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[目的/意义]构建高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素模型，为高校图书馆公共文化服务发展提供理论和实践参考。[方法/过程]通过对10所高校26位采访对象的深度访谈，采用扎根理论方法，探索性研究高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素，并构建其扎根理论模型。[结果/结论]高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素主要包括4个主范畴：高校及其图书馆归因、政府机构归因、公众用户归因、其他归因。其中高校及其图书馆归因是主导性因素，政府机构归因是保障性因素，公众用户归因是驱动性因素，其他归因是制约性因素。在此基础上，提出高校图书馆深度参与公共文化服务体系策略。 相似文献
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[目的/意义] 以短租类共享服务平台为例，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，帮助此类平台企业高效地识别出存在信息质量问题的资源，提高平台整体的信息质量水平。[方法/过程] 首先基于信息传播学相关理论，对共享服务平台信息传播过程进行总结。然后根据共享服务平台信息传播的参与主体和访谈原始资料分析，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，分为信源质量、信息内容质量和信息效用质量三个维度。最后提出基于BP神经网络的信息质量评价方法，并使用Matlab2018a软件对采集的100组样本数据进行训练和仿真验证。[结果/结论] 提出共享服务平台资源信息质量评价指标体系，并以短租类共享服务平台为例运用BP神经网络进行验证，实验证明该评价指标体系具有一定的可行性和实用性。 相似文献
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[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
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[目的/意义]相对于传统的信息行为分析，数据驱动的信息行为研究更注重数据的外在性与客观性，所得的结果能够更为全面地认识用户信息行为本质特征。[方法/过程]通过自行构建的APP实现对微信用户分享和阅读行为记录的采集，并对微信用户信息行为的时间特性进行系统的分析。[结果/结论]结果表明：微信用户日常信息行为存在显著的假日效应，但是在信息行为时间间隔分布上存在明显厚尾现象和很强的阵发性，预示着微信用户信息行为具有较高的复杂性和不确定性，无法对其产生过程实现有效的预测；此外，微信用户所分享的内容具有很强的时效性，多数内容在微信中能够得到及时的传播，但传播链长度显著受分享内容主题的影响。 相似文献