基于社会化标签的用户标注行为和时间因素的个性化推荐方法研究

【目的/意义】为了提高信息服务的质量,文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户 标注资源的影响,提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模 型,分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度,以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的 度量;然后,考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相 似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法,该方法利 用标签使用频率描述用户偏好,并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好,提高推荐精度。该方法应用于医 学信息服务应用场景之中,并收集实验数据,最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验 数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。     

一种基于标签耦合分析的微博用户关系挖掘方法

对微博用户间的潜在关系进行挖掘,有利于促使微博用户圈子的形成,使微博用户圈作为现实生活中人与人之间圈的网络映射而存在,有利于更好实现微博用户推荐以及广告的定向推送。以微博用户标签数据为例,基于用户间的标签耦合来挖掘微博用户间的潜在关系,对标签耦合强度从标签余弦距离和标签Jaccard距离两个角度进行规范化处理,并结合样本数据对两种方式的结果进行了对比分析。     

关系类型、感知相似性与用户互动意愿

从社交网络的一个情境特征——关系类型出发,研究关系类型对用户互动意愿的影响.实验1发现,与关注关系相比,好友关系下,个体的互动意愿更强;实验2进一步发掘出关系类型对互动意愿的影响受到感知相似性的中介作用;实验3探讨了关系类型影响互动意愿的边界条件,即关系类型与炫耀性品牌使用对用户互动意愿的交互影响.研究表明,在高炫耀性品牌使用时,效应仍然成立;而在低炫耀性品牌使用时,两种关系类型的个体互动意愿无差异.     

基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究

[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性-关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性-关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性-关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。     

时间序列相似性度量的研究

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。     

基于兴趣转移的微博用户动态画像生成

【目的/意义】微博用户画像的精准构建,可有效识别用户的需求,提高个性化推荐的准确率。针对现有微 博用户画像构建方法对用户特征提取不全面、不准确的问题,本文提出了基于兴趣转移的用户画像构建方法。【方 法/过程】首先,依据层次分析法确定不同兴趣行为的权重,并将其用于修订兴趣词权重,获得用户的初始兴趣词 集;然后,依据生命周期理论获得用户兴趣行为周期,构建兴趣转移的时间衰减函数,实现对用户兴趣词集的动态 更新和叠加;最后,将用户的静态属性标签与基于兴趣转移的动态兴趣标签融合构建微博用户画像。【结果/结论】 实验采用从新浪微博爬取的真实数据作为数据集,实验结果显示：与已有微博用户画像构建方法相比,本文提出的 方法在个性化推荐中具有较好的性能。【创新/局限】创新点为：借鉴生命周期理论刻画微博用户兴趣行为周期,构 造兴趣转移的时间衰减函数,实现兴趣标签的动态更新。局限是未对静态属性标签的重要性进行界定,且未对存 在异常波动的兴趣行为曲线进行深入探讨。     

基于内容相似性的论坛用户社会网络挖掘

现有研究通常基于论坛用户之间的回复引用关系建立用户社会网络,提出一种基于用户发帖内容相似度值的论坛用户社会网络的构建与挖掘方法,该方法能够透过用户的交流内容发现潜在的用户交流关系,为网络舆情监控提供决策依据.以人民网强国社区为研究对象,利用提出的方法构建用户社会网络,并对该网络进行了网络特性分析与挖掘,实验结果得出强国社区用户网络内聚性较高,用户之间交流关系紧密等结论.     

微博用户群体行为复杂性分析的实证研究

微博用户群体在网络群体性事件的发展中扮演着重要角色,同时对于微博环境的塑造和社会稳定发展都有重要作用。微博用户群体行为具有复杂性,从宏观方面来看,微博用户群体的结构、群体的言论表现以及群体行为的自适应性使得群体面临复杂的客观环境,群体成员需要根据环境的变化不断调整自身行为;从微观上来看,群体成员之间的互动和群体成员的心理与动机使得成员行为处于不断变化的状态,这也间接影响了群体行为的状态。在宏观因素和微观因素的共同作用下,微博用户群体行为表现出不稳定性、不可预测性和复杂性,需要运用复杂网络的相关理论,建立模型,才能更好地认识微博用户的群体行为。     

基于用户相似度与信任度的虚拟学术社区中学者推荐研究

【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用LDA主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。     

融合用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐研究

[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。     

社交媒体用户倦怠行为演化博弈及仿真分析

[目的] 为探究社交媒体平台用户倦怠行为形成机制与规律,引导平台向更好方向发展。[方法] 结合心理学、复杂系统及决策科学,构建社交媒体平台影响用户倦怠行为分析框架,用演化博弈方法分析平台、用户行为策略,考虑个人异质性和平台环境差异性作用,进行数据仿真。[结论] 用户内容资源贡献、时间成本投入、固定收益是影响倦怠行为关键因素。此外,"利他型"用户和"友好"平台环境氛围有利于用户和平台关系稳定。     

基于标签聚类与用户模型的个性化推荐方法研究

社会标签系统是Web2.0中提出的概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿。而标签聚类是社会标签系统的个性化推荐中一个重要的研究课题。本文研究了如何基于标签聚类与用户模型来进行个性化推荐的方法。通过计算标签的相似度进行标签聚类,结合用户模型,根据标签聚类结果做出推荐。通过采用CiteULike公布的数据集进行实验证明,与未采用标签聚类的推荐方法相比,本方法不仅可提高推荐的命中率,优化目标资源的排名,而且能为用户发现更多新的感兴趣的资源。     

基于微信平台的健康信息用户感知和效用研究

[目的/意义]探索微信用户对于微信平台上传播的健康信息的辨别能力,以及此类信息对其产生的效用。[方法/过程]问卷调查法及描述性统计方法,在权威平台上抽取真实/虚假健康信息,并结合“获得信息→判断真假→产生行为”的问题设计模式构成问卷,进行纸质和网络调查。[结果/结论]接受调查的大多数微信用户缺乏准确识别健康信息真伪的能力,公民健康素养的提高任重而道远;微信是健康信息传播的有效平台,但也为虚假健康信息的传播提供了“肥沃的土壤”,且用户并未认识到其信息辨别能力中存在的问题,即使对虚假的健康信息产生了错误的判断,大多数用户的“活跃性”也会导致这类信息仍然被广泛传播。     

政务微信用户持续使用行为及用户契合的调节作用研究

[目的/意义] 探讨影响政务微信用户持续使用行为的关键因素及作用机制,以期为我国政务微信服务优化提供理论依据和实践支持。[方法/过程] 借鉴刺激-机体-反应模型,将技术因素和社会因素作为刺激,用户契合作为调节变量,构建政务微信用户持续使用行为模型。利用偏最小二乘法对问卷数据进行分析,对模型进行验证。[结果/结论] 移动性正向影响有用性感知和易用性感知;服务质量正向影响有用性感知,对易用性感知没有显著影响;主观规范和信任两个社会因素均正向影响有用性感知和易用性感知;有用性感知和易用性感知作为机体正向影响持续使用行为,用户契合对易用性感知与持续使用行为之间的影响关系具有负向调节作用。鉴于此,本文进行了广泛探讨并给出了对政务微信服务实践的启示。     

相似的未来与未来的相似——对相似性原理运用于社会预测的思考

天地万物间的事物虽各不相同，但总有相似之处。因此人们利用这种事物之间的相似性，通过已知事物的历史和现状，来推断其他事物的“相似的未来”。选种推断，在自然领域曾经屡试不爽，但是在社会领域，虽然社会历史有时会有“惊人的相似”，但就总体而言，“未来的相似”却大打折扣，因为社会历史不会简单的重复。那么，相似性原理能否应用于社会预测？如果能够．它会有哪些局限性？这就是本文所要探讨的问题。     

基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿研究

[目的/意义]本文以用户行为感知视角，研究影响移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用的因素，为移动社交网络信息服务提供理论基础，并为移动社交网络提供商提出参考与应用借鉴。[方法/过程]分析移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用意愿影响因素，引入相关变量，构建了基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿模型并提出假设，最后通过结构方程模型进行实证分析。[结果/结论]感知有用性、感知易用性、感知娱乐、感知质量等因素均显著影响主导型及浏览型两类用户；服务质量、感知风险、知识获取、个人创新、社会认可、感知信任、感知转换成本等因素对两类用户有不同程度的影响。     

图书馆数字资源用户满意度的测评研究

介绍图书馆数字资源用户满意度的内涵,构建数字资源用户满意度评价指标体系,结合实例,阐述数字资源用户满意度的测量方法。在测量数据的基础上,运用象限分析法对其用户满意度的状况进行了分析评价,并为改进数字资源的建设和服务状况提出相关的对策及建议。