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[目的/意义] 社交媒介不仅提供了用户间知识交流的平台,而且形成了知识复用的渠道。一部分社交网络用户在信息传播、知识共享等方面都能够对其他用户产生影响,称之为“小众专家”。对“小众专家”群体的研究对于社交网络中信息传播具有促进作用。[方法/过程] 以MetaFilter数据集为例,利用用户社交网络活动数据,生成用户关系网络,结合网络分析与时序分析筛选“小众专家”,分析“小众专家”群体在不同语义环境下的“稳定-迁移”特征,并提出评测指标,进行验证分析。[结果/结论] 结果显示：只有极少部分“小众专家”能够在多种语义环境下保持稳定性,而大部分“小众专家”只能在单一语义环境中保持稳定性。 相似文献
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[目的/意义] 分析答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响,可以对社会化问答社区增加用户粘性、提高用户体验起到一定的指导作用。[方法/过程] 从社会资本理论中提取答案质量反馈变量并分析其对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响。通过结构方程方法对收集整理的调查问卷数据进行分析,验证模型的可行性和优越性。[结果/结论] 构建答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿影响模型;结论表明,答案质量反馈正向影响反馈期望确认程度与反馈感知有用性;反馈期望确认程度正向影响反馈感知有用性与反馈满意度;反馈感知有用性正向影响反馈满意度与持续答题意愿;反馈满意度也同样正向影响持续答题意愿。 相似文献
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网络问答社区的知识生态系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]通过吸纳知识生态学的理念来进一步完善网络问答社区的相关理论体系。[方法/过程]在前人的研究基础上,分析网络问答社区的知识主体、知识生态环境和知识生态链,构建出网络问答社区的知识生态系统模型,进一步从形成条件、动力和演化3个方面对系统的自组织机制进行深入探索,并以“知乎”为例对本文提出的知识生态系统进行验证。[结果/结论] 网络问答社区的知识生态系统将社区用户、用户生成内容和社区机制等有机结合在一起,从整体上揭示了网络问答社区的运行和发展。 相似文献
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[目的/意义]学术社交网络所提供的问答服务已成为学者们快速获取学术信息、解决学术问题的重要途径,实现基于机器学习的问答质量智能评价和服务优化对学术社交网络中优质内容传播具有重要意义。[方法/过程]以ResearchGate问答服务为研究对象,从结构化特征、内容特征、其他特征以及回答者特征4个维度构建答案质量评价体系,利用机器学习方法和数据增强技术进行答案质量分类预测。[结果/结论]SMOTE算法在处理不平衡样本时具备有效性;支持向量机在单一模型预测中,取得出色的分类效果;组合模型使预测精度得到进一步提升,基于随机森林、支持向量机、BP神经网络构建的组合模型分类性能最佳,以此为基础可通过搭建问答质量智能评价系统实现学术社交网络问答服务优化。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率。[方法/过程] 首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、“词素后方一致”方法识别词族的效果。[结果/结论] 结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与“词素后方一致”方法各具优势,可以结合使用,取长补短。 相似文献
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[目的/意义] 旨在通过对突发事件舆情研究,探索危机传播管理中的舆情研判方法,并进一步为政府信息公开提供实操方法的建议。[方法/过程] 在理论研究层面,基于危机传播的基本要点,对信息发布效果和舆情实时反馈进行综合分析;在应用处理层面,以新浪微博中“天津爆炸”事件相关信息为例,爬取新浪微博全量数据,基于危机传播领域知识和信息发布文本构建领域词表,并结合危机传播阶段特征,对全量数据进行主题提取和情感分析。[结果/结论] “后微博”时代,微博用户量下降,但其仍旧是突发事件信息公开和舆情扩散的主要阵地。探求突发事件下政府如何利用微博平台,收集、研判、应对网络舆情,为做好信息发布工作提供科学的分析方法和应对手段。 相似文献
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[目的/意义] 以知乎为例,探讨在线问答社区用户之间的协作发起和响应、协作内容的类型以及效果是否存在差异。[方法/过程] 对知乎“健康”话题精华下观点探讨、个人建议、事实陈述3类问题20个答案及2, 287条评论中的220例协作进行内容分析,比较不同协作的差异。[结果/结论] (1)在协作发起动作中,提问与质疑两类动作占据70%-80%,观点探讨类“提出质疑”的发起动作比例更高,且交互性较强的发起动作更能获得回应;(2)协作多发生于作者与评论者之间;(3)共13种交互类型对答案的8个指标有提升效果,尤其能显著提升答案的完整性、细节性和信息量。 相似文献
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[目的/意义] 探究不同类型网络社区中健康主题特征分布,促使各网站平台能够更好地提供在线健康信息服务。[方法/过程] 以糖尿病为例,选取来自健康论坛的社会化标签和社会化问答社区的问答记录作为研究对象;通过数据编码和文本处理的方法,得到八大类主题,并比较两种网络社区中该八大主题分布情况的异同。[结果/结论] 两种网络社区中糖尿病主题冷热分布大体趋于一致。在最为用户所关注的主题上,两类社区各有侧重,分别是“诊断和检查”、“社会生活”。以上探讨和发现对在线健康信息服务质量的提升有诸多启示。 相似文献
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[目的/意义] 探讨用户在“豆瓣读书”发布短评的动机,尝试判断短评作为图书影响力的评估指标是否有效,以期为中文学术图书评价的Altmetrics指标建构提供参考。[方法/过程] 以CBKCI统计报告公布的被引前十的古籍类中文学术图书为样本,采用扎根理论对样本图书在“豆瓣读书”网的1 142条“短评”进行分析,探究短评的产生动机及相应短评数据的可用性。[结果/结论] 用户产生短评的动机包括讨论、分享、消遣娱乐、外界压力、情感宣泄和资料获取6个主范畴。其中,“讨论”动机是最主要的动机,其两个子动机“表达与图书有关的个人经验或想法”和“表达对图书的见解或个人解释”占所有短评数据的四成以上,表明用户不是仅复制图书部分句子或章节,而是试图找到并传播图书最有价值的部分,此类短评数据可用以评价中文学术图书价值;而“分享” “消遣娱乐” “外界压力” “情感宣泄”和“资料获取”等动机相对来说难以较好地反映用户对图书的态度和认知,不宜纳入中文学术图书Altmetrics评价指标中。 相似文献
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[目的/意义] 为解决高校图书推荐过程中面临的“数据稀疏”和“冷启动”问题,研究表明：优化读者评价矩阵和相似度模型是提高图书推荐质量的关键。[方法/过程] 提出一种协同过滤改进方法,以图书分类为项目生成用户评价矩阵,并考虑借阅方式、借阅时间和图书相似度对用户兴趣度的影响,优化矩阵中的样本数据;同时,在计算读者相似度时融入读者特征和图书特征。[结果/结论] 实验结果表明,该方法可有效解决“数据稀疏”和“冷启动”问题,显著降低计算量。与基本协同过滤和聚类改进的协同过滤方法相比,无论是在推荐准确率还是在用户满意率上都有较大的提高,综合推荐效果更好。 相似文献
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[目的/意义]问答社区已成为用户获取信息的重要网络空间之一,保持高质量信息资源生成机制是问答社区生存发展的关键。本文的目的是通过用户生成资源的行为,了解资源生成的影响因素。[方法/过程]以百度知道社区的交互数据为研究样本,利用相关性分析和回归分析方法,分析用户与资源的关系、用户生成资源行为及影响因素。[结果/结论]问题类型、媒介、匿名性等因素对用户生成资源行为有重要影响,用户相关变量与资源质量存在显著相关性。建立和完善用户身份识别与激励机制对于社区提高资源质量具有重要意义。 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] 针对目前自动问答系统在语义扩展方面存在的缺陷,提出一种基于词向量的语义扩展技术,设计并实现一个图书馆的智能咨询系统。[方法/过程] 使用基于Word2vec词向量语义扩展技术结合中文分词、共现词匹配技术设计智能问答引擎,结合协同办公的管理理念,实现图书馆智能咨询系统的构建,并对系统的运行数据进行统计分析。[结果/结论] 该系统在工作时间、咨询效果和后台管理上较好地满足设计需求,为图书馆智能化信息咨询系统建设提供参考。 相似文献
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[目的/意义]研究用户答案认可度的影响机理有助于识别中心路径和边缘路径，留存高影响力用户，保障高质量问答，增加社区活跃度。[方法/过程]构建影响答案认可度的理论模型，采集人大经济论坛上1 964条帖子数据，运用Smartpls软件对数据进行分析。[结果/结论]用户活跃度可以分别影响个人影响力和答案质量，进而影响答案认可度，答案质量也会对个人影响力造成影响。个人影响力对答案认可度的影响程度远远超过答案质量对答案认可度的影响，亦即边缘路径比中心路径的影响程度更大。 相似文献
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[目的/意义] 基于社会化问答平台提问回复率较低的现状，通过预测提问回复率，能够为社会化问答平台提升用户活跃度与留存率，改善用户体验提供参考。[方法/过程] 以"百度知道"为研究平台，抓取平台设置的14个话题下共10 640条提问记录，从提问特征与提问者特征角度，构建提问回复率影响因素的研究框架。采用二元Logistic回归对影响因素进行数据验证，构建提问回复率的预测模型，对模型准确率进行验证。[结果/结论] 社会化问答平台提问回复率研究可改善平台信息服务质量与促进用户知识贡献行为，实验结果验证了研究模型在社会化问答平台提问回复率预测中的有效性。 相似文献
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为了提高MOOC在线问答系统的实时性并增加激励机制,引入众包的激励机制建模——MOOC在线问答。首先设计MOOC在线问答系统流程,并对在线问答的每个阶段进行建模;在此基础上,设计高效的学生选择算法,根据学生回答问题的历史确定学生的程度,从而激励不同程度的学生参与课堂提问;最后实现MOOC在线问答系统,包括教师提问模块、学生选择模块、学生回答模块和教师评分模块。该系统已经应用于真实的MOOC课程,对教师与学生的满意度调查表明该系统能够支持实时的MOOC在线问答,可激励学生积极参与问答。 相似文献
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[目的/意义]针对科研项目评审专家选取工作中的回避问题,试图提出一套可行的用于确定回避专家的模型方法,避免人际关系对评审工作的干扰,保障科研评价的规范性和公正性。[方法/过程]首先以专家与申请人之间的论文合作关系为切入点,以合作强度、合作作者深度、方向匹配度和评审业绩为主要指标;然后采用综合权重和修正TOPSIS法对各指标进行分析,构建面向科研项目的专家回避量化模型;最后根据规定的专家组成员数量,考虑年龄、机构、性别等分布情况,明确应该回避的专家。[结果/结论]经检验,该模型在给出回避专家名单时,可以有效避免"唯合作论"的问题,回避理由充分,符合科技管理部的专家选取要求,能够为专家遴选工作提供一定的决策支撑。 相似文献
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[目的/意义]在线问答社区成为互联网用户获取高质量知识的重要途径,探索中文问答社区答案质量对知识传播具有重要意义。[方法/过程]以规模最大的中文问答社区之一"知乎"为研究对象,采用数据挖掘和机器学习方法,选取逻辑回归、支持向量机和随机森林三种分类模型,进行三层递进式训练和检验。从结构化特征、文本特征以及用户社交属性三个维度构建答案质量的特征体系。[结果/结论]实验结果显示,随着特征体系的不断丰富,三种分类模型的性能逐步提升;而随机森林作为一种组合分类模型,在全量特征的情况下,取得出色的分类性能。对特征组合分析发现,包含用户社交属性的随机森林总是比同等级的其它模型更加出色,表明社会化网络在答案质量评价中的地位。研究结论表明从答案本身和答案编写者两个角度能够评价答案质量,构建的特征体系和模型可以较为全面地预测答案质量。 相似文献
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[目的/意义]针对外文期刊数据库内容质量的双库与多库指标的量化,提出基于统一期刊空间的多库比较算法,实现任意多库之间的期刊识别和比对,提高这些指标的量化准确度。[方法/过程]在分析外文期刊数据库内容质量指标的内容及其复杂性的基础上,设计基于统一期刊空间的多库比较算法,并利用该算法计算出2018年DRAA中57个数据库的JCR刊数量和独有刊数量指标,作为算法有效性和准确性的验证。[结果/结论]作为各种电子资源评价指标系统的延伸研究,本研究能帮助图书馆优化自己的馆藏建设,使得外刊数据库的采购更加经济、合理。 相似文献