高校图书馆学习空间用户体验影响因素及优化策略研究——以华南理工大学为例

采用空间用户体验模型作为理论基础,通过结构方程模型的实证分析,系统地探讨影响高校图书馆学习空间用户体验的关键因素。研究首先验证了模型框架的合理性,然后识别并排序了对用户体验影响最显著的因素:情感反应、人际距离、环境适应性和空间认知。在此基础上,提出了空间优化设计策略,包括创建与使用者具有情感联结的个性化空间、通过家具布局调整控制人际距离、塑造合适的声、光与热环境,以及利用设备与家具布局提升用户的空间认知能力,这些策略旨在增进用户空间体验。

基于共见性差异的空间布局对用户记忆特征的影响研究

目的探究连续和离散动线的展览空间布局设计中,用户对展示内容和展览位置记忆程度的差异及造成这些差异的原因。为虚拟现实空间布局、展示空间设计等领域提供设计决策。方法通过共见性及空间布局连续性对展示空间布局进行分类。观察用户在不同展示空间布局下的游览路线,探讨不同共见性的布局形式对参观者记忆的影响。结果通过对不同组的参观者进行两种共见性布局设计的记忆测试,发现对画作内容和画作位置的记忆得分与空间布局设计显著相关。在连续动线布局中,共见性水平的差异对游览者的记忆无明显影响,但展示内容及游览顺序对记忆有明显影响;而在离散动线布局中,共见性水平的差异可能会影响参观者的游览策略和关注焦点,并会影响对展示内容的记忆情况。结论对博物馆或美术馆展示空间的设计而言,共见性因素在不同动线布局设计中可能具有不同的重要性,这有助于指导未来的展览设计决策。

元宇宙场域下的公共图书馆用户空间服务需求

元宇宙相关技术的应用与发展是推进图书馆服务变革与优化的重要机遇,为多元空间建设提供方向,对公共图书馆空间服务创新具有指导意义。文章对不同年龄、学历、专业以及地域的公共图书馆用户进行深度访谈,通过扎根理论研究挖掘用户对公共图书馆的空间服务需求,结合KANO模型构建元宇宙场域下公共图书馆用户空间服务需求模型,进而提出发展策略。结果表明:图书馆管理是用户空间服务需求的外部驱动因素,用户体验与空间配置是用户空间服务需求的内部驱动因素。公共图书馆应以智能化为目标、以多元治理为手段、以技术为依托,从图书馆建设、用户需求以及空间配置三个方面提升空间服务能力。

创客空间友好性对用户创新行为的影响机制

文章基于对感知理论、情感事件理论的梳理,构建创客空间友好性与用户创新行为的关系假设模型,并以实证调研法检验创客空间友好性不同维度对用户创新行为的影响。研究结果表明,友好型的创客空间可以促进用户创新行为,用户的友好体验、创新情绪具有显著的中介效应。这一研究结论,对图书馆优化创客空间物质保障、提升软服务水平、加强社群文化建设、注重用户体验感知、鼓励创客创新分享,进而创设友好型创客空间,促进用户创新行为,具有启示意义。

用户资源创新能力、创业模式与创业绩效关系研究——基于众创空间的双重网络嵌入的调节作用

资源对用户开展创业活动至关重要,但对用户创业者资源创新能力影响创业模式选择以及关于创业绩效理论机制的探讨较少。通过构建不同资源创新能力、创业模式与创新绩效之间的匹配关系模型,对221家嵌入众创空间的用户创业企业进行实证研究。结果发现:①资源获取创新能力有助于用户创业者选择协同型创业模式并促进生存绩效提升;②资源利用创新能力有助于用户创业者选择自主型创业模式并促进成长绩效提升;③创业模式在资源创新能力对创业绩效影响中发挥部分中介作用;④众创空间双重网络嵌入对资源创新能力与创业模式关系以及创业模式与创业绩效关系发挥正向调节作用。

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。

打造现代化用户学习中心——图书馆学习共享空间构建研究

新时期,生命周期学习的理念逐渐被广泛认同。人们意识到学习是持续、终身的过程,不应局限于学校阶段。图书馆应与社会各界建立深度联系,满足不同年龄、不同阶段人群的学习需求。通过组织丰富多样的学习活动和教育培训,图书馆可以成为社区居民、职场人士和专业人群学习的重要场所。文章从基于学习共享空间理念的图书馆“现代化用户学习中心”打造出发,围绕图书馆学习共享空间的时代紧迫性以及作为现代化用户学习中心,详述了新时期具有学习共享空间特质的图书馆所具有的特色。

基于层次向量空间模型的用户兴趣表示及更新

用户兴趣建模是个性化服务的基础与核心,而用户的兴趣会随着时间发生变化,这种用户兴趣漂移现象会导致系统预测用户兴趣的准确性下降.提出一种基于层次向量空间模型(VSM)的用户兴趣模型表示及更新处理机制,基于特征项形成兴趣主题,基于兴趣主题形成用户兴趣,由此建立层次型用户兴趣模型.采用基于用户浏览行为来计算用户对网页的兴趣度,快速估计网页兴趣度,以提高个性化系统的实用性,从而更好地满足用户个性化需求.实验结果表明,设计的用户模型表示及更新机制能有效提高个性化服务性能,准确率及召回率均有所提高.

空间相关对发射分集系统的多用户分集性能的影响

研究空间相关对发射分集结合调度策略的多用户系统下行链路性能的影响.推导出发射天线之间存在空间相关的条件下,TxAA(Transm itAdaptive A rray)、STBC(Space-T im e B lock Coding)结合调度策略的多用户系统平均容量的表达式,在此基础上研究其平均容量.通过仿真验证理论分析的有效性.结果表明,发射天线之间的空间相关性会提高多用户系统的平均容量,另外TxAA在各种相关条件下的系统平均容量都优于STBC.

基于话题相关空间的微博用户兴趣识别及可视化方法

微博已经成为获取用户兴趣的有效平台。在分析了用户发表微博的习惯及特点的基础上,提出了一种基于话题相关空间自动构建,同时融合位置信息的微博用户兴趣识别方法。该方法首先基于话题检测技术构建话题相关空间,提出了基于空间范围的TFIDF计算方法,然后融合位置信息计算微博词汇的兴趣表征值,最后采用3D标签云对兴趣识别结果进行了可视化。实验结果表明了所提方法的有效性。

面向知识服务的用户兴趣动态知识空间模型研究

目前国内外面向用户兴趣挖掘的研究主要是基于静态研究视角,无法有效反映用户兴趣的时序变化和漂移状态。本文提出在描述用户兴趣的知识关联架构基础上,从用户知识范畴的获取、知识关联挖掘及动态知识演化角度反映用户信息需求的演变,以实现用户兴趣的动态挖掘。通过测度用户兴趣随时间的推移而表现出的知识概念漂移及变化趋势,阐述用户兴趣在各个不同粒度知识单元之间表现出的偏向性及延展性,以提高用户兴趣分析方法的科学性和有效性。

高校图书馆创客空间用户参与意愿影响因素研究

高校师生是图书馆创客空间构建的最主要参与者,其参与意愿是图书馆创客空间构建成功与否的重要因素。本文旨在探析影响师生参与构建图书馆创客空间的影响因素,以期为高校图书馆构建创客空间提供理论参考。基于相关文献与专家访谈,构建高校图书馆创客空间用户参与意愿影响因素模型,面向高校师生发放纸质问卷与网络问卷,获取样本数据,进行模型验证。结果表明,参与态度、参与规范、参与知觉行为三个维度均正向显著影响用户参与意愿。其中,群体约束、运行模式、经济效益三个子维度对用户参与意愿的影响不显著。

Facebook注册用户的空间分布特征与影响因素

互联网地理学研究已成为近年国际人文地理学研究的热点之一,但对网站注册用户空间分布的研究很少。以世界最大的社交网站Facebook为研究对象,利用获得的2012年注册用户规模数据,具体分析其空间分布特征与影响因素。研究发现:(1)无论是在洲际层面还是国家层面,Facebook注册用户的规模与普及率分布都存在着巨大差异。其中前者的集中化指数高,且偏重发达国家和人口规模过亿的国家;后者则是欧美、大洋洲和高收入国家相对偏高。(2)Facebook注册用户规模主要受国家经济总量、人口数量和网民规模三个层面因素影响,普及率则主要受人均收入、人口层面的城镇化率、网民普及率和网络基础设施等层面因素影响。此外,网络登录工具变革、文化差异和网络监督制度也是影响其空间分布的重要因素。(3)由于成为Facebook注册用户的基本前提是其必须首先是网民,因此后者也相应地成为影响前者空间分布最为直接的因素。其他因素主要通过作用网民进而实现对Facebook注册用户空间分布的影响。

用户兴趣空间的Web页面聚类

文章基于日志挖掘,提出一种在用户兴趣空间中进行Web页面聚类的算法。算法的基础是用户访问频率矩阵A。A的行对应页面向量,列对应用户向量,A中元素是用户对页面的访问频率。对A中的行做聚类可以对页面进行相关聚类,对A中的列做聚类可以对兴趣相似的用户进行聚类。文章认为A中的这两种聚类是一对对偶问题。文章基于A和A中这两种聚类在权重之间的对偶关系,提出了用户兴趣空间的概念。用户兴趣空间突出了用户的共同兴趣,是一个正交空间。实验结果表明,与在A中直接做页面聚类相比较,用户兴趣空间中的页面聚类取得了较好的效果。

基于向量空间模型的用户兴趣模型研究

分析了搜索引擎服务质量不高的原因,提出使用用户兴趣模型提高个性化信息检索质量的方案。设计了一个基于向量空间模型的用户兴趣模型算法,该算法根据页面的反馈度以及关键词在页面中出现的频度和位置计算该关键词的权重,使个性化信息检索效果得到了明显提高。

基于向量空间用户兴趣模型的态势情报信息分发机制

针对现代战场态势情报信息海量、动态和复杂的特点,构建了层次向量空间用户兴趣模型,从而形成基于向量空间用户兴趣模型的态势情报信息分发机制。在该机制中,对于重要度较高的态势情报,利用用户的历史订阅信息和定制信息,通过词频-逆向文件频率(TF-IDF)分类法进行分析和个性化推荐,以完成主动按需分发。针对订阅者的普通订阅要求,则采用梯形匹配法,进行信息需求与信息供给之间的匹配。试验结果表明,该机制能提高态势情报信息分发效率,满足战场系统灵活性与适应性的要求。

基于用户体验的陶瓷文化展览空间设计——以醴陵陶瓷文化主题馆为例

探寻传统文化在展示空间中的表达,给参观者创造高质量的游玩体验,通过情境化的展示空间,使参观者可以在展示空间中与展品产生情感互动,以此引起参观者的共鸣,在为参观者提供身临其境体验的同时使参观者收获深刻完整的陶瓷文化知识,从而唤醒人们对中国传统陶瓷文化的归属感和认同感,结合现代大众需要,在以用户体验为主体的基础上结合陶瓷文化进行展览空间设计。

网络空间用户身份对齐技术研究及应用综述

近年来,随着移动互联网技术的发展和用户需求的增加,网络空间中各种虚拟账号越来越多,同一用户在不同应用甚至同一平台拥有多个账号。同时,由于网络空间的虚拟性导致用户的虚拟身份与真实社会身份之间的关联通常较弱,网络空间违法用户存在发现难和取证难的问题。因此,在服务推荐和调查取证等需求的推动下,以网络空间用户虚拟身份聚合和虚实身份映射为主要研究内容的用户身份对齐技术得到了快速发展。为此,对网络空间用户身份对齐技术进行了梳理,首先对该技术解决的科学问题进行了阐述;其次介绍了该技术所用到的用户身份典型特征和涉及的相关技术;然后对可供研究的数据集与验证标准进行介绍;最后对所提技术面向的应用场景进行了详细分析,并基于此讨论了用户身份对齐技术未来的研究方向以及面临的挑战。

CoSTUR:面向用户评级的空间文本竞争选址

随着GPS定位技术和移动互联网的发展,各类LBS(location-based service)应用积累了大量带有位置和文本标记的空间文本数据,这些数据广泛应用于市场营销、城市规划等设施选址决策中.空间文本选址的目标是从候选位置集合中挖掘最佳地点新建设施,以期影响最多空间文本对象,如用户或车辆等,其中空间距离越接近且文本越相似则影响力越大.现有方案未考虑现实普遍存在的同行竞争,也忽略了用户对设施的评价因素.为更合理地在同行竞争环境结合用户评级进行选址决策,本文提出新的空间文本竞争选址问题CoSTUR.通过引入权衡影响的确定性和数量的阈值,解决传统模型中对象只能被单一设施影响的局限,建模了用户可能同时受多个设施影响的真实情况.借鉴经典的竞争均分模型,实现了不同评级设施间竞争量化.为降低大规模数据导致的高昂计算代价,构建了新型空间文本索引结构TaR-tree,并结合阈值设计基于影响范围的两个剪枝策略,实现基于分支定界思想的空间连接和范围查询两种方案.在真实和合成数据集上的实验结果显示,相比基线算法计算效率能够提升近一个量级,说明提出方法的有效性.

基于用户兴趣点数据与Landsat遥感影像的城市热场空间格局研究

地图用户兴趣点(POI)数据能够反映微观尺度上城市系统中的人类活动。利用2015年夏季Landsat 8遥感影像提取了南京市地表温度和主要土地覆盖类型,利用空间与非空间多元回归模型在2、5、10 km 3个尺度上研究了地表温度与同期POI密度及植被和水体盖度的相关性,并利用方差分解技术定量区分人类活动因子(POI密度)及生态基础设施(植被和水体盖度)对城市热场的相对重要性。结果表明,在3个观测尺度上,POI密度与地表温度均存在极显著的正相关(P<0.001),且相关性随观测尺度的增大而升高。植被和水体均具有显著的降温效应,水体盖度与地表温度的相关性仅在2 km尺度上显著,在5 km和10km尺度上其降温效应不再显著。方差分解结果表明,人类活动因子和生态基础设施对地表温度的独立解释率为1.6%—15%,而二者共同解释率达到了40%—70%。研究表明POI作为城市功能节点可以综合反映城市中人类活动的热源强度,在城市热场空间格局研究中是一种可与遥感数据互补的有用数据源。