平台推荐、互补者创新和产品绩效相互作用机制研究

数字平台依赖互补者生产互补产品来提高平台的价值,因此平台治理如何影响互补者的产品绩效,对于数字平台商业价值提升具有重要意义。研究构建了平台推荐通过互补者创新如何影响互补产品绩效的理论模型。以App Store中国区畅销榜单上的6619款App为研究样本,结果发现:平台推荐对互补产品绩效具有正向影响,平台推荐对互补者创新具有正向影响,互补者创新对互补产品绩效具有正向影响,并且在平台推荐与互补产品绩效之间起到部分中介作用。

网络众筹型捐赠:平台推荐与社交网络的联动效应

网络众筹型捐赠因其社交传播的属性而迅猛发展,为中国慈善事业带来了新的增长点。本文使用一家代表性网络众筹型捐赠平台在2018年至2021年的官方数据,采用堆叠DID模型以及事件分析法研究,发现平台推荐能够助力筹款人社会网络的资本化过程。平台推荐不仅能吸引陌生人捐款,还能将平台认证的信号传递至筹款人的原始社交网络中获得更多的熟人捐赠。此外,平台推荐带来的筹款总进度增加,会触发完成效应,进一步增加捐赠。最后,本文还研究了平台推荐对筹款网络中不同层级好友的异质性影响。本研究首次揭示了互联网平台的信息认证功能和社交网络在捐赠中的联动效应。

海外新型媒体平台化实践的兴起、发展与启示——以媒体机构与Taboola、Outbrain的合作实践为例

随着媒体融合战略的深入推进,我国媒体机构主要开展了自建平台以及嵌入社交平台两种平台化实践,而海外媒体机构则开辟了与内容推荐平台Taboola、Outbrain等合作的第三种平台化路径。海外媒体机构允许内容推荐平台在其页面投放原生广告、进行新闻聚合与分发,推动“信息找人”,借力内容推荐平台的技术优势,发展壮大自建平台。对之进行探讨,有助于为我国媒体平台化实践提供新思路。

平台奖励能促进消费者推荐意愿吗?——基于自我调节的中介作用

电商平台借助新媒体渠道频繁开展推荐奖励促销活动,在饱受诟病的同时却仍能勾起消费者强烈的推荐意愿,这种奖励促销的背后到底有着怎样的逻辑?本文基于自我调节理论,通过三个准实验发现:(1)平台感知奖励额度对消费者推荐意愿有正向影响,而感知努力程度对消费者推荐意愿有负向影响;(2)相对于防范性导向心理,促进性导向心理更有利于提升消费者的推荐意愿;进一步,在感知奖励额度与感知努力程度的组合中,仅有感知高奖励额度vs感知低努力程度容易激发消费者促进性导向心理,并正向影响推荐意愿,其余三种组合则易激发消费者防范性导向心理,从而对推荐意愿产生负向影响;(3)平台推荐奖励感知与消费者自我调节导向心理之间受到收益空间距离远近的调节,相对于远收益空间距离,在近收益空间距离的情景下,消费者对平台推荐奖励感知更加积极,进而更容易激发消费者的促进性导向心理。

基于学生学习画像的会展专业信息智能推荐平台构建

随着中国会展业的蓬勃发展,社会对会展人才的需求数量和质量都在逐年提高。为有效提高会展专业学生的学习效率,本文提出了会展专业信息智能推荐平台构建的具体思路。

高校图书馆知识推荐平台的调查分析报告——以榆林学院为例

对陕西普通本科院校榆林学院学生的现有网络知识环境的服务现状进行采样调查,在高校图书馆现有网络服务现状分析的基础上对高校图书馆知识推荐平台的建设提出可行性建议。

基于Hadoop构架的推荐系统平台

高速发展的信息技术和迅速增加的数据,给人们的生活带来困惑,推荐系统(Recommender System)可以从海量的用户浏览信息中,根据用户的特点,选择出特定的内容推荐给用户,推荐系统给用户提供了极大的便捷,但是,目前的推荐系统在空间存储的可扩展性与算法的效率存在缺陷,基于Hadoop构架的推荐系统解决了这一缺陷,它经济适用强,效率高,并且极大的提高了基于分布式计算Hadoop构架能够解决推荐系统的可扩展性问题,同时,对于大数据技术在实际中的应用具有实际意义。

关于高校毕业生素质测评和就业推荐平台建设的几点思考

当前高校大学生综合素质评价虽然在一定程度上反映学生的能力和素质,但与用人单位对人才综合素质的评价要求存在着一定偏差。在大学毕业生择业过程中,用人单位、毕业生和高校之间缺乏有效互动的平台。因此,研究和探索高校毕业生素质测评和就业推荐平台建设就显得十分必要。高校毕业生素质测评要能够反映大学生适应社会发展和就业需求的综合素质及能力。充分利用素质测评结果,将就业推荐平台建设成为解决就业矛盾,促进大学生就业的有效载体。

图书馆文献信息资源智能推荐检索平台设计

针对当前方法设计的图书馆文献信息资源推荐检索平台存在的检索效率低和召回率低的问题,提出图书馆文献信息资源智能推荐检索平台设计方法。通过平台架构、检索接口、平台功能设计构成图书馆文献信息资源智能推荐检索平台的框架,其中平台架构设计包括信息库连接和可视化信息,根据数学工具和语言完成图书馆文献信息资源智能推荐检索平台中检索接口设计,平台功能包括资源显示、资源检索、信息编辑和空间分析。将隐式方法与显示方法相结合构建用户兴趣模型,在用户兴趣模型的基础上通过冷启动阶段和推荐阶段完成图书馆文献信息资源的智能推荐和检索。实验结果表明,所提方法可在较短的时间内完成图书馆文献信息资源的推荐和检索,且检索得到的资源完整度较高,验证所提方法的检索效率高、召回率高。

微信小程序下院校就业推荐平台设计规划

本文自行设计一款基于微信小程序的院校就业推荐平台。此平台应用B/S设计模式,选用微信官方提供MINA应用架构为开发框架,平台功能主要由前台就业信息显示和后台就业信息管理两部分组成,通过输入关键代码实现就业信息页面准确跳转、更多就业信息加载、网络环境判断等功能,利用weiphp新建cms插件对就业信息进行后台管理,使用putty和lamp进行服务器搭建,进而实现基于微信小程序的院校就业推荐平台各种功能。

毕业生信息发布与推荐平台的设计与实现

本文针对毕业生求职信息和企业人才需求信息的不对称和低效率,提出了一个基于Web的主动式发布与推荐平台的解决方案,分析了构建此类网络平台的核心技术,并搭建了一个简易实例平台。

基于大数据的精准广告推荐平台研究

伴随着时代进步,新媒体层出不穷,网络广告和数字营销逐渐成为主流,大数据为我们提供了全新的数字营销模式。本文对大数据营销进行介绍,深入研究精准广告推荐平台的构建,通过用户需求精准适配,广告内容快速推荐,买卖双方实时竞价,实现新媒体广告精准投放。

基于大数据和Mahout架构的毕业生就业智能推荐平台研究

随着毕业生规模的扩大和企业用人需求的提高,高校毕业生的就业形势越来越严峻,毕业生适配理想工作之难与企业求贤若渴之急形成鲜明对比。为提高毕业生就业和企业招聘的满意度和效率,基于大数据Druid架构和协同过滤推荐架构Mahout研究并设计了一个就业智能推荐平台。该平台可以实现学校、企业、毕业生三方的智能监控和智能推荐机制,能够提高毕业生就业满意度,提升企业的招聘效率,帮助学校有效了解就业趋势,具有极大的经济效益和社会价值。

推荐算法背景下兴趣社区挖掘算法

针对传统的网络拓扑构建方法难以很好描述推荐平台中网络用户的情况,提出了一种基于用户“围观”行为的网络构建方法,对构建的网络进行分析。由于传统的标签传播算法易发生标签入侵和算法结果不稳定,改进标签传播算法的标签更新规则,提出一种适用于挖掘推荐网络社区的标签传播算法。利用短视频推荐平台数据集,对所提算法进行了实验论证。结果表明,所提算法挖掘的社区内部兴趣相似度显著高于整个网络中的兴趣相似度,有较高的兴趣内聚性。

基于机器学习的学生学习伙伴推荐平台设计

在线教育面临着时空分离、“独学而无友”以及学生学习自制力不足等诸多不利因素。文章提出构建基于机器学习的学生学习伙伴推荐平台,通过该平台采集体现学生个性化学习特征的数据,建立数据集,设计和运用KNN算法,最终帮助学生找到学习伙伴。平台的建立,为高校教师更好的因材施教提供了有效参考,具有很好的应用前景和推广价值。

英语专业大学生实践岗位推荐平台建设探究

对于英语学习而言,实践才是检验英语知识水平的重要衡量标准,随着我国全民教育程度的普遍提高,越来越多的大学生都面临着“毕业即失业”的情况,很多英语专业的大学生空有实践的机会,没有合适的实践岗位。因为英语专业本身的特殊性,大学生对于英语专业的实践岗位要求较为多元化,平台的建设缺少一定的建设特点,所以无论是平台建设还是大学生的实践要求都无法得到满足,因此展开对英语专业大学生实践岗位的搭建思考很有必要。本文着重分析了目前英语专业实践平台的现状,并阐述了几点科学有效的英语专业大学生实践平台搭建方案,希望能为英语实践平台提供一些建议和帮助。

基于人工智能的图书馆信息资源推荐检索平台设计

为解决传统推荐检索平台在实际应用中存在的检索效率低问题,开展基于人工智能的图书馆信息资源推荐检索平台设计研究。对平台框架及检索接口进行设计,构建图书馆信息资源聚合数据库,基于人工智能对图书馆用户偏好值进行计算,在此基础上进行图书馆信息资源推荐,完成图书馆信息资源推荐检索平台设计。实际运行测试结果表明该平台与基于稀缺理论的推荐检索平台相比,检索效率更高,且检索结果能够充分满足用户预期偏好。

基于协同过滤算法的高校学习资源智能推荐平台研究

处在"互联网+"时代,人们获取信息的方式和手段也在不断进步,在线学习成为广大高校学生有效提升自身专业水平的重要方式。面对文字、图片、音视频等种类繁多、数量庞大的学习资源,筛选符合自身专业发展和个人研究兴趣的高质量学习资源成为广大用户面临的问题。将协同过滤算法融入高校学习资源平台的建设,为用户提供智能推荐服务,能够在一定程度上解决这一问题。

智能算法在高考志愿推荐平台中的应用研究——基于文献分析

随着智能算法的发展,高考志愿的填报逐渐成为热点话题,而智能算法在高考志愿平台的应用相关研究文献缺少系统性整理。该研究以中国知网期刊数据平台和Web of science为数据来源,采用文献计量学方法检索2011~2021年该领域相关文献,通过对比分析与数据可视化,了解国内外研究现状、研究趋势以及发展差距,从而为国内研究者提供参考和借鉴。

基于跨文化意识下如何加深文化对接——以旅游推荐平台为例

近年来我国入境旅游发展迅速,越来越多外国人喜欢来中国旅游。因此旅游推荐平台顺势而生,但国内面向国外游客的旅游推荐平台少之又少,并且如今线上旅游推荐内容规划不合理,翻译水平良莠不齐,这可能会给外国旅客带来不恰当的认知,甚至有损城市形象。本文将以跨文化视角、以运营旅游推荐平台实践经历为例,从旅游资源文本翻译、平台运营等方面探讨如何通过旅游推荐平台进行有效的文化对接,更好地进行旅游文化输出,以促进我国旅游业的发展。