开放式创新社区不同用户群体知识共享角色与协同作用研究--基于小米社区的扎根探索

[目的/意义]开放式创新社区是用户进行知识共享的重要场所,厘清不同用户群体的知识共享角色与协同作用,对于管理者提升社区知识共享水平来说至关重要。[方法/过程]本文首先通过K-means聚类定位领先用户、核心用户、长尾用户,之后通过扎根理论研究方法,探析3类用户群体在知识共享过程中的角色特征和协同作用。[结果/结论]研究主要有3点发现:第一,3类用户群体均会经历知识整合、知识产出、知识传播、知识应用4个阶段。第二,3类用户群体分别扮演着知识挖掘者与创作者、知识串联者与扩散者、知识吸收者与实践者的不同角色。第三,3类用户在知识共享过程中相互影响、协同并进。

融合群体兴趣和核心用户影响的群组推荐方法研究

[目的/意义]为提高群组推荐准确率和可解释性,针对现有的群组推荐方法较少关注群组内核心用户对群体兴趣的影响,综合考虑群组整体兴趣和群组内核心用户对其他用户的影响,提出融合群体兴趣和核心用户影响的群组推荐方法。[方法/过程]首先,借鉴h指数思想计算群组内每个用户的影响力,识别群组内核心用户;其次,利用LDA主题模型进行群体兴趣建模和核心用户兴趣建模;最后,综合考虑群组中用户自身兴趣和其受核心用户影响而产生的兴趣进行资源推荐服务。[结果/结论]利用微博数据进行实证,验证了此方法的有效性。

融合多用户属性的网络知识社区核心用户识别研究:基于情感加权的LeaderRank算法

基于对网络知识社区用户属性的分析,本文提出一种融合多用户属性的核心用户识别方法,以提升核心用户识别的效率和效果,为提高社区运营和管理水平提供理论和方法参考。首先,基于用户的基本属性数据对用户的活跃性和专业性进行量化;其次,构建网络知识社区超网络模型,提出基于邻居好友重叠度的用户社交关系重要性算法、用户交互活动中的累计交互情感计算方法以及用户综合情感倾向性排名算法;最后,采用熵权法融合上述指标作为用户核心性得分,并通过得分排序识别核心用户。研究结果表明,相比于用户社交关系网络中的度中心性排名和用户交互关系网络中的LeaderRank排名,本文提出的融合多属性的网络知识社区核心用户识别方法具有更好的识别效果。

融入用户反馈的网络知识社区好友推荐模型构建研究

[目的/意义]从用户相似度计算和用户反馈双重视角出发,进行高质量用户推荐,有利于提高网络知识社区个性化推荐水平。[方法/过程]首先基于爬虫工具和Python包进行用户属性数据采集和分析,以计算用户之间的背景、社交关系、博文信息的综合相似度;然后再计算用户核心度,基于相似度矩阵和核心用户排名形成待推荐列表;最后引入用户反馈机制,并根据用户的正负反馈结果确定最佳Top-k好友。[结果/结论]融入用户反馈的好友推荐模型能够提高推荐用户的质量,有效地提高好友推荐水平,也验证了好友推荐是一个逐步修复的过程。

基于5G+物联网的医疗织物管理平台设计

随着医院对后勤保障的需求日益提升,尤其是对工服、被服等管理,需要采用现代化手段实现全面科学的管理。文章提出基于5G技术+物联网技术+人工智能技术+自动控制技术+大数据技术,建立织物管理平台,满足高可靠、低时延、大容量、智能化的传输与管理,极大地提升织物运送存取效率,确保各个环节物品的高效流通和库存的及时调拨。

用户需求驱动的工业软件界面设计方法与实践

针对工业软件界面用户使用后满意度低、反弹率高的问题,对用户需求驱动下的工业软件界面设计展开研究。从工业软件界面设计原理和原则出发,通过增加惩罚系数优化采集方法,收集用户需求;着重探讨图形要素设计、界面信息布局设计和界面颜色设计三方面设计考量。为准确确定界面图形要素,引入特征相似性,将其作为判定界面图形要素的条件,进一步提高界面图形要素的明确性。以2569人参与设计的工业软件界面为实例,对实践结果中用户满意度和人数进行分析。从取得较好的评价、反弹率最低的设计中提取经验和方法,用于进一步提高设计界面对用户的吸引力。

融合多维特征与兴趣漂移的虚拟学术社区群推荐模型

[目的/意义]为促进虚拟学术社区知识流转效率,弥补当前针对核心用户群组识别及动态兴趣漂移关注不足的问题,本文构建融合多维特征与兴趣漂移的虚拟学术社区群推荐模型。[方法/过程]以“科学网”为研究对象,从网络传播维度和网络结构维度出发,运用改进的信息熵公式综合识别核心用户并聚类发现用户群组。在此基础上,融合群组兴趣特征向量,基于滑动时间窗口和非线性遗忘曲线分析群组兴趣漂移过程,根据动态兴趣漂移结果进行群组推荐并验证该模型的适用性。[结果/结论]实验结果表明,该模型基于用户多维特征可以准确识别核心用户并能很好地反映群组兴趣漂移特征,同时,本文提出的群组推荐算法相比传统算法在推荐结果的准确率上明显提升。

采用Benders分解的5G核心网用户面动态部署算法

为了应对5G网络时变的数据流量负载,同时满足5G低时延业务需求,提出基于Benders分解的用户面功能(UPF)部署与流量调度多阶段规划算法,以实现边缘网络环境下5G核心网用户面的动态部署.以最小化边缘服务器能耗、UPF部署成本及用户面数据时延为目标,考虑部署决策的延迟影响,建立UPF部署和流量调度多阶段规划模型.用Benders分解算法,将模型分解为UPF部署主问题和一系列流量调度子问题,交替迭代求解主问题和子问题,以获得最优的UPF部署和流量调度.仿真结果表明,所提算法在保证求解精度的同时具有较快的收敛速度;与逐阶段求解方法和基于马尔可夫决策过程(MDP)的启发式算法相比,所提算法分别节省了10.4%和5.1%的总运营成本.

基于共被引法的国际用户体验研究的核心作者及其研究主题分析

目的 用户体验是1个跨学科的研究领域,借鉴并贡献于许多学科。透过定量的文献知识关联,既可区分不同概念,又可识别概念认识论的转变,这对建立用户体验的整体理解是极为有益的。方法 基于2000—2022年14类国际设计期刊432篇文献,通过共被引分析法,确定了20位用户体验领域的核心作者并分析了其中49篇文献。结果 得出用户体验的5类研究主线、3次研究思想的跨越和3种认知范式。结论 用户体验的研究主线可分为现象学研究、基于过程、基于结果、基于中介和基于新兴技术这5类。研究思想经历了从用户体验到人的体验,再到超越人的设计这3次跨越。形成了用户需求驱动下合意的产品系统、人与社会可持续发展驱动下满足大部分人的幸福和福祉、新技术驱动下多方去中心化的人机关系之中的交互这3种认识范式。

Relationship between scores and tags for Chinese books—In the case of Douban Book

Purpose:Currently,social tagging behavior,including social tag,online review and score information,has been investigated extensively,however,there are very few works about the relationship among them.In this paper,we have investigated the problem using Douban Website as the research object.Design/methodology/approach:Firstly,we divided social tags into those with high and low frequency counts,respectively,divided books into popular and unpopular books according to books’popularity,and chose core tags in terms of distribution;Secondly,we conducted an investigation on the relationship between social tags and books scores including comprehensive analyses and assorted analyses.Findings:The more popular the books become,the higher scores they will get.Tag frequency is not related with book scores directly,and neither does the tag distribution weight.Tags in books of'fashion'category are relatively disordered,which may associate with books miscellany and readers diversity.Research limitations:Social tags are growing dramatically,strategies and researches to this respect are just experimental exploration.Open source books,data and educational resources are not consummate.Comparative studies are necessary,but the result may be affected by researches based on data analyses.In addition,this research has been conducted only on one website,namely Douban,and the tags provided by Douban Book are not complete.All these factors could influence the versatility of the results.Practical implications:There are very a few studies that have been conducted on the relationship between tags and scores,and this research could bring a certain practical significance to popular books prediction and tags’quality research.Originality/value:Less attention has been paid to Chinese books while analyzing relationship between scores and tags of user generated content.Analyses based on the Chinese books may fill in the gap of better understanding the relationship between the two objects.

基于INT感知的5G核心网用户面流量调度系统

为解决5G移动数据流量激增和新型网络应用不断涌现给网络运维造成巨大压力的问题,设计并实现一个面向5G核心网用户面的流量调度系统,包含网络状态信息感知子系统和路由决策子系统。在网络状态信息感知子系统中,传统带内网络遥测方法带宽开销高,而且不是专门为无线网络系统设计的,此外,在5G核心网中应用带内网络遥测还面临测量精度不高、QoS无法保障等挑战。为此,提出了基于带内网络遥测的5G核心网用户面状态信息感知方案,将遥测信息插入GTP-U报文的扩展头部,实时检测UPF状态信息,实现网络状态动态随路测量。路由决策子系统实现了基于改进蚁群算法的流量调度算法,利用感知到的网络状态信息升级信息素函数更新方式,完成基于实时网络状态的路由决策。实际部署测试结果表明,网络状态信息感知子系统能正常感知网络信息,而且所做路由决策在时延、吞吐量和丢包率方面优于传统路由算法。

用户核心的媒体融合:“自利式用户”+智能场景匹配

目前对媒体融合的研究大多脱离用户的能动主体视野,如将其等同为媒体形态的叠加或技术的对接等。媒体融合不应仅作为内容的集成或用户的聚集,更应是以用户为导向的智能场景匹配。从实践维度而言,媒体融合需切实关注“自利式用户”,提升其互动性与控制力。理论层面,基于用户导向的媒体融合机制表现为,用户需求、新媒体技术等共同创造的媒体融合新样态,通过智能场景匹配为场景化的用户提供新型服务,并在感官重组、新需求促发中,重塑媒体融合的动态演进。用户核心的媒体融合,需反思个性化定制的推荐“过适”等现实问题。

基于核心用户和协同过滤的多样性推荐方法

基于协同过滤算法的推荐系统对某一目标用户产生推荐结果时,存在追求高准确度而牺牲多样性的问题。为了改善并解决这一问题,提出在协同过滤的基础上融入核心用户的多样性推荐算法。首先,在推荐系统的所有用户数据中根据用户评价的项目数量以及评价的准确度筛选出核心用户;然后,依次计算待推荐项目的特定用户与各个核心用户两两之间的相似性,目标用户的k最近邻即根据相似性的大小排序排在前k个位置的用户;最后,将从基于核心用户得到的k个最近邻与基于用户的协同过滤推荐技术得到的前k个最近邻进行权重调整结合得到最终的推荐列表。实验结果显示,本方法在保证一定程度推荐准确性的情况下,可以有效增大系统的推荐多样性以及用户的满意度。

5G行业专网建设模式探索

随着5G技术的演化发展,以及各垂直行业对通信服务需求的不断提高,5G行业专网将迎来重大的发展契机。5G行业专网可以提供灵活定制化的网络服务,可以满足行业客户多样化、需求差异化的特性。本文首先对5G行业专网的发展需求进行了分析,探讨使用5G网络技术来满足行业需求的技术可行性,接着提出了5G行业专网建设模式,给出了满足低时延、连接可靠、数据可控等多种不同功能需求的网络架构设计,最后对5G专网技术在采矿和电力行业的应用进行了探讨。

核心网大数据挖掘及功用探讨

随着科学技术的不断发展进步,通信网络日新月异,手机等智能终端越来越普及,国内外网络运营商投入大量资金以扩大网络规模并对其进行升级换代,移动通信网络由以前的2G网络发展到5G网络,移动网络用户和各种网络App也在不断增多,这些带动了网络大数据/数据挖掘的快速发展。在网络运营期间,管理人员需要及时获取并分析大量的网络用户数据信息,全面了解移动通信用户的网络状况,以进行相应的故障处理、网络扩容等相关操作。基于此,文章结合实际工作情况,首先说明了4G核心网的基本组成和相关概念,其次阐述了核心网大数据分析要点以及核心网大数据采集方案相关内容,最后介绍了核心网大数据挖掘/分析的功用,希望能够给同行提供一定的帮助。

核心网数据挖掘下的移动通信用户行为分析

随着我国科学技术和经济的迅速发展,国内外网络运营商投入大量建设资金逐步扩大网络建设的规模与范围,移动通信网络用户数量不断增多,管理人员在网络运营期间需要及时收集并获取大量的数据信息,全面记录移动通信用户的行为。基于此,结合实际情况,首先说明了核心网的基本概念,其次介绍了核心网数据类型与数据挖掘相关内容,最后论述了移动通信用户行为的数值模型及其应用,希望能够给同行提供一定的帮助。

政产学研用深度融合如何系统突破关键核心技术

本文采用纵向案例研究法,深入探究中国高铁政产学研用深度融合突破关键核心技术的路径和机制。研究结果表明:一方面,在我国高铁产业经历的技术积累、引进消化吸收和自主创新3个阶段中,政产学研用融合体系逐步深化和成熟,高铁关键核心技术创新能力经历了模仿创新、二次创新、集成和原始创新的演化;另一方面,政府在宏观调控和顶层设计下,以满足用户需求为目标,建立大项目联合攻关管理机制,保证多主体、多要素、多项目之间的协同,充分发挥政产学研用深度融合的优势,从而加速实现关键核心技术突破。本研究拓展了关键核心技术与产学研深度融合相关研究,并为中国制造业突破关键核心技术的实践提供重要启示。

微博用户特征分析和核心用户挖掘

文章通过对微博用户的信息和关系数据进行决策树分析、相关性分析和关联规则来挖掘用户特征,并对微博网络进行核心用户发掘。结果表明:微博中的名人具有关注数小,被关注数大的特征;用户趋向于通过关注他人和积极发布微博文章两种方法来提高被关注度;愿意公布性别或自我描述的用户,通常愿意公布地址和发布博文,而不愿意公布地址、性别或自我描述的用户,通常不愿意公布其他两项;对微博网络进行核心用户挖掘并进行个性化营销是可行的。

SOPC设计中的用户自定义逻辑

SOPC是Altera公司提出的一种灵活、高效的片上系统设计方案,它可以有选择地将处理器、存储器、I/O等系统设计需要的组件集成到一个PLD器件上。但是为了构建一个高效的片上系统,用户需要面向应用的IP组件。IP组件可以由供应商提供,或者是用户自定义。在SOPC设计中可方便地加入用户自定义逻辑,而用户自定义逻辑具有灵活性、紧耦合性、高效率、低功耗等特性,使SOPC设计的优越性得以充分体现。该文简要介绍了SOPC设计架构,然后通过一个实例,详细介绍了SOPC设计中用户自定义逻辑的实现方法和效果。

融合用户信任度和相似度的基于核心用户抽取的鲁棒性推荐算法

推荐系统可以方便地帮助人们做出决策,然而,目前很少有研究考虑到剔除不相关噪声用户的影响,保留少量核心用户做推荐。该文提出基于信任关系和兴趣相似度的核心用户抽取的新方法。首先计算所有用户对之间的信任度和兴趣相似度并且排序,然后根据用户在最近邻列表中出现的频率和位置权重两种策略选择候选核心用户集合,最后利用用户的推荐能力筛选出最终的核心用户并且做推荐。实验表明利用核心用户做推荐的有效性,并且证明了利用20%的核心用户做推荐,可以达到超过90%的准确性,而且利用核心用户做推荐能很好地抵御托攻击对推荐系统造成的负面影响。