检索结果-南通市图书馆

中文信息学报 2018年第7期32卷 116-127页

作者：张东雷林友芳万怀宇马语丹陆金梁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在线技术社区是技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。社区运营者如果能够准确掌握每个用户的技能和兴趣,对用户进行画像,将有助于为用户提供精准的推荐和个性化服务,从而增加用户的黏性和社区的活跃度。考虑到社... 详细信息

在线技术社区是技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。社区运营者如果能够准确掌握每个用户的技能和兴趣,对用户进行画像,将有助于为用户提供精准的推荐和个性化服务,从而增加用户的黏性和社区的活跃度。考虑到社区用户既是内容的生产者(作者)又是内容的消费者(读者),生产者体现用户技能,消费者体现用户兴趣,从而提出了一种作者—读者—话题(author-reader-topic,ART)模型,同时对用户的技能和兴趣进行建模。该模型可以将文档的作者和读者关联起来,因而能够提升话题的聚集效果,产生更准确的作者话题分布和读者话题分布。该文基于CSDN技术社区的真实数据集进行了实验对比和分析,实验结果表明,该文提出的ART模型能够有效地发现用户的技能和兴趣,明显优于现有的各种话题模型。

关键词：在线技术社区用户画像用户技能用户兴趣

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感知价值、知识基础特征与在线技术社区核心用户知识贡献质量

感知价值、知识基础特征与在线技术社区核心用户知识贡献质量

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作者：荆兆欣山西大学

学位级别：硕士

随着互联网高速发展和Web2.0技术的广泛应用,在线技术社区已经成为用户进行技术知识交流与分享的重要平台。用户知识贡献行为对在线技术社区生存和发展具有关键作用,知识贡献质量已成为在线技术社区生存和可持续发展的重要源泉。如何激... 详细信息

随着互联网高速发展和Web2.0技术的广泛应用,在线技术社区已经成为用户进行技术知识交流与分享的重要平台。用户知识贡献行为对在线技术社区生存和发展具有关键作用,知识贡献质量已成为在线技术社区生存和可持续发展的重要源泉。如何激发用户进行高质量知识贡献,探究知识贡献质量的影响因素,成为企业界和学术界关注的焦点。现有相关文献主要围绕如何促进在线社区用户知识贡献行为展开研究,侧重于对用户知识贡献“量”的分析,而缺乏对知识贡献“质”的研究;此外,来源于在线社区同伴用户的评论反馈的多维性感知价值是核心用户提升知识贡献质量的因素,核心用户的知识基础特征差异可能会影响感知价值与知识贡献质量之间的关系,而现有文献很少考虑上述因素。基于此,本研究将在线技术社区核心用户感知价值分为三个维度:信息价值、正面情感价值和负面情感价值,构建了感知价值、知识基础特征与知识贡献质量之间的理论模型。进一步,本研究以在线技术社区为研究情境,CSDN排行榜中的作者总榜排名前100名的核心用户作为研究样本,利用Java编程语言和爬虫软件八爪鱼爬取2020年1月～2022年5月102250条有效评论。基于偏最小二乘回归法的实证分析结果表明,核心用户的感知信息价值、正面情感价值与负面情感价值均对知识贡献质量产生正向影响。较广的知识宽度会削弱核心用户感知信息价值和正面情感价值对知识贡献质量的正向影响,而较高的知识深度会削弱核心用户感知信息价值与负面情感价值对知识贡献质量的影响。本研究以同伴用户的评论反馈作为核心用户的感知价值,探讨了多维感知价值对知识贡献质量的影响,并将知识基础特征作为感知价值对用户知识贡献质量影响的边界条件,丰富了在线技术社区知识贡献质量影响因素的研究。此外,本研究为在线技术社区提升核心用户的知识贡献质量提供了实践参考。

关键词：在线技术社区感知价值知识贡献质量知识基础

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在线技术社区用户研究综述

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现代计算机 2020年第10期26卷 47-50页

作者：张凯强倪亚晨四川大学计算机学院成都610065

随着互联网的普及和发展,在线技术社区的规模也越来越大,在线上技术社区分享和学习技术的用户越来越多,做好关于在线社区用户的研究,对于社区的发展尤为重要。研究者概括当前最流行的在线技术社区GitHub和StackOver flow的用户研究,并... 详细信息

随着互联网的普及和发展,在线技术社区的规模也越来越大,在线上技术社区分享和学习技术的用户越来越多,做好关于在线社区用户的研究,对于社区的发展尤为重要。研究者概括当前最流行的在线技术社区GitHub和StackOver flow的用户研究,并进行分类。为之后的在线技术社区用户画像构建和推荐系统研究做好基石工作。

关键词：在线技术社区 GitHub StackOverflow 用户研究

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融合用户产生内容和行为日志的兴趣发现研究

融合用户产生内容和行为日志的兴趣发现研究

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作者：张东雷北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,在线技术社区已成为技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。然而,随着信息的爆炸式增长,信息泛滥的问题随之出现,这间接地给需要获取信息的用户和需要发布信息的社区运营者都带来了巨大的挑战。因此,研究如... 详细信息

近年来,在线技术社区已成为技术爱好者或者从业者进行技术交流、咨询和分享的重要平台。然而,随着信息的爆炸式增长,信息泛滥的问题随之出现,这间接地给需要获取信息的用户和需要发布信息的社区运营者都带来了巨大的挑战。因此,研究如何从海量的用户产生内容和行为日志中识别出用户的技能或兴趣,进而对用户进行精准画像,具有重要的意义。这将有助于社区运营者为用户提供精准的推荐和个性化服务,从而增加用户的黏性和社区的活跃度。目前主流的用户技能或兴趣发现方法都是从内容生产者的角度出发,仅考虑了用户发表的文档,而没有站在内容消费者的角度来考虑用户阅读、评论或收藏的文档。针对以上问题,本文充分分析了在线技术社区中内容生产和消费的内在规律,通过融合用户产生内容和行为日志信息,提出了一种新颖的作者-读者-话题(ART)模型来同步发现社区中用户的技能和兴趣。首先,对海量原始数据进行了预处理,包括用户产生内容和行为日志记录。对于用户产生内容,首先根据噪声数据的分布特点以半监督的方法过滤掉博客文档中的噪声数据,包含代码块、HTML标签以及URL链接;然后通过构建IT领域的专有词典,并结合分词工具实现文档的分词及去停用词处理;最后根据文档中技术词汇的占比情况进行非技术类型文档的过滤。对于行为日志记录,通过对不同类型的行为日志进行解析,将行为对应的用户(读者)和文档关联起来,形成了规范化的日志记录。其次,提出了融合用户产生内容和行为日志的用户技能和兴趣发现算法。考虑到社区用户既是内容的生产者(作者)又是消费者(读者),生产者体现用户技能,消费者体现用户兴趣,本文提出了一种新颖的话题模型——ART模型,同时对用户的技能和兴趣进行建模。该模型可以有效地将文档的作者和读者关联起来,因而能够提升话题的聚集效果,产生更准确的作者话题分布和读者话题分布,进而能够更好地发现用户的技能和兴趣。最后,在CSDN技术社区的真实数据集上进行了一系列对比实验和分析,实验结果表明,本文提出的ART模型能够有效地发现用户的技能和兴趣,明显优于现有的相关话题模型。同时,通过对模型发现的用户技能和兴趣的分析,也验证了社区中用户技能相对集中、用户兴趣相对分散的假设。

关键词：在线技术社区用户画像用户兴趣用户技能

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