用户在线贡献内容动因研究进展

针对当前中外用户在线贡献内容动因研究进展进行系统文献综述,对现有虚拟社区知识共享、网络口碑和用户生成内容动因相关文献进行梳理,基于技术接受理论和社会交换理论,归纳总结当前用户在线贡献内容动因主要包括社会、心理、技术和其他动因,并指出用户在线贡献内容动因研究今后进一步研究内容和方向。

人工智能环境下用户贡献内容的创作出版分析新框架

人工智能与出版的深度融合为用户参与内容创作提供了智能解决方案。本文将信息对信息发布者效果的"BME理论"引入到人工智能环境下用户贡献内容的创作出版分析中,试图提供一种研究新思路。基于该理论,本文从微观供给侧提出了人工智能环境下用户贡献内容的创作出版的三个阶段:信息获取与深度学习、认知中的内容创作、创作内容发布,并对应三个阶段分别提出了人工智能环境下用户贡献内容的创作出版策略。

高质量发展主题下的用户贡献内容与出版知识服务

高质量发展是新发展阶段国家对出版产业发展提出的新要求,提升知识服务能力是出版高质量发展的重要途径。而提升知识服务能力的关键在于优化知识资源形成机制。对于出版企业而言,面向社交媒体和大数据环境,充分利用用户贡献内容的价值无疑是一种提高知识服务能力的有效方法。从当前环境下知识生产模式的转变以及新型知识生产模式与出版知识服务的关联看,用户贡献内容模式对出版知识服务发展具有推动作用,出版业要充分认识并利用用户贡献内容及其与出版业之间的价值联系,采取各种方式促进出版业高质量发展。

内在激励和外在激励是互不相容还是相互助长?——从激励理论的视角看用户贡献内容的前因研究

随着Web2.0网络时代的到来,用户贡献内容成为学术界和实践界关注的热点,其中,如何激励用户贡献内容即用户贡献内容的前因研究是关键问题。各学科的学者基于不同的理论框架对用户贡献内容的前因进行了研究,其中大部分的理论都涉及到激励,激励理论是研究用户贡献内容前因的重要理论框架。未来的研究可以探索中国文化背景下,外在激励和内在激励是如何共同影响网络时代的用户贡献内容。

Web2.0时代下基于行为视角的用户贡献内容

Web2.0时代,用户贡献内容在社会各领域迅速应用发展,也受到了学术界的广泛关注。文章基于类型理论明确了用户贡献内容的行为属性,最后,界定了用户贡献内容与相关概念如知识共享之间的异同,为后人展开相关应用研究奠定了基础。

用户贡献内容:从传统媒体时代到Web2.0时代

Web2.0时代,用户贡献内容在社会各领域迅速应用发展,也受到了学术界的广泛关注。文章基于国内外相关文献,从传统媒体时代的个人媒体发展到Web2.0时代的自媒体,对用户贡献内容的历史进行了梳理,为他人展开相关应用研究奠定了基础。

历次党章制定和修正的内容及其贡献

党章是党的最高法律。中国共产党成立87年来,共召开了十七次党的全国代表大会,形成的党章有17个版本,期间进行了15次修正,使党章的规定更加科学和规范。党章修正的内容及其贡献是对共产党执政规律、社会主义建设规律和人类社会发展规律不断探求的结果,鲜明地见证了党的成长与壮大,体现了民主政治建设的需求,有利于中国特色社会主义的发展。

网络媒体中用户贡献内容的前因研究及未来展望

随着Web2.0网络时代的到来,用户贡献内容成为学术界和实践界关注的热点,其中,如何激励用户贡献内容即用户贡献内容的前因研究是关键问题。各学科的学者基于不同的理论框架对用户贡献内容的前因进行了研究,相关的文献均将影响用户贡献内容的因素分为环境因素和个人因素。未来的研究可以探索在中国文化背景下,环境因素和个人因素共同影响在线用户贡献内容的机制。

学术论文科研贡献类型自动识别研究

[目的/意义]学术论文中的科研贡献是论文中最有价值的信息类型之一。[方法/过程]文章将学术论文贡献内容从理论层面分为三个主要维度,即贡献功能、贡献重要性、问题—方法贡献。以此为指导,设计了一套包含五大贡献类别的标注框架,其中包括揭示贡献类型抽象性质的贡献分类标注体系及描述贡献内容的多层术语词汇功能标注体系。在此基础上,以SCI-BERT为基础模型,引入了学术论文的章节功能和结构化的术语信息,提出了语义角色标注增强下的科研贡献识别模型CNSC,并将其与过往的文本分类方法进行对比。[结果/结论]实验结果表明,文章提出的CNSC模型充分利用了论文的术语结构和贡献句的章节信息,对贡献类型的识别要优于其他模型。

基于媒体融合时代下区县级虚拟社区中用户贡献内容的探索与研究——以东太湖论坛为例

该文以社会网络理论与互动理论为基础,通过分析媒体融合下东太湖论坛UGC模式的应用,剖析了影响用户贡献高质量内容的因素,通过打造感知易用性和有用性的虚拟社区,在价值共创中实现用户自我需求,通过技术建立内容筛选机制实现UGC发展,PGC引导和OGC存在的有机结合的方式,以期为虚拟社区培养和激励高质量持续性的用户贡献提供指导。

北京5A级旅游景区入境游客感知形象:构成要素与差异性辨识

本文以入境游客为研究对象,利用网络爬虫程序,采集Tripadvisor旅游评价网站社区发布的用户贡献内容,设计了旅游景区感知形象评价指数、好评率等指标,结合SPSS统计分析方法与文本分析方法,利用Leximaner软件识别北京5A级旅游景区感知形象的构成要素,分析不同旅游景区、不同游客评价等级的感知形象差异性。研究结果表明,入境游客感知形象的构成要素主要包含五个方面:吸引物、体验、服务、人们及交通等。慕田峪长城旅游区、天坛公园国际形象评价值最高,恭王府景区国际形象评价值最低;与游客评价等级1~3级关联密切的景区为:明十三陵、恭王府和故宫,入境游客对于景区提供的纪念品、食物、门票等方面服务并不满意。与旅游景区形象4~5评价等级密切相关的景区为:慕田峪长城、颐和园、天坛和奥林匹克公园,入境游客对于景区旅游吸引物、景区内部交通及接触的当地居民等旅游体验水平较高。

基于微信公众平台的姓氏分布服务研究

中华民族的姓氏具有多样性与分布复杂性特征,反映了中华民族璀璨的历史文明,因此,研究姓氏的分布情况有利于更好地研究中华民族的历史.然而,传统的查阅文献、实地考察等研究方法不但成本高,而且周期长,研究的进度远远落后于历史资料的损毁速度,加大了传承难度,因此,快速研究姓氏文化与历史文明迫在眉睫.移动互联网的迅速普及,大大加速了信息的传播速度,人们随时随地可以通过手机等移动终端进行信息的传播与共享.近几年,微信用户数量剧增到9亿多,微信成为普通大众传播与共享信息的主要方式.提出一种利用微信公众平台研究姓氏分布状况与历史变迁的方法.通过设计的微信公众平台服务,利用虚拟人际关系网络,结合用户贡献内容模型,引导用户自主参与并分享姓氏及位置信息,进而对获取的用户信息进行相应的统计与分析,研究中华民族各个姓氏分布状况.该平台推出2个月时间,有效用户达到1 416个,姓氏总量达到225个.其中,90%左右的用户分布在实验区所在省份内.最后以样本数据前10名的姓氏数据进行了统计分析.数据实验结果表明,采用微信公众平台可以充分利用虚拟人际关系网络,有效采集用户的姓氏及位置信息,为研究姓氏分布与历史变迁提供有效数据支撑.

Web2.0的发展问题及其解决思路

本文用微内容(microcontent)、用户贡献内容(UGC)、可擦写网页(Web-RW)诠释了Web2.0的概念,分析了目前Web2.0面临的主要问题,并提出了解决设想。

浅谈发明专利的创造性判断

随着大家对知识产权的保护意识的不断增强,广大科技工作者的专利申请的意愿也越来越强烈。文章总结了发明专利申请的创造性审查过程中涉及的比较对象和比较标准,分析了创造性审查过程中值得申请人关注的各种问题,最后给出了申请人在进行发明创造的过程中需要注意的事项。

从营销的视角看虚拟社区的背景、发展及未来研究

随着互联网技术的发展,虚拟社区的重要性已被广泛认可,学术界关于虚拟社区的研究及相关理论增多。本文从营销学的视角梳理了虚拟社区的发展背景,剖析了从AIDMA到AISAS的消费决策模式的改变,使得虚拟社区营销价值凸现,同时,基于理论和实践分析,提出用户贡献内容为虚拟社区未来的研究热点。

虚拟社区：从特性分析去定义

随着信息技术的发展,虚拟社区对政治、经济、文化以及人们的生活与交往方式的影响越来越重要,成为学术研究热点,但是对于其定义一直存在争议。综合国内外各学科的相关文献,通过分析虚拟社区的特性去厘清其概念,为未来进一步研究奠定了基础。

在线开放创新社区环境下的领先用户识别方法研究

目前,面向互联网开放创新环境下的领先用户定位与识别是工程技术与管理领域的一个研究热点。结合领先用户与数据挖掘相关理论,文中提出一种基于用户在线行为与贡献内容分析的领先用户识别方法:首先,构建了评价社区成员领先性的研究指标体系;其次,使用模糊层次分析法计算每个评价指标的重要性权重,并形成指标值参考序列;再次,利用灰色关联分析计算候选用户指标序列与参考序列之间的关联度,根据关联度值对用户的领先性进行排序,进而识别出领先用户群体;最后,通过对比分析,验证了所提出方法的有效性,并突出了文中方法在效率、覆盖率、精度等方面所具有的优势。

用户贡献内容:数字化时代的自我延伸

随着Web2.0网络时代的发展,用户贡献内容成为理论界和实践界的关注热点。对于用户贡献内容的影响研究,主要基于企业、品牌或虚拟社区的视角,而忽视了用户贡献内容对用户本身的影响研究。根据Belk提出的"延身的自我"的概念,人们通过拥有某物、从事某事或成为某人而自我延伸,体现身份。用户贡献内容正是数字化时代用户的自我延伸,而且,这种自我延伸具备了新的特点。未来的研究可以分析自我延伸的构面,并对用户贡献内容影响用户自我延伸的路径进行实证检验。

面向产品设计迭代的缺陷信息挖掘方法研究

目的基于主题模型与关联算法,研究中文环境下服务于产品设计迭代的缺陷挖掘方法。方法以网络产品社区作为研究对象,利用数据挖掘技术抓取社区用户的贡献内容,归纳面向产品缺陷分析的语法结构与候选词集,使用主题模型分析语料库中所包含的主题(产品属性)数量以及各个主题下的关键词分布,利用关联算法与紧凑规则找出每个主题下的强关联规则,解析后获得产品缺陷信息。结果通过对小米4型智能手机用户贡献内容的实证分析,识别出了该产品用户声量最高的十四个关键问题。结论两组对比实验的结果表明,所提出的方法能较好地识别、定位用户贡献内容中所包含的产品缺陷/不足信息,拥有较高的准确率与召回率。该方法能够为企业开展产品设计创新活动提供必要的支持。

“自‘游’联盟”创业训练的设计与实践

依托自"游"联盟微信公众平台,创业计划团队进行旅游咨询内容的个性化定制发布,为潜在的用户群体提供差异化旅游服务向导。通过自"游"联盟微信公众平台的运营,一大批志趣相投的驴友能够借助互联网工具实现线上旅游策划、线下活动组织与游玩的体验,这种体验区别与传统旅游产品的本质在于用户(驴友)能够最大限度地贡献他们的智慧和创意,更满足当下年轻人对旅游产品和服务的个性化、差异化需求的特点。