| 多维属性融合视角下的在线健康社区关键用户识别研究 |
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| 引用本文： | 张 军,李新旺,李 鹏.多维属性融合视角下的在线健康社区关键用户识别研究[J].情报科学,2022,40(3):82-90. |
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| 作者姓名： | 张 军 李新旺 李 鹏 |
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| 摘 要： | 【目的/意义】在线健康社区已成为公众获取医疗信息和服务的重要形式。识别在线健康社区关键用户及
其特征，为提升健康社区服务质量和效率提供理论依据。【方法/过程】基于信息行为学理论构建了包括交互行为属
性、信息质量属性、情感倾向属性的多维分析框架，利用AttriRank算法和网络抗毁性评估方法识别在线健康社区关
键用户。【结果/结论】在胆系癌症疾病QQ群中识别出15个关键用户。他们不仅具有高活跃性和高互惠度的交互
行为特征，还具备多样性水平高且结构均衡的信息质量特征，且多数持有正向情绪倾向。“行为+内容+情绪”的分析
框架和考虑属性的用户排序算法能准确识别在线健康社区关键用户，为在线健康社区的持续运营供了科学的决策
支持。【创新/局限】构建多维属性分析框架进行在线健康社区关键用户识别，丰富了在线健康社区关键用户识别的
理论体系。
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