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网络舆情事件用户在线评论行为预测研究
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作者 沈旺 李欣 +1 位作者 孙珂 李昕娱 《现代情报》 北大核心 2025年第12期118-129,共12页
[目的/意义]在网络舆情日益复杂的背景下,提出一种融合网络事件特征的DRSN-CW-LSTM混合网络架构用户在线评论行为预测模型,为网络舆情治理、危机应对和舆论引导策略制定提供参考。[方法/过程]该模型综合考量并提取不同用户特征与舆情事... [目的/意义]在网络舆情日益复杂的背景下,提出一种融合网络事件特征的DRSN-CW-LSTM混合网络架构用户在线评论行为预测模型,为网络舆情治理、危机应对和舆论引导策略制定提供参考。[方法/过程]该模型综合考量并提取不同用户特征与舆情事件特征,融合深度残差收缩网络与长短时记忆网络的混合网络模型,将软阈值化作为非线性层引入深度残差收缩网络结构,提升用户在线评论行为预测的准确性。[结果/结论]在网络舆情事件真实数据集上的实验结果表明,与其他基线模型进行对比,提出的方法具有很强的实用性和更高的准确性。 展开更多
关键词 用户评论行为 深度残差收缩网络 DRSN-CW-LSTM网络 网络舆情事件 评论行为预测
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图书馆与图书分享网站的用户标注行为比较研究 被引量:17
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作者 吴丹 许小梅 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2013年第1期85-93,共9页
对图书添加标签、评论和等级评价等功能是Web2.0环境下新兴的一项服务。本文首先对图书分享网站和我国公共图书馆和高校图书馆的图书标注服务情况进行调查,然后比较二者在图书标注功能上的差异,接着以武汉大学图书馆和豆瓣网为例,通过... 对图书添加标签、评论和等级评价等功能是Web2.0环境下新兴的一项服务。本文首先对图书分享网站和我国公共图书馆和高校图书馆的图书标注服务情况进行调查,然后比较二者在图书标注功能上的差异,接着以武汉大学图书馆和豆瓣网为例,通过真实的用户日志数据比较二者的用户标注行为,最后为图书馆更好地开展图书标注服务提出建议。 展开更多
关键词 用户标注行为 标签 评论 等级评价
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在线教育视频用户评论行为比较研究——以Bilibili网站视频评论为例 被引量:39
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作者 张璐 王若佳 《现代情报》 CSSCI 2020年第2期62-71,共10页
[目的/意义]视频评论是在线教育视频中用户交互的重要途径。分析在线视频不同评论方式中用户的行为差异对于理解用户行为规律,并促进视频平台评论功能的设计与优化具有重要意义。[方法/过程]文章搜集Bilibili网站200个在线教育视频的弹... [目的/意义]视频评论是在线教育视频中用户交互的重要途径。分析在线视频不同评论方式中用户的行为差异对于理解用户行为规律,并促进视频平台评论功能的设计与优化具有重要意义。[方法/过程]文章搜集Bilibili网站200个在线教育视频的弹幕与传统评论数据,结合定量统计分析和定性内容分析方法,从视频特征、用户特征和评论内容特征三方面比较用户弹幕与传统评论行为的异同。[结果/结论]弹幕有利于提升用户的参与感,增长活跃周期,能更好地支持用户与视频内容的实时互动;传统评论可有效支持用户之间的直接互动,并帮助其开展深层次的知识交流。二者应充分结合,相互补充,提高用户在线学习的互动性和参与感。 展开更多
关键词 在线教育视频 用户评论行为 弹幕 传统评论 知识共享
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非遗短视频用户信息需求特征及其参与行为研究——以“黄梅戏”短视频在线评论为例 被引量:26
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作者 徐孝娟 赵泽瑞 《现代情报》 CSSCI 2022年第8期74-84,共11页
[目的/意义]短视频作为非物质文化遗产传播最具影响力的新媒体平台,对其用户非遗信息需求特征、参与因素以及各因素对用户参与行为作用关系进行探索,有助于提升短视频情境下非遗文化用户参与体验,并推动短视频平台中非遗文化垂直内容的... [目的/意义]短视频作为非物质文化遗产传播最具影响力的新媒体平台,对其用户非遗信息需求特征、参与因素以及各因素对用户参与行为作用关系进行探索,有助于提升短视频情境下非遗文化用户参与体验,并推动短视频平台中非遗文化垂直内容的良好发展。[方法/过程]本研究选取“黄梅戏”非遗短视频为例,以用户热门评论内容及用户统计学特征信息作为数据基础,基于信息生态学理论和卷入度文献,利用扎根理论提取“信息人、信息、信息环境和信息技术”4个信息生态因子维度作为影响因素,感知卷入及认知卷入作为用户机体中介变量,线上行为和线上迁移线下行为作为结果变量,人口统计学特征中如地域、年龄等作为调节变量,挖掘了用户信息需求特征,共同构建了非遗短视频用户参与行为模型。[结果/结论]结果发现,本研究范畴逻辑与S-O-R理论框架具有一致性,各因素及作用关系有效拓展了S-O-R框架;其次,卷入度受信息人、信息维度影响最大,用户的非遗信息需求特征聚焦在“信息人—唱功实力”“信息—内容剧情”“信息环境—距离拟近”及“信息技术—社交互动”方面;且情感和认知卷入度对用户参与行为均产生积极影响,其中参与行为对情感卷入存在较大依赖;此外,非遗文化短视频呈现出特有的“虚—实”类情境应用属性,反应R维度的探究需突破影响因素均来自线上,实际线下因素,如线下打卡,同样具有效用影响。 展开更多
关键词 非物质文化遗产 短视频 用户评论 用户参与行为
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社交网站中用户评论行为预测 被引量:3
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作者 孔庆超 毛文吉 张育浩 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期349-353,共5页
社交网站为用户相互交流、发表意见和观点提供了非常便利的平台。对社交网站的用户行为进行建模和预测对于安全、商业等多个领域具有十分重要的社会意义和应用价值,近年来逐渐得到研究者的重视。面向社交网站中用户评论行为,预测用户是... 社交网站为用户相互交流、发表意见和观点提供了非常便利的平台。对社交网站的用户行为进行建模和预测对于安全、商业等多个领域具有十分重要的社会意义和应用价值,近年来逐渐得到研究者的重视。面向社交网站中用户评论行为,预测用户是否会参与讨论。采用基于特征的机器学习方法,其中特征包括讨论帖子及其内容、用户行为特征和社交关系,并引入参数控制数据集的不平衡性。实验采用来自豆瓣小组的真实数据。实验结果表明,新提出的用户行为和社交关系特征以及对不平衡数据集的处理方法能够有效提高用户评论行为的预测效果,进一步说明用户的历史行为和所在的社交关系网络对当前的评论行为有较大影响。 展开更多
关键词 社交网络 用户评论 机器学习 行为建模 行为预测 不平衡性数据集
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微博用户信息行为的基本特性研究 被引量:2
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作者 张静 赵玲 《北京航空航天大学学报(社会科学版)》 2014年第1期76-82,88,共8页
以新浪微博为例,利用实证的方法对微博用户的关注行为、评论行为和转发行为进行分析。研究发现,微博是一个资源丰富、节点较多的有向网络,在用户信息发布中,以电脑和移动终端为主,有向移动化发展的趋势;经济发达地区的微博使用者较不发... 以新浪微博为例,利用实证的方法对微博用户的关注行为、评论行为和转发行为进行分析。研究发现,微博是一个资源丰富、节点较多的有向网络,在用户信息发布中,以电脑和移动终端为主,有向移动化发展的趋势;经济发达地区的微博使用者较不发达地区多,用户的信息发布呈周期性;发布的信息内容以自我为中心,大多是与个人相关的信息或者自己感兴趣的信息。研究结果表明,用户关注、评论与转发行为的网络整体密度较小,但是局部呈聚集的趋势。 展开更多
关键词 微博 微博用户信息行为 用户关注行为 用户评论行为 用户转发行为
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工作与学习任务使用情境下的用户评论行为研究——以“企业微信”和“学习通”为例 被引量:2
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作者 刘婷婷 胡小飞 张佳宁 《情报探索》 2023年第12期79-86,共8页
[目的/意义]探讨工作与学习两种任务使用情境下移动APP用户的评论行为特征,可为丰富和拓展任务使用情境与用户评论行为研究提供理论和实证参考。[方法/过程]基于企业微信与学习通两个平台的用户评论数据集,结合定量分析方法从数量分布... [目的/意义]探讨工作与学习两种任务使用情境下移动APP用户的评论行为特征,可为丰富和拓展任务使用情境与用户评论行为研究提供理论和实证参考。[方法/过程]基于企业微信与学习通两个平台的用户评论数据集,结合定量分析方法从数量分布、主题、关键词共现和情感比较分析工作与学习使用情境下用户评论行为的特征和规律。[结果/结论]任务使用情境下用户评论和评级的数量主要集中在一星级和五星级,用户的体验感差异较为明显。应用场景是用户最关注的主题。软件功能和性能以及信息管理问题是影响用户体验感和评级行为的主要因素。用户评论情感整体呈现消极性,存在矛盾性评论和评级行为。 展开更多
关键词 任务使用情境 用户评论 用户信息行为 移动APP
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基于用户行为的微博转发兴趣分类研究 被引量:1
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作者 裴超 肖诗斌 江敏 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2015年第6期73-76,共4页
以新浪微博为例,通过对微博转发以及评论的倾向性进行预测,研究微博中用户的转发和评论行为。针对转发与评论相结合的特征,利用特征加权模型结合统计学习中的方法,同时结合微博用户的行为,提出一种基于用户行为的特征加权预测模型,不仅... 以新浪微博为例,通过对微博转发以及评论的倾向性进行预测,研究微博中用户的转发和评论行为。针对转发与评论相结合的特征,利用特征加权模型结合统计学习中的方法,同时结合微博用户的行为,提出一种基于用户行为的特征加权预测模型,不仅提高了预测用户的转发行为,同时能够通过转发内容对微博用户的倾向性有明确的界定。增强了微博重要性评价的依据。实验结果表明,引用的基于用户加权模型的方法一定程度上提高了预测用户转发微博的准确率。 展开更多
关键词 微博 转发 评论 倾向性 用户行为
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知识付费在线课程试用者转移行为需求特征与负面影响因素挖掘研究——以“哔哩哔哩课堂”为例 被引量:7
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作者 吴若航 储节旺 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2023年第4期17-25,共9页
【目的/意义】研究知识付费在线课程的试用者转移行为需求特征对于提升知识付费在线课程产品质量,以及促进知识学习平台的高质量发展具有重要意义。【方法/过程】以“哔哩哔哩课堂”的为研究对象,提取各学习分区试看课程的19429条有效... 【目的/意义】研究知识付费在线课程的试用者转移行为需求特征对于提升知识付费在线课程产品质量,以及促进知识学习平台的高质量发展具有重要意义。【方法/过程】以“哔哩哔哩课堂”的为研究对象,提取各学习分区试看课程的19429条有效评论数据,构建知识付费在线课程试用者转移行为需求特征体系;通过各分区的需求特征可视化,比较不同分区的需求特征差异;通过提取消极评论数据,多维度揭示阻碍试用者转移行为的负面影响因素。【结果/结论】知识付费在线课程试用者转移行为需求特征解析为“主讲人需求”“课程需求”“平台需求”“个人需求”4类基本需求,不同分区的需求侧重点有所不同,用户的负面反馈主要集中于对于课程维度。【创新/局限】本研究的研究对象较为局限,研究数据的全面性有待提升,未来将针对知识付费在线课程的整体内容以及整体评价进行深入研究。 展开更多
关键词 知识付费 在线课程 转移行为 在线评论 用户需求
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基于标签与短评数据的用户标注行为特征分析 被引量:1
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作者 邰杨芳 王紫琼 +1 位作者 刘慧芳 李迎娟 《情报工程》 2023年第4期68-78,共11页
[目的/意义]基于标签与短评文本数据探究用户的标注行为规律,为优化社会化标注系统的功能和服务提供参考和理论依据。[方法/过程]采用自主编写的Python代码抓取“豆瓣读书”平台健康类目下的图书标签与短评数据,运用统计学方法和自然语... [目的/意义]基于标签与短评文本数据探究用户的标注行为规律,为优化社会化标注系统的功能和服务提供参考和理论依据。[方法/过程]采用自主编写的Python代码抓取“豆瓣读书”平台健康类目下的图书标签与短评数据,运用统计学方法和自然语言处理技术对用户的标签标注行为与评论行为进行分析。[结果/结论]用户偏向使用字符长度为2~5,词性为名词、动词与形容词的标签对健康类图书信息进行标注,在标签词的选用上呈现出一定的用词规律和词性偏好;无论从单本图书还是整体图书来看,短评文本的情感值与资源的星级评分都具有显著相关;从整体图书而言,星级评分与评论有用性感知得分呈极弱正相关,短评文本的情感值与评论有用性感知得分呈极弱负相关。用户对信息资源的文本评论、星级评分和有用感知行为都具有评价资源的作用,并且它们之间具有一定关联性。本文据此为社会化标注系统平台提高用户体验提出相关建议。 展开更多
关键词 标签 短评 用户标注行为 相关性分析
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基于用户收视行为与评论情感分析的收视预测研究
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作者 冯小丽 吴肇良 殷复莲 《中国传媒大学学报(自然科学版)》 2022年第1期45-51,共7页
节目收视预测对提高用户体验起到越来越重要的作用,而针对现有收视预测往往仅考虑用户收视行为忽略了用户评论情感因素,以及要求数据量丰富、易受“奇异点”影响、存在过拟合、欠拟合、参数设置困难等问题。本文提出基于粒子群优化算法... 节目收视预测对提高用户体验起到越来越重要的作用,而针对现有收视预测往往仅考虑用户收视行为忽略了用户评论情感因素,以及要求数据量丰富、易受“奇异点”影响、存在过拟合、欠拟合、参数设置困难等问题。本文提出基于粒子群优化算法的混合核最小二乘支持向量机模型,综合考虑了用户收视行为、评论情感两类因素,并结合时间序列及最小二乘支持向量机模型在预测上的优势对节目收视进行预测。本文采用自适应迭代预测方式,以20天为滑动窗口步长,对用户收视序列进行拟合训练,验证了该模型在收视预测上的有效性及适用性。 展开更多
关键词 用户行为 评论情感 收视预测 混合核最小二乘支持向量机 粒子群优化算法
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APP软件用户反馈分析方法技术研究与实现
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作者 罗压琼 《现代电子技术》 2022年第24期161-165,共5页
仅从用户评论或APP操作行为角度分析软件用户反馈,所得结果较片面,难以令广大用户有较高的可信度。为了获取全面、综合的APP软件用户使用反馈,为开发人员提供真实有效的改进建议,文中针对APP软件用户评论与操作行为数据进行综合分析。首... 仅从用户评论或APP操作行为角度分析软件用户反馈,所得结果较片面,难以令广大用户有较高的可信度。为了获取全面、综合的APP软件用户使用反馈,为开发人员提供真实有效的改进建议,文中针对APP软件用户评论与操作行为数据进行综合分析。首先,针对APP软件用户评论与操作行为数据进行预处理;然后,引入APP软件简介,通过语义相似度计算、查找用户评论与操作行为数据之间的关联关系;最后,基于二者之间的关联关系,使用数理统计的思想进行情感倾向相互验证。多批不同实验数据验证结果表明,APP软件用户评论与操作行为的关联准确率为83.03%,综合分析结果准确率为79%,能够满足实验预期的要求。通过APP软件用户评论与操作行为数据综合分析并查找二者之间的关联关系,能够得出全面、综合的APP软件使用反馈。 展开更多
关键词 APP软件 用户反馈 用户评论 操作行为 综合分析 关联关系查找
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The power of comments: fostering social interactions in microblog networks
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作者 Tianyi WANG Yang CHEN +5 位作者 Yi WANG Bolun WANG Gang WANG Xing LI Haitao ZHENG Ben Y. ZHAO 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2016年第5期889-907,共19页
Today's ubiquitous online social networks serve multiple purposes, including social communication (Face- book, Renren), and news dissemination (Twitter). But how does a social network's design define its functio... Today's ubiquitous online social networks serve multiple purposes, including social communication (Face- book, Renren), and news dissemination (Twitter). But how does a social network's design define its functionality? An- swering this would need social network providers to take a proactive role in defining and guiding user behavior. In this paper, we first take a step to answer this question with a data-driven approach, through measurement and anal- ysis of the Sina Weibo microblogging service. Often com- pared to Twitter because of its format, Weibo is interesting for our analysis because it serves as a social communication tool and a platform for news dissemination, too. While similar to Twitter in functionality, Weibo provides a distinguishing feature, comments, allowing users to form threaded con- versations around a single tweet. Our study focuses on this feature, and how it contributes to interactions and improves social engagement. We use analysis of comment interactions to uncover their role in social interactivity, and use comment graphs to demonstrate the structure of Weibo users interac- tions. Finally, we present a case study that shows the impact of comments in malicious user detection, a key application on microblogging systems. That is, using properties of com- ments significantly improves the accuracy in both modeling and detection of malicious users. 展开更多
关键词 MICROBLOGS commentS social and interactiongraph user behavior
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视频评论特征对观众评论行为的影响—以哔哩哔哩为例 被引量:5
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作者 普哲缘 李胜利 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2022年第20期130-140,共11页
[目的/意义]在线视频社区中观众的评论发布行为体现着观众之间以及观众与视频作者之间的社会互动,探究在线视频社区中用户评论行为的影响因素,对增强社区用户之间的联系、提升用户社区参与度具有重要意义.[方法/过程]基于竞争者数量效... [目的/意义]在线视频社区中观众的评论发布行为体现着观众之间以及观众与视频作者之间的社会互动,探究在线视频社区中用户评论行为的影响因素,对增强社区用户之间的联系、提升用户社区参与度具有重要意义.[方法/过程]基于竞争者数量效应、信号理论、社会临场感等理论提出已有评论特征对观众评论发布行为影响的研究假设,对哔哩哔哩网站上同一天发布的2075条视频的每日数据进行一周的追踪,使用双向固定效应模型对假设进行检验.[结果/结论]同辈评论数量负向影响视频观众评论发布行为,视频作者评论反馈行为正向影响视频观众评论发布行为,已发表评论中的用户交互程度能够弱化同辈评论数量和作者评论反馈对观众评论发布行为的影响. 展开更多
关键词 在线视频社区 用户参与 评论发布行为 评论动机 评论特征
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