讨。     

国内外信息用户研究文献综述

对近年来国内外关于信息用户的研究进行概括和总结.将该领域的研究概括为信息用户研究的研究和信息用户本身的研究2个方面,并对该领域未来研究的重点和方向进行预测.     

高技术服务业顾客获取途径与关系粘性的实证

顾客获取途径是影响顾客忠诚及顾客价值的一个重要变量,以前的研究更多的关注顾客维持,对顾客未来的发展潜力考虑不多,通过引入顾客关系粘性的概念,将顾客维持与顾客升级综合起来进行考虑,并通过高技术服务业的实证样本,在梳理前人研究文献的基础上建立了7个待验证的假设,运用Logistic回归方法,验证了7个假设.研究的结论发现:不同获取途径所荻取的顾客,其关系粘性是不同的,其所带给企业的价值必然是不同的.实证的结论对于目前的高技术服务业顾客获取活动,有很大的指导与启示作用.     

基于动态分类器集成的客户流失预测模型研究

目前大多数客户流失预测研究常采用单一预测模型.因此,本文将动态分类器组合与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的动态分类器集成方法.以国内、国外电信公司客户流失预测数据为例,并与单一的预测模型以及已有的动态分类器组合方法进行了详细对比,发现该方法能在很大程度上提高客户流失预测的准确率、命中率以及提升系数,是进行客户流失预测的有效工具.     

网络信息服务业用户满意度评测研究

分析了我国网络信息服务业的现状和特点 ,描述了其用户群体的特征 ;介绍了用户满意度概念以及用户满意度指数在全球的运用与发展 ;结合ACSI模型和我国网络信息服务业的实际情况 ,尝试构建我国的网络信息服务业用户满意度指标体系     

基于CART二叉决策树的电信业客户流失的模型构建与控制

分析了决策树在电信业客户流失分析中的重要应用,建立了基于CART算法的二叉决策树构造的电信业客户流失分析模型,研究如何使用二叉决策树的构造方法来克服客户流失分析中数据碎片的产生,使用spss clementin数据挖掘平台构造挖掘模型并且使用实时的数据出现概率来进行模型的优化控制。实验与仿真证明,该模型的准确率较高,效果显著。     

专利法律状态信息分析的理论研究及其实证

专利法律状态信息的重要性不言而喻,但对其的分析与利用尚未引起足够的重视.在建立系统的专利法律状态信息分析框架后,对授权率分析、专利寿命分析和失效专利分析进行了详细的论述,并对专利申请信息分析和专利法律状态信息分析的特点进行了比较.     

结构方程模型在物流企业顾客忠诚度研究中的应用

运用结构方程模型,研究了第三方物流企业顾客忠诚度的问题.研究发现:第三方物流企业的顾客满意度只能直接影响顾客态度忠诚,并不能直接影响顾客行为忠诚度;第三方物流企业的顾客行为忠诚度更多地受到转换障碍的直接影响;在转换障碍中相互关系对于顾客行为忠诚度有很强的正向影响.而转换障碍中替代者吸引力对于顾客行为忠诚度有很强的负向影响,转换成本则对顾客行为忠诚的影响不明显.     

产学研中基于熵的固定成本分摊及实证研究

产学研合作中的利益分配问题是阻碍产学研进一步发展的重要影响因素。将熵引入到数据包络分析(DEA)方法中,结合影响成本分担的主要因素,采用极大熵原理,得出了较合理的成本分摊模型,并通过算例验证了此方法的合理性,为决策者提供较为有效的决策支持。     

基于引文分析的我国情报学学科交叉性实证研究

本文采用学科交叉指数及科学叠加图可视化技术对我国CSSCI数据库中4种情报学的核心期刊2006-2015年刊载的13 098篇文献进行分析,用以揭示我国情报学学科交叉性的特征及变化。结果表明,被引学科的频率分布符合幂律分布,10年间我国情报学与国内外人文社会科学领域及自然科学领域的关系非常密切;其中国内外人文社会科学领域的被引学科的数量变化不大,而国内外自然科学领域的被引学科数量增长较为明显;国内外被引学科主要集中在与图情学相邻近的几个核心学科中,且国内外学科交叉性呈现出了相反的变化趋势,但总体变化并不明显;具体来看,国内的图情学、新闻与传播学等学科以及国外的图情学、计算机科学—交叉应用、跨学科等学科等具有学科交叉性背景的学科的比例在不断增加。     

证券业客户关系管理中的客户信息及其分析

客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM）是指通过有效管理客户信息资源，提供客户满意的产品和服务，和客户建立起长期、稳定、相互信任的密切关系，为企业吸引新客户，锁定老客户，提供效益和竞争优势。我国证券业在与我国证券市场同步发展的同时，也随着证券市场的不断规范和成熟而从粗放式管理进入到集约化管理的阶段，证券业的竞争也在不断加剧，这就使得证券业对管理日益重视。而且由于行业特殊性，证券业的多项核心业务都与客户有密切关系，客户关系管理对于证券业大有用武之地，因此也越来越成为证券业管理的焦点和核心。本文将对客户关系管理基本原理与方法的介绍的基础上，说明客户关系管理对于证券业具有特殊的价值与意义，并尝试从证券业客户信息及其分析的角度，提出卫个证券业客户关系管理的工作表，从而建立一个证券业客户关系管理的可行方案。     

电子商务客户流失三阶段预测模型

采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型.首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阚值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断.结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法.