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社会化问答社区用户生成内容声誉特征研究

发布时间:2021-01-02 21:28
  由于大量的用户生成内容(user-generated content,UGC)所带来的信息超载,现在社区内的内容流行度往往是由用户通过投票机制来决定的,尤其是在社会化问答社区中,如美国的Quora.com和中国的知乎。这些问答网站通过根据投票数量对答案进行排序,实现了有效的信息过滤。这些投票反映了群体对质量的评价,影响着读者的注意力分配。对社会化问答社区用户UGC声誉特征进行研究研究,是深入分析社会化问答社区UGC声誉特征形成机理、提前识别高声誉UGC信息的基础,有助于增强社区和政府在舆情演化中的主动地位,改善网络信息生态环境治理水平。本文的主要研究目标在于解决以下几个问题:(1)社会化问答社区中UGC声誉特征的来源、内涵、形成机理、影响作用以及分析方法;(2)社会化问答社区中UGC声誉特征的影响因素,及这些影响因素与声誉特征之间的关系;(3)利用社会化问答社区UGC可观测的相关变量来对其声誉特征进行预测;(4)发掘不同话题不同声誉区间UGC,尤其是异常声誉UGC的相关特征;(5)基于社会化问答社区中UGC声誉特征的相关研究,提出有针对性的管理策略与实践建议。围绕上述问题,本研究以社会... 

【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:224 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

社会化问答社区用户生成内容声誉特征研究


回答信息质量非文本特征综合评价指数及排序(部分)

信源,可信度,指数,方案


部分回答数据的信源可信度综合评价指数及排序计算结果如图6.4:图6.4中,target为回答文本编码,distance_best为该方案到正理想解的距离,distance_worst为该方案到负理想解的距离,proximity为该方案的综合评价指数,rank为该方案的熵权法TOPSIS排序结果。

分布情况,声誉,信源,可信度


按照本文5.3部分提出的社会化问答社区UGC声誉特征预测模型,将回答数据的相关变量代入其中进行计算。为了更加直观的看出零声誉与低声誉预测情况,本文使用MATLAB绘制散点箱线图将各话题筛选后的数据与该话题高声誉与极高声誉回答的相应得分做出对比,如图6.5和图6.6。图6.6低声誉回答与高声誉以上回答判别分数得分分布情况

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
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[7]社交媒体倦怠的影响因素研究[D]. 李慧.厦门大学 2018
[8]双面网络评论对消费者产品态度的影响研究[D]. 吴慧萍.浙江理工大学 2018
[9]知乎意见领袖的形成及影响机制研究[D]. 唐巧盈.上海社会科学院 2017
[10]社交问答网站知识分享行为的影响因素及其机制研究[D]. 左莉.华中师范大学 2017



本文编号:2953673

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