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摘要:
[目的/意义]旨在为社交媒体的用户行为与用户类型研究提供参考.[方法/过程]以Facebook用户为研究对象,采用两级聚类方法.首先,根据用户元数据将帖子分组,包括帖子主观及极端程度、帖子长度、用户互动频率,以此来揭示用户发帖行为;其次,将用户发帖风格和行为特征规范化并组合成一个特征向量,将K-均值聚类应用于标准化后的多维特征向量;最后,根据用户发帖风格、情感和影响力识别出不同特征的用户类型.[结果/结论]通过5种用户类型来描述用户发帖行为,同时,这些用户类型会在不同的兴趣群组中呈现出不同的分布状态.针对这一现象,社交媒体可以对用户进行个性化推荐,从而提高用户活跃度,增加用户黏性.
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文献信息
篇名 用户发帖行为、用户类型与兴趣群组之间的关系研究
来源期刊 情报探索 学科 社会科学
关键词 用户行为 用户类型 K-均值聚类
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 理论探索
研究方向 页码范围 18-26
页数 9页 分类号 G203
字数 7068字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-8095.2019.03.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 齐林峰 上海大学图书情报档案系 6 13 2.0 3.0
2 朱艺青 上海大学图书情报档案系 3 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
用户行为
用户类型
K-均值聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
情报探索
月刊
1005-8095
35-1148/N
大16开
福州市北环西路108号省信息中心大楼
1987
chi
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