检索结果-内蒙古大学图书馆

中国软科学 2015年第2期 175-182页

作者：胡珑瑛董靖巍哈尔滨工业大学管理学院黑龙江哈尔滨150001

微博在信息的传播效果和传播速度上拥有突出优势,转发功能可以使微博信息在短时间内实现跨群体、病毒式传播,并通过几何级的传播而形成广泛影响力。本文以新浪微博普通用户为实验对象,通过网络问卷收集数据,采用因子分析和主成分分析法... 详细信息

微博在信息的传播效果和传播速度上拥有突出优势,转发功能可以使微博信息在短时间内实现跨群体、病毒式传播,并通过几何级的传播而形成广泛影响力。本文以新浪微博普通用户为实验对象,通过网络问卷收集数据,采用因子分析和主成分分析法研究微博用户的转发动机。微博普通用户转发微博的动机主要为:娱乐消遣动机、自我实现动机、环境监测动机、人际交往动机。最后,根据微博用户转发动机的分析结论,提出了相应的政策建议。

关键词：微博用户因子分析主成分分析法信息传播转发动机

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微博用户使用动机影响因素与结构的实证研究

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管理学报 2014年第8期11卷 1239-1245页

作者：赵玲张静北京邮电大学马克思主义教学与研究中心北京邮电大学经济管理学院

在对动机概念和动机的相关理论进行分析的基础上,根据使用满足理论,提出微博使用动机的概念,认为微博用户的使用动机受个人特质、环境因素和微博平台等的交互影响。在此基础上建立微博用户使用动机的概念模型,将微博用户使用动机分为信... 详细信息

在对动机概念和动机的相关理论进行分析的基础上,根据使用满足理论,提出微博使用动机的概念,认为微博用户的使用动机受个人特质、环境因素和微博平台等的交互影响。在此基础上建立微博用户使用动机的概念模型,将微博用户使用动机分为信息动机、休闲动机和社交动机等,并用实证数据进行分析,发现不同用户的使用动机是不同的。从整体上看,信息动机和休闲动机占据主要地位,社交动机作用发挥欠缺;用户行为与用户的使用意愿都受其使用动机影响,所以微博在发展过程中必须根据用户行为,发挥优势,满足用户个性化需求。

关键词：微博用户使用动机社会互动影响因素结构测量

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微博用户生成内容的动机研究

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图书情报工作 2013年第10期57卷 51-57页

作者：柳瑶郎宇洁李凌华中师范大学信息管理学院北京大学信息系华中科技大学管理学院

在文献分析和深度访谈的基础上,提取可能影响微博用户生成内容的三个层面的动机并建立模型,使用SPSS对数据样本预处理后,利用结构方程软件LISREL进行模型测量和模型构建及修正,验证相关假设,重构微博用户生成内容动机模型。为揭示微博... 详细信息

在文献分析和深度访谈的基础上,提取可能影响微博用户生成内容的三个层面的动机并建立模型,使用SPSS对数据样本预处理后,利用结构方程软件LISREL进行模型测量和模型构建及修正,验证相关假设,重构微博用户生成内容动机模型。为揭示微博用户生成内容行为的内在驱动规律、监控网络舆情、帮助服务商开发出"以用户为中心"的产品和服务、引导微博健康良性发展提供理论依据和参考。

关键词：微博用户用户生成内容结构方程模型需求动机理论

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微博用户健康信息采纳意愿影响因素研究

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医学与社会 2023年第4期36卷 100-105页

作者：杨青飏南京大学信息管理学院江苏南京210023

目的:探讨影响微博用户健康信息采纳意愿的因素,为平台和信息发布者提供针对性建议,以优化公共健康的信息化服务建设。方法:基于信息论,结合信息采纳模型、健康信念模型和社会支持理论,从信息特征、用户认知和平台环境3个维度构建理论模... 详细信息

目的:探讨影响微博用户健康信息采纳意愿的因素,为平台和信息发布者提供针对性建议,以优化公共健康的信息化服务建设。方法:基于信息论,结合信息采纳模型、健康信念模型和社会支持理论,从信息特征、用户认知和平台环境3个维度构建理论模型,通过便利抽样和随机抽样相结合的方式发放线上问卷,采用偏最小二乘结构方程模型方法对收集到的396份有效问卷进行分析。结果:信息质量和来源可信度对感知行动利益的直接效应分别为0.318和0.280。感知信息支持和感知情感支持对健康自我效能的直接效应分别为0.193和0.212,对采纳意愿的直接效应不显著。健康信息搜寻对健康自我效能的直接效应为0.313,对采纳意愿的直接效应为0.201。感知行动利益和健康自我效能对采纳意愿的直接效应分别为0.223和0.240,而感知威胁未对采纳意愿产生显著作用。结论:信息因素和平台因素均通过影响用户认知来间接影响采纳意愿,过往的搜寻行为对用户认知和采纳意愿均有显著影响。未来微博平台和健康信息发布者应从强化内容审核、优化用户体验和鼓励用户参与等维度采取措施,满足微博用户的健康信息需求。

关键词：健康信息信息采纳信息搜寻社会支持微博用户

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基于LDA的微博用户主题图谱构建及实证研究——以“埃航空难”为例

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数据分析与知识发现 2020年第10期4卷 47-57页

作者：王晰巍张柳黄博韦雅楠吉林大学管理学院长春130022 吉林大学大数据管理研究中心长春130022 吉林大学网络空间治理研究中心长春130022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130022

【目的】基于LDA构建微博用户主题图谱,更准确、有效地识别微博用户主题群体特征并有针对性地识别意见领袖,对网络舆情进行有针对性的引导,降低舆情监控成本。【方法】构建基于LDA的微博用户主题图谱过程模型,利用困惑度评价指标确定微... 详细信息

【目的】基于LDA构建微博用户主题图谱,更准确、有效地识别微博用户主题群体特征并有针对性地识别意见领袖,对网络舆情进行有针对性的引导,降低舆情监控成本。【方法】构建基于LDA的微博用户主题图谱过程模型,利用困惑度评价指标确定微博用户的最优主题数和主题分布;利用JS散度对微博用户的主题进行相似度度量,并将JS散度作为边权重构建主题图谱。以新浪微博"埃航空难"话题为例,进行用户群体主题偏好、主题用户群体特征以及主题用户意见领袖识别的讨论分析。【结果】数据结果表明,基于LDA的微博用户主题图谱不仅可以利用微博用户的主题对其进行聚类,还可以准确定位每个主题下的意见领袖。【局限】LDA的最优主题数的确定过程是一个超参数的寻优过程,缺少先验的确定方法,时间复杂度相对较高。【结论】研究结果可为舆情监管部门识别不同主题群体的特征和意见领袖提供一定的指导。

关键词： LDA 微博用户主题图谱

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微博用户的信息发布行为模式实证研究

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现代情报 2015年第10期35卷 49-54页

作者：于晶刘臣华东师范大学政治学系上海200241 上海理工大学管理学院上海200093

本文利用新浪微博数据,从微博发布行为的时间间隔分布、周期性与波动性,以及记忆性与爆发性等方面出发,对微博用户的行为特征进行实证研究和分析。实验结果表明微博信息发布行为的时间间隔分布具有幂律特征。在此基础上,我们还发现微博... 详细信息

本文利用新浪微博数据,从微博发布行为的时间间隔分布、周期性与波动性,以及记忆性与爆发性等方面出发,对微博用户的行为特征进行实证研究和分析。实验结果表明微博信息发布行为的时间间隔分布具有幂律特征。在此基础上,我们还发现微博用户的分布行为表现出明显的周期性与波动性,同时还具有强记忆弱阵发的特性。研究结果在控制网络谣言,促进微博营销等领域具有一定的指导意义和实际价值。

关键词：行为模式微博用户时间统计周期与波动记忆与阵发实证研究

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微博用户忠诚度及提升策略探讨——基于社交维度的讨论

微博用户忠诚度及提升策略探讨——基于社交维度的讨论

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作者：段玉磊北京大学

学位级别：硕士

微博是中国近年来用户数量增长最快的互联网应用之一,其服务提供商也从最初的若干家发展至现在的数十家。然而虽然微博用户已经突破两个亿,但这种发展伴随的是微博运营商大量人力、物力的投入,却仍未获得相应的商业回报。对于微博用户... 详细信息

微博是中国近年来用户数量增长最快的互联网应用之一,其服务提供商也从最初的若干家发展至现在的数十家。然而虽然微博用户已经突破两个亿,但这种发展伴随的是微博运营商大量人力、物力的投入,却仍未获得相应的商业回报。对于微博用户忠诚度的研究,可以帮助企业在保持及提升用户忠诚度的同时,通过有效的商业运作提升盈利能力。本文将着重研究影响微博用户忠诚度的因素有哪些,以及如何影响忠诚度,并探讨提升用户忠诚度的策略。　　微博属于信息系统的一种,以往对于其用户满意度及忠诚度方面的研究主要有两种方法,第一种以技术接受模型为代表,指出感知有用性、感知易用性是影响用户持续使用的重要因素。另一种以期望不一致理论为代表,认为信息系统用户的满意度受用户期望以及产品表现与期望之间不一致程度的影响。然而微博不仅是一种信息系统,同时也是一种社交媒体,因此在研究微博用户行为时有必要考虑社交维度的影响。在参考以往文献的基础上,本文选取感知相似度与感知熟悉度两个构念来反映社交维度。本文提出假设并构建研究模型,通过问卷调研收集206个样本,利用结构方程模型(SEM)进行假设验证,并最终得出结论。　　研究表明感知熟悉度对于感知有用性、用户满意度及用户忠诚度的影响都是显著的,感知相似度对于感知有用性和用户满意度的影响也是显著的。根据研究结论,本文提出通过优化好友推荐方式、强化互动机制及鼓励活动策划三种策略来提升用户感知相似度和感知熟悉度,并最终提升用户忠诚度。

关键词：忠诚度微博用户期望不一致理论社交维度感知熟悉度

来源：评论

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微博用户兴趣识别与文本信息推荐技术研究

微博用户兴趣识别与文本信息推荐技术研究

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作者：郁友琴华侨大学

学位级别：硕士

随着信息时代的高速发展,如何在用户和信息之间建立一种有效且直接的联系变得尤为重要。信息推荐应运而生,它着力解决信息迷航、信息超载等问题。目前,传统信息推荐算法主要存在以下三个方面的问题:(1)浅层模型挖掘不出项目的隐层特征,... 详细信息

随着信息时代的高速发展,如何在用户和信息之间建立一种有效且直接的联系变得尤为重要。信息推荐应运而生,它着力解决信息迷航、信息超载等问题。目前,传统信息推荐算法主要存在以下三个方面的问题:(1)浅层模型挖掘不出项目的隐层特征,也无法对用户特征进行细致深度的刻画;(2)社交网络中蕴含了大量复杂的行为关系信息,作为网络用户特征中重要的部分之一却常常被忽视;(3)数据稀疏和冷启动问题在一定程度上影响了推荐系统的性能。解决上述问题的关键在于对用户属性和信息内容进行多维度、深层次的特征提取。深度神经网络可以主动学习和构建非线性的复杂关系模型,并且可将多源信息进行融合,有效提高推荐结果的精确性。知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可作为辅助信息来源,有助于得到多样化且具有可解释性的推荐结果。本文利用深度学习和知识图谱,研究用户兴趣识别以及文本信息推荐技术,主要研究成果如下:(1)研究了用户兴趣识别,提出一种基于多粒度文本特征表示的微博用户兴趣识别方法。首先,针对文本的整体语义,利用LDA提取主题信息,将文本分为多个主题,把内容抽象出来;其次,考虑文本内容的前后序列关系,利用LSTM学习内容的语义特征;然后,对于文本中具体的词义信息,引入腾讯开源词向量,让文本包含更多并且更全的信息,同时使得词与词之间的关系更加准确;最后,将拼接后的多个维度特征输入卷积神经网络分类器中训练,通过softmax函数得到用户兴趣分类的结果。实验结果表明,该方法较单粒度模型的文本特征表达能力更强,能更准确地识别出微博用户兴趣。(2)研究了知识图谱表示学习,提出一种基于伯努利负采样的Trans E表示学习模型。该模型将负采样中的等概率随机抽样方法替换为伯努利抽样算法,设定大小不等的概率替换头尾实体,尽量减少错误负例三元组的生成;最后通过模型训练得到图谱中实体和关系的特征向量。实验结果表明,该模型实现了微博用户实体和关系较为准确的嵌入表示。(3)研究了文本信息推荐,提出一种基于表示学习与深度神经网络的微博文本信息推荐方法。首先,利用表示学习生成实体和关系的用户知识图谱特征,结合用户属性特征和微博文本特征拼接为一个向量矩阵,形成综合特征表示;其次,将综合特征表示输入多层感知机中,进行模型训练;然后,将多层感知机的输出向量输入softmax做分类,根据概率值大小对兴趣主题类别进行排序;最后,基于打散策略的思想,计算出各类别下的微博推荐数量进行信息推荐。实验结果表明,该方法能够对微博用户进行较为准确且多样的个性化信息推荐。

关键词：微博用户知识图谱兴趣识别表示学习信息推荐

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微博用户黏性影响因素的实证分析

微博用户黏性影响因素的实证分析

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作者：何彩虹对外经济贸易大学

学位级别：硕士

Web2.0时代,新的媒体形态层出不穷,每一个新媒体形式的出现都意味着Web2.0的普及和进步。与此同时,网民的参与度和活跃度也随之增长,这一情况的出现,与一种新媒体形态的诞生有着密切关系——微博。在日趋激烈的竞争中,微博运营商已经清... 详细信息

Web2.0时代,新的媒体形态层出不穷,每一个新媒体形式的出现都意味着Web2.0的普及和进步。与此同时,网民的参与度和活跃度也随之增长,这一情况的出现,与一种新媒体形态的诞生有着密切关系——微博。在日趋激烈的竞争中,微博运营商已经清醒地意识到:虽然在当前的微博经济中,一套成熟而完善的盈利模式仍处于摸索之中,但对于每一个微博运营商而言,维持并且不断吸引、扩大一定数量的微博用户仍然是当前他们所要做的最重要的工作。为了达到这一目标,微博运营商则需要不断提升微博用户黏性。中国微博市场尚处于用户培养期,用户粘性和用户行为延续性都还需要进一步的提高。\n 为了能提出合理的微博用户黏性影响因素,建立有说服力的微博用户黏性影响因素模型,本研究通过阅读用户满意度、用户忠诚度和用户黏性的相关文献和书籍,学习它们的研究模型和研究方法,并将其运用到本研究中。\n 本文首先微博网站的发展现状进行了简述,也间接说明了本研究的现实意义；然后对现有的用户满意度、用户忠诚度影响因素的模型,进行详细研究；再围绕着影响用户黏性的用户忠诚度、用户信任、转换成本和用户满意度等因素进行分析,并建立微博用户黏性影响因素模型。\n 在实证研究部分,以问卷调查的方式,验证了用户忠诚度、用户信任和转换成本会显著影响用户黏性；用户忠诚度与用户满意度之间存在显著的线性关系；用户满意度则受到网站知名度、用户预期和感知价值的影响。\n 最后根据实证分析的结果,提出微博网站可以通过实名认证和提高用户言论自由等方式改善用户信任,邀请企业入驻微博提高微博盈利性等建议。同时,也提到本研究存在的不足之处,可以通过扩大调研范围、丰富研究群体等方法改进。

关键词：用户忠诚用户黏性微博用户微博经济盈利模式

来源：评论

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微博用户生成内容的动机研究

微博用户生成内容的动机研究

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作者：柳瑶华中师范大学

学位级别：硕士

Web2.0环境下,互联网技术发展进一步推动了信息生产、加工和传播的效率,为用户提供了直接参与创作的平台,促使网络用户的身份从“使用者”和“浏览者”逐渐转化为“内容创造者”,以前由上而下的被极少部分资源拥有者主导的互联网结构体... 详细信息

Web2.0环境下,互联网技术发展进一步推动了信息生产、加工和传播的效率,为用户提供了直接参与创作的平台,促使网络用户的身份从“使用者”和“浏览者”逐渐转化为“内容创造者”,以前由上而下的被极少部分资源拥有者主导的互联网结构体系转变成为由上而下的由广大用户参与建设与改变主导的互联网结构体系。与此同时,在Web2.0向Web3.0高速迈进的过程中,移动终端的使用更是实现了随时随地“可读”“可写”“可交互”。其应用方式也随着各类“去中心化”的平台推出而趋向多元化,微博是一种重要的基于用户生成内容的Web2.0典型应用之一,它以其碎片化,移动化,实时化和社会化的低成本内容生产方式聚集了大量用户群。微博的高速发展以及伴随着越来越多的用户量,已成为学者与企业研究的热点之一,本文从微博用户生成内容的动机角度进行分析,通过文献分析和深度访谈,对微博用户生成内容的动机进行收集整理,在此基础上对各种影响因子合并统计,分类归纳,从而挖掘出微博用户生成内容的主要动机,提取了可能影响微博用户生成内容的三个层面的动机(内在需求层面、社会诱因层面、技术诱因层面)。建立层次化的动机模型,设立相关变量和研究假设,并且构建结构方程模型,后通过设计问卷调查,获取基础数据,并使用SPSS17.0对数据样本进行了信度分析,效度分析,相关性分析和回归性分析,最终利用结构方程软件LISREL8.70进行模型测量和模型构建及修正,验证了研究过程中的相关假设,重新构造了微博用户生成内容的动机模型。填补了目前在微博用户生成内容动机的研究空白,为揭示微博用户生成内容行为的内在驱动规律与动机,获取网络热点话题与问题,监控网络舆情提供一定的理论依据,对帮助网络社交工具服务商开发出“以用户为中心”的产品和服务,引导微博健康良性发展提供有益的参考。

关键词：微博用户生成内容微博用户动机

来源：评论

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