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“神马搜索”中新闻搜索的用户使用行为实证研究

发布时间:2017-09-15 15:38

  本文关键词:“神马搜索”中新闻搜索的用户使用行为实证研究


  更多相关文章: 移动搜索 神马搜索 用户使用行为


【摘要】:移动搜索作为移动互联网时代重要的新闻分发渠道之一,已经不断累积了相当程度的用户,也已经越来越多的受到重视。神马搜索自成立以来,就以其独特的优势占据市场排名第二的位置,成为用户查看日常新闻资讯、信息的重要渠道之一。本文通过调查问卷和用户使用行为数据分析的方式,分析了神马搜索中新闻搜索的用户使用行为中的特点及问题,主要包括用户的使用动机了解不足、用户群体使用行为特点不一难以把握、用户的活跃度和参与度不高、用户娱乐性需求的程度及尺度难以把握等方面。在使用与满足理论、五需求理论、使用动机理论等理论基础上,针对这些问题提出来优化建议,即注重用户使用动机的研究、提高用户的参与度和活跃度、注重用户的日常维护和满足用户真正需求等建议。希望能通过本文的研究,对包括神马搜索在内的移动搜索在新闻搜索方面作出不断的优化,以更好的满足用户的需求。
【关键词】:移动搜索 神马搜索 用户使用行为
【学位授予单位】:河北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G210.7
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-15
  • 1.1 研究背景及意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-13
  • 1.3 研究思路及方法13-14
  • 1.4 研究的创新点14-15
  • 第2章 “神马搜索”中新闻搜索的基本现状15-27
  • 2.1 移动搜索的基本现状15-19
  • 2.1.1 移动搜索的定义及现状15-17
  • 2.1.2 移动搜索的分类17-18
  • 2.1.3 移动搜索的特点18-19
  • 2.2 神马搜索中的新闻搜索方式19-27
  • 2.2.1 通过蓝光新闻的方式搜索和查看新闻19-22
  • 2.2.2 通过实时热词的方式搜索和查看新闻22-24
  • 2.2.3 通过新闻热点的方式搜索和查看新闻24-25
  • 2.2.4 通过神马新闻和每日新闻头条的方式搜索和查看新闻25-27
  • 第3章 “神马搜索”中新闻搜索的用户使用行为数据分析27-42
  • 3.1 基于调查问卷的用户使用行为分析27-33
  • 3.1.1 数据来源与研究方法27
  • 3.1.2 调差问卷的数据结果27-33
  • 3.2 “神马搜索”中不同新闻搜索方式的用户使用行为数据分析33-42
  • 3.2.1 基于蓝光新闻的用户使用行为数据分析34-36
  • 3.2.2 基于实时热词的用户使用路径的数据结果36-38
  • 3.2.3 基于新闻热点的用户使用行为数据分析38-40
  • 3.2.4 基于神马新闻和每日新闻头条的用户使用行为数据分析40-42
  • 第4章 “神马搜索”中新闻搜索的用户使用行为特点42-47
  • 4.1 搜索词的输入特点42-43
  • 4.1.1 搜索词的精准性影响搜索结果42
  • 4.1.2 事件相关的人名、地名等较容易成为搜索词42-43
  • 4.1.3 搜索词字数少越少搜索结果越丰富43
  • 4.2 搜索方式的特点43-45
  • 4.2.1 用户的搜索带有目的性44
  • 4.2.2 用户在搜索时具有连带性44
  • 4.2.3 用户点击“相关搜索”量高44-45
  • 4.3 搜索结果的点击分布特点45-47
  • 4.3.1 图文配合的方式影响点击分布45
  • 4.3.2 标题的设置影响点击分布45-46
  • 4.3.3 排序方式影响点击分布46-47
  • 第5章 “神马搜索”中新闻搜索的用户使用行为存在的问题47-53
  • 5.1 对用户的使用动机了解不足47-48
  • 5.2 用户群体使用行为特点不一,难以整体把握48-49
  • 5.3 用户的使用需求尚未得到满足49-50
  • 5.4 用户的活跃度和参与度不高50-51
  • 5.5 用户娱乐性需求满足程度和尺寸难以掌控51-53
  • 第6章 “神马搜索”中新闻搜索的优化建议53-65
  • 6.1 注重用户使用动机的研究53
  • 6.2 鼓励和刺激用户打开和使用,提高参与度和活跃度53-55
  • 6.2.1 消息推送刺激促进用户的打开53-54
  • 6.2.2 利益诱惑提高用户的使用频率54-55
  • 6.2.3 鼓励参与促进用户的使用深度55
  • 6.3 注重用户的日常维护55-58
  • 6.3.1 提供更加极致的用户体验55-57
  • 6.3.2 搭建用户关系链57
  • 6.3.3 对用户进行情感维系57-58
  • 6.4 分析和满足用户的真正需求58-65
  • 6.4.1 优化现有个性化推荐机制58-61
  • 6.4.2 优化现有场景化机制61-63
  • 6.4.3 优化现有本地化机制63-65
  • 结论65-66
  • 参考文献66-68
  • 附录68-70
  • 致谢70-71
  • 攻读学位期间取得的科研成果71


本文编号:857394

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