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网络知识社区核心用户识别与推荐 读者对象:大众
随着Web2.0时代的到来,社交网络的发展日新月异,网络社区已经成为互联网用户信息交流的重要场所。在不同类型的网络社区中,用户由于对某一主题的共同兴趣、知识获取、交流需求而聚集,以创造和共享知识为目的形成了网络知识社区。在网络知识社区经过跃进式的发展后,如何更准确地识别出其中的核心用户并推荐给其他用户,以引导更多用户积极参与社区知识交流,增强社区用户使用体验,从而提高用户黏性和社区知识交流创造的活跃度和质量,成为社区亟须解决的一个重要问题。因此,本研究通过对网络社区中用户不同类型的属性数据进行分析、量化,综合运用社会网络分析、文本挖掘和链接分析等方法,构建网络知识社区核心用户识别模型,研究更准确的用户推荐方法,从而为网络知识社区运营和提高社区管理水平提供理论和方法参考。
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