基于用户群体体验研究的人体工学椅优化设计

目的为提升人体工学椅的群体用户体验水平,从用户需求出发,研究产品的群体用户体验设计策略。方法首先,从白领人群对产品的行为特征、操作习惯和情感变化出发,结合唐·诺曼(Don Norman)提出的三层次理论,从欲望层次、行为层次和反应层次确定群体用户体验的关键评价指标,其次,应用提出的“概率密度有序加权”(Probability Density Ordered Weighting,PDOW)方法构建产品用户群体体验综合评价模型,克服用户体验测试的不确定性,并探寻用户群体评价结果与评价指标的联系。最后,设计白领人群人体工学椅产品用户体验实验,确定人体工学椅最佳方案。结果建模结果表明,应用综合评价模型,能够很好地反映出白领人群对人体工学椅外观、交互和情感的偏好,设计出用户体验更好的产品。结论“概率密度有序加权”方法可有效消除测试的不确定性,准确得出用户群体对产品的综合评价结果,其低成本、便捷高效的特性有助于产品设计过程中更好地了解用户群体的偏好,给产品设计中用户群体体验优化提供了新的解决思路。

基于老年用户群体的APP界面设计研究

对老年生活服务类APP的界面设计进行研究,了解老年用户群体的需求,并为其提供更优质、便捷、安全、满足老年人多元化需求的APP界面设计体验。

基于不同用户群体公共图书馆服务能力指标体系差异化构建研究

服务能力是公共图书馆的关键竞争力,不同用户群体对公共图书馆服务能力有着差异化要求。文章以中小学生、成年人和老年人群体为研究对象,从服务环境、服务资源、服务人员、服务质量、服务结果五个层面比较分析了公共图书馆服务能力的评价指标体系,得出不同用户群体的服务能力指标存在异质性的结论,以期为公共图书馆提升服务能力提供参考和借鉴。

社交媒体用户群体互动行为特征研究——以微信用户群分享为例

[目的/意义]以微信用户群分享数据为样本,对用户群体互动行为进行直接观察,对于社交媒体中信息定向投放和舆情导控有着重要的意义。[方法/过程]通过构建APP平台实现了微信用户信息采集,并借助于人类动力学对微信用户群内分享对象选择、互动内容选择和分享行为时间特征进行了分析。[结果/结论]研究表明微信中分享行为存在显著的阵发性,群内用户趋向于异配连接,但多数用户是以旁观者身份出现,高频率互动仅停留在少数参与者层面,而带有情绪诱导和相关利益引导标题的文章能够唤起更多用户的互动意愿。[局限]数据来源不够广泛,有可能导致研究偏差。

电子政务用户群体细分及关系模型研究

从电子政务用户的角度出发,首先对电子政务用户的相关文献进行了论述,接着对电子政务的用户群体进行研究,并从宏观与微观、电子政务系统以及政府等角度对电子政务的用户进行了分类。在此基础上,构建了电子政务的用户群体关系模型。最后,讨论了该模型在电子政务研究与实践中的应用,并对以后的研究提出了展望。

面向用户群体的Web服务推荐

针对Web服务推荐中服务用户调用Web服务的服务质量数据稀疏性导致的低推荐质量问题,提出了一种面向用户群体并基于协同过滤的Web服务推荐算法(WRUG)。首先,为每个服务用户根据用户相似性矩阵构建其个性化的相似用户群体;其次,以相似用户群体中心点代替群体从而计算用户群体相似性矩阵;最后,构造面向群体的Web服务推荐公式并为目标用户预测缺失的Web服务质量。通过对197万条真实Web服务质量调用记录的数据集进行对比实验,与传统基于协同过滤的推荐算法(TCF)和基于用户群体影响的协同过滤推荐算法(CFBUGI)相比,WRUG的平均绝对误差下降幅度分别为28.9%和4.57%;并且WRUG的覆盖率上升幅度分别为110%和22.5%。实验结果表明,在相同实验条件下WRUG不仅能提高Web服务推荐系统的预测准确性,而且能显著地提高其有效预测服务质量的百分比。

同侪影响视角下创新社区中用户群体创新行为的形成机理研究

创新社区中用户群体创新现象十分普遍,对社区运营成功具有举足轻重的作用,然而学术界针对这一现象却鲜有相关的理论解释。基于此,本研究基于同侪影响视角探究原本相互独立的用户个体如何聚集为群体并激发用户群体创新行为,同时挖掘用户群体创新行为的内涵和维度。本文基于嵌入式多案例研究并以六个创新社区用户群体的帖子作为资料来源,运用程序化扎根理论方法进行编码分析,揭示了“同侪影响→群体认同→群体创新就绪→用户群体创新行为”的理论模型,从中提炼出“群体创新就绪”这一新构念;同时解构了用户群体创新行为的内涵及维度。

社会化标注中用户群体认知地图的演化

知识共享以人们的互动为特征,特定用户群体可以在社会化标注环境中通过共享知识达成共识,即群体认知地图。通过50个关键词从豆瓣读书上检索出了图书情报学科领域相关的2534本图书及其标注信息,以此间接确定用户群体。在时间序列下,标签共现网络的变化可以呈现群体认知地图的演化,从而观察到用户群体认知上的强化、扩散与转移。

数据挖掘技术在移动电子商务用户群体特征分析中的运用

随着互联网的快速发展以及移动电子设备终端的铺设,移动电子商务用户群体数量大幅增多,与传统的电子商务用户人群相比需求更加复杂。移动电子商务因为突破了时间空间上的限制,以消费者的需求为导向,且个性化的电子商务更能满足用户的需求,因此近几年发展迅速。尽管移动电子商务用户群体现在仍然以年轻人为主力军,但是各个职业、各个年龄段的群体也在大量加入。在大数据时代,充分利用数据挖掘技术,对移动电子商务用户群体特征进行科学分析,可为电子商务的发展和营销策略等提供依据。

高校用户群体情报信息需求的特点探究

情报信息服务是根据不同的用户群体的需求而有针对性地进行。高等院校用户群体对情报信息的需求有其特殊的规律性。本文分析与研究各种不同用户群体对情报信息需求的特点和规律，以强化高校图书馆内部情报信息建设与读者服务质量，具有理论与实践价值。

关于图书馆为用户群体服务的理论分析

图书馆为用户群体服务是图书馆服务的重要内容,其表现形式为人熟知,如为农民工群体服务、为弱势群体服务等等。但是对用户群体服务的理论研究尚不多见。图书馆用户群体服务的理论框架可以以图书馆学理论为核心,心理学等其他学科理论为外围构建。

高校图书馆参考咨询服务与用户群体关系分析

本文通过对高校图书馆用户群体的分类以及对新型图书馆用户群体即虚拟用户的特征分析,探讨了高校图书馆参考咨询服务的新方法、新领域和新途经。

论用户构建与用户群体化

通过对信息构建等相关理论与实践问题的分析,提出了用户构建理论的基本框架,并把这一理论的核心目标定位于用户群体化。通过对用户群体化特征和群体化用户形态的解析,为群体化用户划分提供了依据,探讨了用户群体化的影响。

大学生校园网络用户群体的调查与分析

校园网络信息环境中大学生群体类型的发展变化,对思想政治教育的对象研究提出了新的要求。通过调查分析网络行为差异对大学生群体类型变化的影响,探讨了针对不同类型大学生用户群体进行网络思想政治教育的策略和方法。

医学院校不同用户群体的个性化信息推送服务模式研究

随着信息资源数量的急剧增长和网络技术的迅猛发展,传统的信息服务模式越来越凸显出其针对性不强的缺点。在知识爆炸的今天,信息服务应该面向用户,以人为本,一切围绕满足用户的信息需求为宗旨。本研究综合考虑用户、服务机构以及环境等因素的作用和影响,提出针对医学院校用户特点的个性化信息推送服务方案,并建立相应知识组织体系,从而提高文献的利用率及用户获取信息的效率,实现图书馆与用户的双赢。

公安信息用户群体需求研究

用户需求是信息系统发展的动力 ,研究用户的群体需求对促进我国正在建设中的公安信息系统的完善 ,加强公安机关同人民群众的联系和促进现代法制理念的传播具有重要的意义。目前我国公安信息系统主要有公安业务用户群体、研究用户群体、决策用户群体、教育训练用户群体、群众用户群体 ,他们对公安信息需求的内容不同 ,也各自有不同的特点。因此公安信息系统的建设 ,要贯彻从实际出发 ,不断满足各类群体的需求 ,争取更大的生存和发展空间。

基于用户群体偏好的网络安全态势评估模型

伴随着我国信息技术的日益发达,互联网信息已被广泛应用于当代经济社会的许多领域,而目前关于网络安全的数据源数量也很大,有很多专业的人士针对国内外的网络安全领域所进行安全状况的关注和评价,提出了更加全面的用户群体偏好整体信息要求。基于用户群体偏好的网络安全态势评估成为了国内外最重要的研究课题,网络安全状态评价在国际网络的信息安全领域中取得了很重要的地位,用户群体偏好基础下的网络安全状态评价模式具有技术性与完整性,本文研究提出了用户群体偏好的下网络安全状态评价模式的实用可能性,探寻了更为合理的解决办法。

基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法

由于用户评分数据在极端稀疏的情况下会导致传统协同过滤算法的推荐质量下降,针对该问题,提出一种基于项目分类和用户群体兴趣的协同过滤算法。该算法根据项目类别信息对项目进行分类,相同分类的项目具有较高的相似性;利用评分数据计算各个项目分类上的用户相似性矩阵,并计算用户群体在各个分类上的兴趣,通过二者构造加权的用户相似性矩阵;利用用户加权相似性矩阵寻找用户的最近邻以获得最佳的推荐效果。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。

基于用户群体划分的多步短期负荷预测方法

新型电力系统中负荷的多样性和随机性特征日趋明显,同时单步负荷预测需要参考一阶滞后特征,无法提前预测多个时间步的观测值,因此需要提出适用于负荷新特征的多步负荷预测方法。为此,提出基于用户群体划分的多步短期负荷预测方法。首先,使用最大相关最小冗余准则从影响用户负荷的外界因素中选取典型特征,并依据每位用户负荷与典型特征的相关系数对用户群体进行划分;然后为每个用户群体构建全局注意力模型,并在模型解码端迭代输入预测时刻已知信息进行辅助预测;最后,将各模型的输出在对应时间步上进行求和,从而实现对整个用户群体负荷的多步准确预测。以公开数据集进行算例分析的结果表明,所提方法在预测准确性和稳定性方面有较大优势。

社交网站用户群体的稳定关系研究

随着信息技术和网络应用的发展,网络社区成为人们社交生活中越来越重要的一部分。网络社区的典型代表就是提供社会性网络服务的网站——社交网站。在目前的网络社区中,社交网站风头正劲。用户群是社交网站最珍贵的资源,却面临着严重流失的危险。同时,社交网站的用户具有极强的互动性,将社交网站的用户看做一个具有持续、稳定的互动关系的群体来研究,增强用户群体的内聚力是保持社交网站丰富用户资源的有效途径。