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[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。 相似文献
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[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。 相似文献
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[目的/意义] 高校图书馆信息化水平高,但数据挖掘与智慧化水平有待提升。复杂网络以图数据库为存储和图查询的载体,对图结构数据进行统一组织和挖掘。图嵌入、图算法技术相较于传统机器学习方法能够充分挖掘图结构数据中的隐含联系。本研究运用复杂网络技术融合多源数据,探索图嵌入技术、图算法等图结构数据挖掘方法在提升图书馆智慧化水平中的作用。[方法/过程] 首先基于可获取的数据进行数据特征分析与清洗;其次结合数据特征构建复杂网络概念模型,采用Neo4j批量导入技术实现网络构建和存储;最后探索图算法、图嵌入技术在图结构数据挖掘中的应用。[结果/结论] 以图结构融合多源数据构建图书馆复杂网络,并以图数据库作为存储介质。图算法与图嵌入技术在在用户画像分析、精准推荐、智能问答等图书馆智能化应用等方面具有独特优势。 相似文献
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[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。 相似文献
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因果要素关联视域下社交媒体倦怠用户画像模型构建 总被引：1，自引：1，他引：0
[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。 相似文献
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中文超声文本结构化与知识网络构建方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]超声检查是判断患者病情的重要依据，目前主要检查数据是以文本形式存在。本文提出一种基于超声检查数据的文本结构化和知识网络构建方法，为进一步挖掘临床知识奠定数据基础。[方法/过程]对自然语言处理技术在超声文本环境下的应用进行改进，包括分词处理、内容定位、结构化识别三个主要步骤，实现对超声文本的切分与标记，并且在此基础上建立其结构化知识网络。[结果/结论]真实数据测试结果显示，本文提出的面向超声检查文本的结构化方法具有较好的性能表现。该方法可以实现对批量超声文本结构化网络的自动构建，能够反映超声文本中结构化内容的层次关系与属性结构等潜在知识。 相似文献
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社交网络用户间歇性中辍行为关键问题研究综述 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]间歇性中辍是社交网络用户消极使用行为的内容之一，通过分析国内外代表性研究成果，对该领域研究的知识体系和关键问题进行系统梳理，并据此展望未来研究趋势，为后续学术研究提供一定的借鉴作用。[方法/过程]基于中国知网和Web of Science等数据源，通过关键词检索、追溯检索和主题分析等步骤筛选出54篇重要文献，对研究主题、研究理论、研究方法3个关键问题进行系统综述，并据此构建规范性研究流程的框架。[结果/结论]社交网络情境下的用户间歇性中辍行为研究尚处于起步阶段，在研究主题的细分程度、理论模型的丰富度和研究方法的多样性等方面还有较大的研究空间。基于信息科学、心理学、社会学、新闻传播学等交叉学科视角，从促进因素和抑制因素双向博弈、外部社会环境和心理情感体验综合作用角度来深入探究社交网络用户间歇性中辍行为的影响因素和形成机理将成为未来该领域研究的趋势。 相似文献
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[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。 相似文献
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数据驱动下数字图书馆用户画像模型构建 总被引：15，自引：1，他引：14
[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。 相似文献
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[目的/意义]针对基于内容的个性化推荐策略，提出资源特征选择与权值计算优化策略，从而改善个性化推荐的效果。[方法/过程]构建基于用户决策机理的个性化推荐模型，模型以用户决策机理为背景知识进行资源特征的选择、用户兴趣模型的构建与语义表示、用户决策函数构建。为验证模型效果，以4 748位用户的观影数据为例进行实验，实验以向量空间模型为参照模型，P@N为评价指标。[结果/结论]实验结果显示，在N取值为5、10、20、50、100、200的情况下，基于用户决策机理的个性化推荐模型效果都显著优于向量空间模型，从而验证模型的有效性。 相似文献
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[目的/意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法/过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果/结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。 相似文献
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[目的/意义]准确把握社交网络用户兴趣倾向,对用户进行分类并形成高聚合的用户群,对研究社交网络信息生态以及信息推荐有重大意义。[方法/过程]通过构造基于多维度的用户属性描述层次模型,根据模型数据需求从新浪微博抓取用户样本数据,对相关用户背景信息、用户博文信息以及用户行为信息的多维度属性下二阶变量进行量化,构造用户向量表达式,比较单一维度与多维度下的用户分类效果,进一步给属性赋予不同的权重值进行加权分析,在取得最优聚类效果后进行方差分析,对模型进行改进。[结果/结论]基于多维度属性加权后的用户聚类效果明显高于单一维度及多维度非加权条件下的用户聚类,且用户博文内容维度对于提高用户聚类效果的有效性最大。 相似文献
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[目的/意义]微博评论情感分类模型可以为相关舆情监管部门正确管控话题事件的发展状况和舆情提供一定的指导作用。[方法/过程]基于字词向量的多尺度卷积神经网络，运用多尺度卷积核改善微博评论中上下文信息有限的条件制约，构建基于字词向量的多尺度卷积神经网络微博评论情感分类模型；通过爬取"微博热搜整改"数据，对模型的可行性和优越性进行验证。[结果/结论]验证结果表明基于字词向量的多尺度卷积神经网络在微博舆情等上下文信息有限的短文本分类任务中表现良好。本文在理论层面为微博舆情情感分类提供了更为准确的情感分类理论模型及分类方法，在实践层面可以更好地指导舆情监管部门对舆情的情感倾向进行更好的引导和监管。 相似文献
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硬规则下移动社交媒体用户隐私政策阅读感知测度实证研究 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的/意义] 探究硬规则下移动社交媒体用户隐私政策阅读感知情况,并构建合理的用户隐私政策阅读感知测度分析模型,为隐私政策的制定和完善提供理论与实践指导。[方法/过程] 结合国内外隐私政策相关研究文献,通过用户对十大常用移动社交媒体隐私政策阅读感知的调查,结合物元可拓分析方法,从隐私政策的外观形态、隐私保障、信息的收集与存储、信息的使用与共享和用户权利5个维度进行用户隐私政策阅读的感知测度。[结果/结论] 文本的外观和内容均对用户的隐私政策阅读感知产生影响,且内容完整,篇幅和行距大小适中,小标题数量和注释说明越详细的隐私政策对用户阅读感知评价结果越高。 相似文献
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[目的/意义]为识别并去除非理性投资者的网络评论,提升评论的专业程度与质量,促进理性投资,本文以识别股吧中的用户是否属于噪声投资者为研究任务,进行用户画像。[方法/过程]对股吧的用户发文内容进行深度用户表示学习（deep user representation learning）,结合股吧用户的粉丝数量、影响力、关注量、自选股、吧龄、发帖量、评论量、访问量等行为特征,提出一种行为-内容融合模型（behaviour and content combined model,BCCM）,并在标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,该模型对噪声投资者识别的F1值为79.47%,优于决策树方法（69.90%）、SVM方法（75.61%）、KNN方法（73.21%）和ANN方法（74.83%）。在噪声投资者识别这一特定用户画像研究任务中,通过利用深度用户表示学习引入文本内容特征,能够显著提升用户画像的各种评价指标。 相似文献
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[目的/意义]旨在构建社会化问答社区用户生成答案质量评价指标体系，实现面向用户需求的答案质量自动化评价和筛选，提高社会化问答社区知识服务质量。[方法/过程]引入社会情感特征和用户特征，运用因子分析和结构方程实证构建用户生成答案质量评价指标体系。基于GA-BP神经网络模型设计答案质量自动化评价方法。最后，选取知乎网站数据对用户生成答案质量评价指标体系和自动化评价方法进行应用研究。[结果/结论]构建包含答案文本特征、回答者特征、时效特征、用户特征、社会情感特征5个维度的评价指标体系。实验分析发现基于GA-BP神经网络的答案质量自动化评价方法相比于其他方法准确率较高、平均误差低，具有可行性和有效性，能够进一步应用和推广实践。 相似文献
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[目的/意义]在数字化的学术信息大环境下,用户特殊化、个性化需求与资源建设现状的矛盾日益突显。依据精准服务的理念,探讨网络数字资源精准建设的模式与方案,以期为图书馆等机构精准建设工作提供一定的借鉴与参考。[方法/过程]从理论上探讨网络数字资源精准建设的方式与方案,在满足普适性资源建设的同时,结合用户使用行为与资源效益,采取不同的订阅订购模式对资源建设工作给予支持;同时,对网络数字资源Hub进行进一步的功能设计。[结果/结论]明确了初步的网络数字资源精准建设方案,为图书馆等机构精准建设工作提供一定的借鉴,逐步实现资源建设的转型。 相似文献