基于用户行为数据的学术博客核心用户研究
发布时间：2023-10-03 21:32
在线学术社交平台是网络时代发展的产物,是Web2.0技术的重要应用之一,以其开放性、便捷性、学术性和交互性等特征逐渐赢得了学者的青睐。在线学术社交平台免除了学术期刊发表论文的复杂过程,以丰富的形式记录学术研究的成果,促进了非正式学术交流。学术博客作为在线学术社交平台的典型形式之一,由用户创造内容,通过推荐、评论、分享等方式实现学术信息的生成、交流和传播,可以说用户既是内容的创造者,又是内容的传播者。随着用户群体的不断增加,如何运用有限的资源对用户、用户生成的内容开展有针对性的高效管理变得愈加困难,而核心用户作为平台的“核心资产”,代表着平台的核心竞争力,是平台可持续发展的基础,更值得被关注。目前为止,对学术博客用户认知的研究不断地丰富和深入,尤其是对用户价值的评估和用户特征的描述一直是学者关注的重点,但现有的研究并没有在用户价值评估的基础上对具有高价值、高影响力的用户进一步描述其特征。评估用户价值、影响力和描述用户特征并不是两个独立的问题,而是一个问题的两个方面,对高价值、高影响力的用户开展特征描述研究可以帮助我们更加深入地认知、把握平台的核心竞争力。在此基础上,本文提出博客综合影响力...
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.4 研究方法
1.5 研究工具
1.6 本文的创新点
2 学术博客用户行为数据特征
2.1 数据来源、获取与预处理
2.1.1 数据来源
2.1.2 数据获取
2.1.3 数据预处理
2.2 用户行为数据特征
2.2.1 头衔信息
2.2.2 研究领域分布
2.2.3 平台使用情况
2.2.4 博文分类特征
2.2.5 关键词标注特征
2.3 本章小结
3 学术博客综合指数与核心用户识别模型
3.1 学术博客综合指数概念
3.1.1 学术博客综合指数理论基础
3.1.2 博客综合指数指标体系
3.1.3 博客综合指数
3.1.4 权重计算方法
3.2 用户识别模型
3.2.1 学术博客核心用户概念
3.2.2 用户识别模型
3.3 结果计算与分析
3.3.1 计算指标权重系数
3.3.2 计算博客综合指数
3.3.3 计算核心用户序列阈值
3.4 识别结果验证
3.5 本章小结
4 学术博客核心用户画像
4.1 用户画像的概念与方法
4.2 用户画像指标体系
4.3 学术博客用户画像模型
4.3.1 基本属性
4.3.2 积极性
4.3.3 权威性
4.3.4 博文影响力
4.3.5 兴趣偏好
4.4 结果计算与分析
4.5 学术博客平台关系模型
4.6 本章小结
5 学术博客核心用户关系与推荐行为研究
5.1 社会网络分析(SNA)简介与学术博客推荐关系
5.1.1 社会网络分析(SNA)简介
5.1.2 学术博客推荐关系、共推荐关系与共被荐关系
5.1.3 研究思路与方法
5.2 学术博客核心用户与推荐网络
5.2.1 推荐矩阵
5.2.2 推荐网络构建与分析
5.3 学术博客核心用户与共推荐网络
5.3.1 共推荐分布情况与网络构建方法
5.3.2 共推荐网络构建与分析
5.4 学术博客核心用户与共被推荐网络
5.4.1 共被荐矩阵
5.4.2 共被荐网络构建与分析
5.5 学术博客与学术期刊两种传播模式下的对比分析
5.5.1 学者影响力对比分析
5.5.2 交互行为对比分析
5.5.3 兴趣偏好对比分析
5.6 本章小结
6 研究结论与展望
6.1 研究工作
6.2 研究成果
6.3 研究不足与展望
致谢
攻读硕士期间取得的科研成果
参考文献
附录
A1各研究领域推荐网络图
A2各研究领域共推荐网络图
本文编号：3850684
【文章页数】：114 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.4 研究方法
1.5 研究工具
1.6 本文的创新点
2 学术博客用户行为数据特征
2.1 数据来源、获取与预处理
2.1.1 数据来源
2.1.2 数据获取
2.1.3 数据预处理
2.2 用户行为数据特征
2.2.1 头衔信息
2.2.2 研究领域分布
2.2.3 平台使用情况
2.2.4 博文分类特征
2.2.5 关键词标注特征
2.3 本章小结
3 学术博客综合指数与核心用户识别模型
3.1 学术博客综合指数概念
3.1.1 学术博客综合指数理论基础
3.1.2 博客综合指数指标体系
3.1.3 博客综合指数
3.1.4 权重计算方法
3.2 用户识别模型
3.2.1 学术博客核心用户概念
3.2.2 用户识别模型
3.3 结果计算与分析
3.3.1 计算指标权重系数
3.3.2 计算博客综合指数
3.3.3 计算核心用户序列阈值
3.4 识别结果验证
3.5 本章小结
4 学术博客核心用户画像
4.1 用户画像的概念与方法
4.2 用户画像指标体系
4.3 学术博客用户画像模型
4.3.1 基本属性
4.3.2 积极性
4.3.3 权威性
4.3.4 博文影响力
4.3.5 兴趣偏好
4.4 结果计算与分析
4.5 学术博客平台关系模型
4.6 本章小结
5 学术博客核心用户关系与推荐行为研究
5.1 社会网络分析(SNA)简介与学术博客推荐关系
5.1.1 社会网络分析(SNA)简介
5.1.2 学术博客推荐关系、共推荐关系与共被荐关系
5.1.3 研究思路与方法
5.2 学术博客核心用户与推荐网络
5.2.1 推荐矩阵
5.2.2 推荐网络构建与分析
5.3 学术博客核心用户与共推荐网络
5.3.1 共推荐分布情况与网络构建方法
5.3.2 共推荐网络构建与分析
5.4 学术博客核心用户与共被推荐网络
5.4.1 共被荐矩阵
5.4.2 共被荐网络构建与分析
5.5 学术博客与学术期刊两种传播模式下的对比分析
5.5.1 学者影响力对比分析
5.5.2 交互行为对比分析
5.5.3 兴趣偏好对比分析
5.6 本章小结
6 研究结论与展望
6.1 研究工作
6.2 研究成果
6.3 研究不足与展望
致谢
攻读硕士期间取得的科研成果
参考文献
附录
A1各研究领域推荐网络图
A2各研究领域共推荐网络图
本文编号：3850684
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