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1.
【目的/意义】面向用户信息需求为移动商务平台设计个性化的在线评论效用评价方法,满足用户对商品在 线评论的个性化需求,辅助用户进行消费决策。【方法/过程】首先分析利用GA-BP神经网络设计个性化移动商务 用户在线评论效用评价方法的可行性和意义,然后结合移动商务用户在线评论的特点,从评论内容、评论者、评论 阅读者、评论时效性4 个维度,选取10 个影响评论效用的指标,基于GA-BP神经网络设计了效用评价方法。最后 采集美团APP美食版块数据,通过与标准BP神经网络实验结果对比分析验证该方法的有效性和实用性。【结果/结 论】基于GA-BP神经网络的移动商务用户在线评论效用评价方法具有较好的可行性和实用性,运用GA-BP神经 网络稳定性高,能够提升效用评价的精度和效率。  相似文献   
2.
多维透视国家信息化评价体系   总被引:1,自引:0,他引:1  
张向先  王蕊 《现代情报》2007,27(8):66-67,71
《国家信息化指标构成方案》存在着评价指标敏感性差、评价内容不全面等缺陷。为了准确判断国家信息化发展状况和存在问题,需要从多维视角构建国家信息化评价体系,即构建动态开放的信息化评价指标体系,关注和突出网络社会效应的评价,关注和推动信息资源配置可持续发展的评价,关注和促进国家信息化发展保障体系的评价。  相似文献   
3.
农业信息资源的公共物品属性及其配置模式研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张向先  靖继鹏  李琳 《现代情报》2007,27(4):214-216
农业信息资源具有公共物品属性,因而对农业信息资源配置模式产生重要影响。本文对农业信息资源的公共物品特性予以深入分析,在此基础上,研究了农业信息资源的配置模式。  相似文献   
4.
基于网络经济环境下的农业信息化发展模式研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
张向先  王有生  高玲 《情报科学》2004,22(12):1416-1418,1421
本文结合我国农业信息化的发展实践,分析了基于网络经济环境的农业信息化的内涵和作用,论述了基于网络经济环境的农业信息化的特点、实现中存在的问题及发展的三种模式。  相似文献   
5.
大数据环境不仅激发了档案用户的信息需求,而且也对档案部门和人员提出了更高的要求,在分析档案用户信息需求特征的基础上,探索大数据时代档案信息服务创新的方向和策略。  相似文献   
6.
[目的/意义] 为了能够准确发现满足用户信息需求的有用在线评论,对在线评论按照有用性进行排序,帮助用户进行消费决策。[方法/过程] 首先通过文献调研和专家咨询,结合移动O2O用户在线评论的特点,选取影响移动O2O在线评论有用性的8项指标,采用模糊层次分析法进行指标赋权,然后利用定量方法进行指标量化,使用加权灰色关联分析方法进行有用性计算和排序,构建有用性排序模型。最后获取美团商品的在线评论数据进行应用研究,采用与美团原始评论排序结果对比分析的方法,检验方法的可行性和科学性。[结果/结论] 实验结果表明,采用移动O2O在线评论有用性排序模型进行排序,排名靠前的在线评论信息量大,包含产品或服务的维度较多,能够较好地满足用户的个性化信息需求,为用户消费决策提供更大的参考价值。  相似文献   
7.
全面分析企业专利数据的基础上,从专利数量、专利质量、技术能力和发展能力四个层面构建了面向企业技术创新的专利水平测度评价指标体系。在此基础上,利用模糊推理方法建立了面向企业技术创新能力的专利水平测度算法。通过实证研究验证了该方法的有效性。  相似文献   
8.
河南省档案信息网站群采用“省局搭建省、市、县、乡四级平台,各地对自己所属网页进行管理更新、省局统一提供技术和后台支持”的“助建”模式,不仅利弊共存,而且有“千人一面”之感.借鉴其他五个省、直辖市档案网站群的“自建”模式,结合河南省实际情况,笔者认为,河南省档案网站群建设要明晰定位、采用“助建+自建”相结合的模式、加强规划与制度建设,以利用服务为核心来推动河南档案网站建设.  相似文献   
9.
本文运用链接分析法,对浙江省11个地级市档案网站的影响力进行评价并按关联度综合排名;根据评价结果,发现浙江省地级市档案局网站建设整体质量较好,但部分网站存在内部结构建设不完备等问题。为此,笔者认为应以档案信息资源为依托,不断丰富网站内容;以信息技术为支撑,完善并优化各种网站链接方式和手段;以服务为核心,打造网站品牌,进而提升网站的影响力。  相似文献   
10.
[目的/意义]文章提出一种从海量非结构化评论数据中聚合用户对学术APP服务需求的思路与方法,为平台的开发者及运营者高效挖掘并分析用户需求提供指导。[方法/过程]以学术APP用户评论为研究对象,在Word2vec词向量表达的基础上,提出一种基于Canopy-Kmeans和MMR的服务需求聚合方法。并以丁香园APP用户评论为样本,利用Python 3. 7与Matlab R2016a完成实验过程。[结果/结论]实验结果表明文章提出的技术方法能够有效识别并聚合学术APP的服务需求,为大数据环境下从数据层面挖掘用户需求提供参考借鉴。  相似文献   
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