基于用户行为特征的虚拟品牌社区用户分类研究

• 作者: 沈波 胡云发
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 经济
• 关键词: 虚拟品牌社区 用户分类 用户行为 K-means聚类
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 12-18
• 页数: 7页
• 分类号: F273.1
• 字数: 6962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2018.07.003

摘要

[目的/意义]虚拟品牌社区是企业获取相关产品信息和创意的重要来源,研究用户分类对社区的良性发展具有重要意义.[方法/过程]以小米官方社区作为研究对象,研究虚拟品牌社区用户行为特征并对其进行分类.利用软件工具获取5886条小米官方社区用户数据,并对数据进行清洗和重新编码,结合现有的相关研究,得出贡献度、活跃度和互动积极性3个用户分类指标.然后采用K-means聚类方法,对用户进行分类.[结果/结论]虚拟品牌社区用户主要有核心用户、主动贡献用户、被动贡献用户、社交用户、信息获取用户和沉默用户6类.企业在虚拟品牌社区运营中应同时兼顾核心用户、主动贡献用户与社交用户.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈波	江西财经大学信息管理学院	26	113	5.0	10.0
2	胡云发	江西财经大学信息管理学院	1	2	1.0	1.0