导读:本文包含了在线社区论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:在线社区,个性化推荐,群体推荐系统
在线社区论文文献综述
冷亚军,吴宗育,黎忠雪[1]（2019）在《面向在线社区的群体用户推荐方法研究》一文中研究指出文章首先对推荐系统的产生进行阐述,并简要介绍群体推荐系统的发展趋势和存在的问题,分析其研究框架及主要运行过程,再对个性化推荐系统与群体推荐系统的异同点做归纳总结。介绍了在线社区的概念和在线社区群体推荐机制,并总结出目前群体推荐系统在在线社区中的应用。针对目前群体推荐系统的研究现状归纳出未来其发展的方向和主要难点,通过系统地阐述在线社区群体推荐系统的发展历程及研究难点,为以后的研究提供参考,推进我国电商企业在群体推荐方面的应用。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年15期）
钱宇星,周华阳,周利琴,任美伶,李浩[2]（2019）在《老年在线社区用户健康信息需求挖掘研究》一文中研究指出[目的/意义]研究老年在线社区用户的健康信息需求,为利用互联网开展精准的医学教育和科普服务提供依据,优化在线社区服务,吸引和鼓励更多老年人使用网络分享和获取健康信息。[方法/过程]本文采取网络文本挖掘的方法,选取老年论坛"老年人之家"中5 296条用户发布的健康相关文本作为语料库,利用TextRank和TF-IDF两种关键词抽取算法对每条文本抽取关键词,构造关键词共现网络,进行社会网络分析,识别重要关键词和主题,研究老年在线社区用户的健康信息需求。[结果/结论]老年在线社区用户信息需求主要可划分为中医养生原理与方法、生活方式调整与改变、疾病防治与应对老化、食品营养价值与功效4个类型,且不同需求类型间存在复杂的交错关系;用户表露的健康信息需求停留在生理健康层面,而心理健康和社会适应力是潜在的信息需求。通过网络文本挖掘的方法能有效利用用户生成的文本数据,展现用户健康信息需求并发现其中的问题。(本文来源于《现代情报》期刊2019年06期）
马吉峰[3]（2019）在《在线社区中用户创新行为及创新绩效研究》一文中研究指出随着市场竞争的激烈和信息技术的发展,传统的封闭式创新已经无法再适应外部环境的变化,企业开始尝试探索新的创新模式,而用户创新则凭借其独特的优势正在成为未来创新的主流趋势。所谓用户创新是指消费者依据自身的需求,在企业提供的现有产品之上进行再创造并独立地完成整个创新过程。在用户创新模式中,消费者开始成为创新的生产者,而企业则承担起向消费者开放内部资源,提供创新支持的职责,这种创新模式不仅降低了企业的研发成本,而且提升了创新产品的市场接受度。正是由于这些特点,一些企业开始在现实中实践这种新的创新模式并获得良好的市场反馈。在学术界,对于用户创新模式的研究正处于起步阶段,大多数文献都还集中于宏观层面的模式分析,没有聚焦到微观层面的具体问题,并且缺乏实证方法的分析。基于此,本研究旨在分析用户创新模式下用户的行为模式,社区的发展演化以及企业的评估管理,从而为企业更好地获取外部创新资源,建立和实施用户创新模式提供理论依据和实践指导。本文首先梳理了用户创新模式的概念、特征以及不同主体之间的关系,然后结合企业在实践过程中遇到的困难和问题分别提炼出针对用户、社区以及企业的叁个值得解决的研究问题,接下来在相关理论的基础上进行模型构建,并依靠不同的实证方法对这些问题分别进行检验和分析,最后得到研究结论并总结学术和实践意义。首先,针对用户的参与激励,我们分析影响用户持续性创新意愿的因素。基于用户创新理论和社会交互理论,我们从个人层面和社区层面分别探索了用户的持续性创新意愿,其中个人层面的激励因素包括趋势领导力,感知趣味性和感知声誉,社区层面的激励因素包括承诺、互惠和反馈。另外,我们还检验了企业提供的创新工具箱的调节作用。在通过问卷调查收集数据后,我们利用结构方程模型进行了假设检验,结果发现,个人层面和社区层面的因素均会显着提升用户的持续性创新意愿,同时创新工具箱可以起到降低创新门槛,提高创新意愿的作用。其次,针对社区的发展演化,我们分析了团队多样性对于在线创新团队绩效的影响。基于过往相关文献,并结合线上环境的特点,我们将团队多样性划分为语言区隔多样性、技术差异多样性和贡献差距多样性,同时将在线创新团队绩效划分为企业导线绩效和社区导向绩效。基于社会分类视角和信息决策视角,我们认为在线上环境中团队多样性与团队绩效之间的关系是非线性的。在收集了游戏社区的4110个团队创新产品,我们利用逻辑回归和加权最小二乘法的方法进行了假设检验,结果证实了不同维度的团队多样性会影响不同类型的在线创新团队绩效,并且这种影响是非线性的。最后,针对企业的绩效评估,我们探索了影响企业采纳用户创新产品的因素。基于资源基础理论,我们从价值和稀缺两个维度来进行衡量,其中价值维度包括了产品特征(流行度、复杂度、整合度和产品更新),创新者特征(过往被采纳经验)以及产品呈现特征(文本长度、图片数量和视频数量)。稀缺维度则包括了产品稀缺性,在度量过程中我们将市场需求和产品供给进行了结合以突出市场因素的重要性。在收集了游戏社区的21557个用户创新产品,我们利用逻辑回归的方法对模型进行了检验,结果证实流行度、整合度、产品更新和过往被采纳经验均会提升企业采纳概率,而复杂度和图片数量与企业采纳概率之间呈倒U型关系。(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-04-29）
王楠,张士凯,赵雨柔,陈劲[4]（2019）在《在线社区中领先用户特征对知识共享水平的影响研究——社会资本的中介作用》一文中研究指出用户知识共享是企业创新的重要外部来源,而领先用户是其中最具代表性的研究对象。在线社区情境下,本文探讨了用户的领先用户特征和知识共享水平(质量和数量)之间的关系,并深入分析用户社会资本在两者之间的中介作用以及自我效能的调节作用。研究发现:在线社区中,用户的领先用户特征对知识共享水平存在显着正向作用;用户社会资本在领先用户特征和知识共享水平之间起部分中介作用,用户社会资本对知识共享质量的作用更显着;用户自我效能正向调节了领先用户特征和知识共享水平之间的关系,自我效能对知识共享数量的作用更显着。(本文来源于《管理评论》期刊2019年02期）
陈洁,刘玉琦,韦俊龙[5]（2018）在《信息争议性影响在线社区信息分享的仿真研究》一文中研究指出在线社区信息分享机理研究是国际营销学界研究的前沿与热点。以往研究发现社交网络特征和信息特征会对在线社区信息分享产生影响,但是大多为单一因素研究,且着重在信息的可讨论性和热度,而较少从信息争议性入手且综合两方面因素来研究其对在线社区信息分享行为的影响机理。信息争议性对于在线社区信息分享具有双重影响:一方面,争议性信息的有趣性会增加人们信息分享的意愿;另一方面,争议性信息的不适感会降低人们信息分享的意愿。从心理学和社会学视角,通过模拟的社交网络构建了个体之间进行信息分享过程的微观模型。仿真实验研究结果表明,当信息争议性增大的时候,可以帮助信息维持热度并在社交网络之中持续扩散;但是当争议性持续增大,那么则会反过来抑制信息持续分享。另外,信息争议性还会与信息的衰退率及信息发起者的位置对信息分享产生交互影响。(本文来源于《工业工程与管理》期刊2018年03期）
刘亚希,秦春秀,马续补,张毅[6]（2018）在《在线社区知识资源的分类体系进展分析》一文中研究指出在线社区已成为一个巨型的动态知识资源库,研究其知识资源分类体系有利于加强在线社区中知识资源的组织与管理,促进全球知识的共享与创新。[方法/过程]文章通过对现有相关文献和多种在线社区的知识资源分类体系的大量调研,总结并分析了当前在线社区的知识资源分类体系的应用类型,并从基本思想、特征、分类体系的创建参与者、优势及缺陷等角度进行了分析与对比。[结果/结论]当前存在5种在线社区的知识资源分类体系,它们充分吸纳了传统信息组织方法的思想,同时融合了大众分类以用户为中心的特征。它们在一定程度上促进了社区资源的组织与共享,但在解决在线社区海量动态知识资源的有效组织与管理方面仍存在不足。(本文来源于《情报理论与实践》期刊2018年10期）
潘畅[7]（2017）在《在线社区中的用户行为分析及热度预测》一文中研究指出随着Web 2.0的日益普及,各类在线社区也应运而生。在线社区具有现实社区所不具有的超时空性、符号性以及虚拟性,因而吸引了越来越多的互联网用户参与到其中。如何从这些在线社区中产生的海量数据中挖掘出有价值的信息也成为了当下热门的研究课题。本文基于百度贴吧的数据集对贴吧中的用户行为进行了分析,同时也提出了一种热贴预测模型。本文的工作主要包括以下几个方面:(1)设计并实现了基于Scrapy的网络爬虫,对百度贴吧中某贴吧于7、8月间产生的数据进行了采集。经过数据预处理后,数据集包含了约6万个主题贴、249万个回复贴以及22万个用户的信息,通过实验发现主题贴的获回贴数满足幂律分布;(2)基于上文获取的数据集构建了贴吧用户之间的回复网络,验证了该回复网络也具有社交网络的小世界和无标度特性。并且从活跃时间、发贴数、获回贴数以及回复时延四个角度对贴吧用户行为进行了分析。最后,对贴吧用户进行了聚类研究,通过额外引入"平均回复时延"这一用户行为指标,得到了有趣的分类结果并对其进行了详细阐述;(3)提出了一种基于时间阀值T的热贴预测模型,提取了与上文构建的回复网络相关的特征,并结合其他叁类特征,对贴子最终能否成为热门贴进行预测,并通过实验验证了该预测模型的有效性。最后,通过对比实验分析了不同的时间阀值T、不同的分类模型以及不同的特征组合对预测效果产生的影响。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-01-30）
刘璟[8]（2014）在《面向在线社区的用户信息挖掘及应用研究》一文中研究指出近些年，随着各种在线社区的发展，网络上积累了海量的用户信息，包括了用户账户信息（例如用户名）、用户人口信息（例如性别和年龄等）、用户社交关系（例如朋友关系和回复关系等）以及用户生成内容等。一方面，这些用户信息可以帮助企业更好的理解和定位客户，另外一方面可以为用户提供更好的个性化信息系统，同时可以帮助社会学家更好的理解人类行为。因此，挖掘在线社区中的用户信息是构建新的社会化应用以及理解人类行为的关键。然而，在线社区中的用户信息挖掘存在着各种挑战，包括了非结构化的挑战、跨社区的挑战和非度量化的挑战。非结构化的挑战是指在线社区中的用户信息以非结构化的形式呈现在各种不同类型的网页中，这些网页的布局结构的多样性和动态性为用户信息的自动抽取带来了困难。跨社区的挑战是指一个用户的信息碎片化的分布在不同的社区中，这为全方面理解一个用户带来了很大的困难。非度量化的挑战是指各种用户属性信息（例如影响力、专业水平等）缺少显式的直接度量，这为用户属性信息的直接应用带来了困难。本文主要针对这叁个挑战进行了研究，并对用户信息的应用研究进行了一定的探索。具体的，本文的主要研究内容可概括如下：（1）针对用户信息的非结构化挑战，本文研究了面向用户生成内容网页的用户名抽取问题。本文提出了一种基于弱指导学习的方法。该方法利用少量的、由统计意义上稀有的字符串构成的用户名，自动收集和标注大量训练数据，解决了目前有指导学习方法需要人工标注训练数据的问题。同时，本文方法仅依赖于从单页面中抽取出的特征，克服了已有方法对于多页面特征的依赖性。实验结果表明，本文方法显着性优于仅基于单页面特征的有指导学习方法，并且和基于多页面特征的有指导学习方法性能相当。（2）针对用户信息跨社区的挑战，本文研究了跨社区的用户链指问题。本文将用户链指问题分为两步：（a）同名消歧，即判断使用相同用户名的用户是否属于同一个自然人；（b）不同名消解，即收集一个自然人所使用的所有不同的用户名。本文关注解决同名消歧任务。首先，本文进行了用户问卷调查和基于About.me数据的分析，量化的说明了解决同名消歧任务的重要性。这是第一个量化的研究人们使用用户名行为习惯的工作。然后，本文提出根据用户名的语言模型概率自动获取训练数据的方法。同时，本文在Yahoo! Answers的数据集上实验验证了该方法所基于的假设的合理性。本文方法解决了目前有指导学习方法需要人工标注数据的困难。实验结果表明，本文方法在自动标注的训练集上学习到的分类器是有效的。（3）针对用户信息非度量化的挑战，本文以用户专业水平估计为例研究了用户信息的度量。具体的，本文研究了问答社区中用户专业水平的估计问题。本文提出了基于竞赛模型的用户专业水平估计方法。该方法将用户专业水平的估计问题转换成了根据一系列二人竞赛的比赛结果估计选手的能力水平的问题。具体的，本文方法克服了基于链接分析的方法不能将问答关系和答案质量信息等异构信息进行统一建模的问题。同时，本文方法通过对每场比赛的难度进行建模，克服了基于答案质量的方法将每个问题相等对待的问题。实验结果表明，与基于链接分析的方法和基于答案质量的估计方法相比，本文提出的竞赛模型在估计活跃用户的专业水平时性能有显着性提高。（4）本文从应用的角度出发，在结构化、度量化、跨社区链指的用户信息基础上，研究了基于用户信息的众包任务难度估计。具体的，本文以问答社区中的问题难度估计为例进行了研究。本文利用用户专业水平的度量信息，提出了基于用户竞赛的模型估计问题的难度。用户专业水平的度量为问题难度的估计提供了指导，解决了之前方法不能处理观察值为偏序关系的问题。实验结果验证了本文所提出的模型的有效性。最后，本文利用跨社区的用户链指信息，研究了跨社区的问题难度估计问题。总之，本文一方面致力于解决用户信息挖掘中非结构化、跨社区和非度量化的挑战，另一方面从应用的角度出发，尝试了将结构化、度量化、跨社区链指的用户信息应用到众包任务难度估计的问题上来。本研究取得了一些初步的成果，期待这些成果能对本领域的其他研究者提供借鉴。随着用户信息挖掘技术的不断完善，相信用户信息挖掘技术会为各种社会化应用以及社会计算相关的研究带来更大的帮助。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2014-09-01）
田韶存[9]（2014）在《在线社区用户评论有用性研究》一文中研究指出近年来互联网和Web2.0的迅速发展,特别是社交网络和微博的兴起,给网络的使用方式带来了巨大的改变。现在,每个用户都同时是内容的消费者和内容的创造者。而互联网巨大的用户群体,导致用户贡献内容(UGC)的爆发式增长。所有用户都可以自由地创造内容,这在一定程度上改革了传统的互联网模式,同时也带来了内容质量的参差不齐。如何有效地从这些内容中获取有价值的信息,也逐渐吸引了很多演研究者的关注。本文以豆瓣阅读中的书评为研究对象,从分类和排序两种角度研究了用户评论的有用性。与亚马逊等电子商务网站中的用户评论相比,书籍评论有两个明显不同的特点,一是豆瓣读书的书籍评论一般较长,平均长度超过千字,长评论意味着内容的多样和复杂,另一点是书籍属于体验性的物品,书评则带有个人创作的性质,风格和内容同样重要。因此,本文尝试从评论内容和写作风格,以及评论者的相关信息等方面抽取有用的特征。本文的主要贡献包括两部分。首先,以用户投票为衡量评论有用性的标准,建立了一个可用的评论数据集,并在该数据基础上,分析研究了用户评论和投票的特点。进一步,从数据中抽取出内容和风格相关的特征,以及评论者的相关特征,分别以分类方法和排序方法对评论有用性进行学习建模。其中针对词汇特征,本文提出了一种与评论主题相关的权重方式,实验表明,该权重方式在分类模型和排序模型中都优于单纯的词汇频率或TFIDF方式。本文的实验结果也说明,对评论有用性的挖掘而言,排序模型是一种更为合理的方式。(本文来源于《山东大学》期刊2014-06-30）
曾亚嫱[10]（2014）在《基于计算参与的国外中小学程序设计案例研究》一文中研究指出当今社会，计算思维已经成为人们认识并解决问题的重要工具之一。随着科学技术逐渐发展，计算思维正在逐步朝着另一个方向进行转化——计算参与。本文在第一章中介绍了计算参与概念被提出的背景，探讨了本文的研究意义，并列举了几种研究方法。第二章中简单陈述了计算思维有关的定义与应用，详细介绍了Scratch软件的编程语言和环境，对整个Scratch软件的功能与特性做一个详细的分析与探究。第叁章主要是从叁个社会化转向的维度,介绍了从计算思维向计算参与的转变，计算参与这个概念的国外案例的研究，以及基于这些研究结果对国内中小学程序设计教学的启示。最后一章陈述了对本研究的反思与展望。笔者总结了研究成果以及目前国内中小学程序设计教学的现状，提出在研究中依然存在的问题与不足，并进一步点出了研究的方向。(本文来源于《上海师范大学》期刊2014-05-31）
在线社区论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
[目的/意义]研究老年在线社区用户的健康信息需求,为利用互联网开展精准的医学教育和科普服务提供依据,优化在线社区服务,吸引和鼓励更多老年人使用网络分享和获取健康信息。[方法/过程]本文采取网络文本挖掘的方法,选取老年论坛"老年人之家"中5 296条用户发布的健康相关文本作为语料库,利用TextRank和TF-IDF两种关键词抽取算法对每条文本抽取关键词,构造关键词共现网络,进行社会网络分析,识别重要关键词和主题,研究老年在线社区用户的健康信息需求。[结果/结论]老年在线社区用户信息需求主要可划分为中医养生原理与方法、生活方式调整与改变、疾病防治与应对老化、食品营养价值与功效4个类型,且不同需求类型间存在复杂的交错关系;用户表露的健康信息需求停留在生理健康层面,而心理健康和社会适应力是潜在的信息需求。通过网络文本挖掘的方法能有效利用用户生成的文本数据,展现用户健康信息需求并发现其中的问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
在线社区论文参考文献
[1].冷亚军,吴宗育,黎忠雪.面向在线社区的群体用户推荐方法研究[J].内蒙古科技与经济.2019
[2].钱宇星,周华阳,周利琴,任美伶,李浩.老年在线社区用户健康信息需求挖掘研究[J].现代情报.2019
[3].马吉峰.在线社区中用户创新行为及创新绩效研究[D].华中科技大学.2019
[4].王楠,张士凯,赵雨柔,陈劲.在线社区中领先用户特征对知识共享水平的影响研究——社会资本的中介作用[J].管理评论.2019
[5].陈洁,刘玉琦,韦俊龙.信息争议性影响在线社区信息分享的仿真研究[J].工业工程与管理.2018
[6].刘亚希,秦春秀,马续补,张毅.在线社区知识资源的分类体系进展分析[J].情报理论与实践.2018
[7].潘畅.在线社区中的用户行为分析及热度预测[D].浙江大学.2017
[8].刘璟.面向在线社区的用户信息挖掘及应用研究[D].哈尔滨工业大学.2014
[9].田韶存.在线社区用户评论有用性研究[D].山东大学.2014
[10].曾亚嫱.基于计算参与的国外中小学程序设计案例研究[D].上海师范大学.2014