程序性知识视觉表征与用户类型对用户信息检索体验的影响

目的高校图书馆数据库是获取信息资源的重要渠道,已有研究关注了界面系统的美学体验,忽视了视觉信息表征的逻辑性与可理解性,导致用户信息检索效率低的问题。方法采用控制实验方法,探究程序性知识视觉表征和用户类型对高校图书馆数据库用户信息检索体验和认知负荷的影响。结果程序性知识视觉表征对信息检索体验和认知负荷均有显著影响,并且用户类型与程序性知识视觉表征对可用性和认知负荷具有交互作用。新手用户在使用下拉的视觉表征时信息检索体验最高,老手用户更适合使用组合的视觉表征方式。结论通过提升用户在数据库中的信息检索体验,可以为检索界面设计提供依据。

面向含多种用户类型的负荷曲线聚类研究

传统聚类算法在进行负荷曲线聚类时,存在不易选取初始聚类中心、需人为确定最佳聚类数、收敛速度慢等问题,并且当负荷数据中含有较多的用户类型时,其聚类效果往往较差,针对以上问题,以密度峰值聚类为基础,提出一种面向多种用户类型的负荷曲线聚类优化算法。该算法通过类间优化与类内优化的方式,实现了数据集的全局扩散与局部收敛,增强了数据的可分性,且具备一定的自愈优化能力。实验选用轮廓系数（silhouette coefficient,SC）作为聚类有效性评价指标,在国内外不同负荷数据集中进行算法的性能测试与参数摄动下的稳定性测试。结果表明该算法在面向含有多种用户类型的负荷数据集时,能够显著提高聚类有效性与鲁棒性,可为电力咨询、精准购电、负荷管理等辅助服务提供决策性信息。

面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型

针对云用户难以获得个性化、高质量服务的问题,提出一种面向个性化云服务基于用户类型和隐私保护的信任模型。该模型先根据节点间的历史交易,将用户节点分为亲情节点、陌生节点及普通节点三种类型;其次,为了保护节点反馈的隐私信息,引入信任评估代理作为信任评估的主体,并且设计了基于用户类型的信任值评估方法;最后,鉴于信任的动态性,结合交易时间和交易额度提出一种新的基于服务质量的信任更新机制。实验结果表明,与AARep模型及PeerTrust模型相比,该模型不仅在恶意节点比例较低的场景中具有优势,而且在恶意节点比例超过70%的恶劣场景中,其交互成功率也分别提高了10%和16%,克服了云环境下用户节点和服务节点交互成功率低的缺点,具有较强的抵抗恶意行为的能力。

混合方法视角下的跨屏用户类型研究

移动互联时代,信息环境与信息技术的急速变革催生用户信息行为的嬗变,新兴而又常态化的跨屏行为折射出当下一种重要的社会与经济现象,跨屏用户类型研究也被提上日程。本文以探索性的访谈与验证性的结构化日志方法结合,形成定性和定量研究混合的顺序设计与三角互证思路,将跨屏用户划分为偶尔跨屏用户、普通跨屏用户、专业性跨屏用户和先锋派跨屏用户四类,渐进式勾勒出跨屏用户类型的丰富特征。最后提出移动互联环境下的跨屏服务可以"分类服务观"为导向,寻求跨屏用户内在"素养提升"与外在"服务供给"的不断改善。

基于多用户类型随机用户平衡的连续网络设计

用多用户类型随机用户平衡描述实际路网中出行者的路径选择行为。根据出行者对路网状况认识的不同程度,将出行者划分为具有相同特性的多个类型。将多用户类型随机用户平衡问题表示为一个无约束极小化问题,并提出了该问题的一种基于路段水平的灵敏度分析方法。建立了多用户类型随机用户平衡条件下的连续网络设计问题的双层规划模型,并给出了基于灵敏度分析的启发式算法。实例的结果表明模型具有一般性和适应性。

考虑用户类型的地区电网电能质量评估

针对实际电网中不同的用户类型对电能质量指标的偏好不同,提出了考虑用户类型的地区电网电能质量综合评估方法。针对各用户类型分别根据D-S证据理论确定AHP判断矩阵的各元素,然后计算出针对各用户类型的电能质量指标权重,再考虑各用户类型在地区电网中的重要程度,确定各用户类型的权重,最后将各用户类型电能质量指标权重由多维向一维归并得到地区电网的各电能质量指标权重。通过考虑各用户类型得出的地区电网综合评估结果更能体现评估对象的全面性,提高了评估结果的准确性与科学性。

基于用户类型划分的高校图书馆阅读推广策略选择研究

国内外很多高校图书馆在实施阅读推广活动时多存在针对性不强的问题,推广效果差强人意。用户类型划分可提升阅读推广的针对性与有效性。文章通过分析和获得基本信息、阅读环境、阅读行为、阅读兴趣、阅读评价反馈5个维度的特征标签,将同一维度下的标签进行交叉结合,得到较为典型的、有代表性的多个用户类型。在此基础上针对这些典型用户类型,选择和设置相应的阅读推广实施策略,以期为高校图书馆开展精准化的阅读推广提供参考。

学术社交网络科研用户类型划分及其行为差异研究

[研究目的]探究学术社交网络科研用户行为及其时序变化规律,有助于掌握科研用户利用学术社交网络开展在线学术交流的程度及偏好特征,为平台制定相应的激励用户方案提供参考依据。[研究方法]以2018年和2020年中国科学院Research Gate(RG)用户数据为研究样本,将科研用户划分为新增用户、活跃用户、留存用户和流失用户4类,并从基础信息、利用行为、社交关系、影响力4个角度揭示不同类型科研用户群体特征的相似与差异。[研究结论]中科院用户2年间在各项指标上呈现出不同程度的上涨趋势。4类科研用户对于学术社交网络各项功能的利用偏好不一,新增用户相比于学术资源共享可能更加偏好于问答交流形式,并且正积极拓展个人的社交网络;活跃用户对于学术资源分享、关注关系方面的积极性更高,在学术社交网络中具有较高影响力;留存用户2年内主动更新信息、分享问答、关注其他用户等方面积极性低;流失用户数量最少,被引情况相对于整体水平偏低,相对其他类型用户在其他指标中反而偏高。平台可结合不同类型的用户及其行为特征来完善用户运营方案。

北京公园用户类型刻画

城市公园是公众开展游憩活动的重要场所,如何理解不同用户的需求进而提升公园的游憩服务能力是未来城市公园更新与管理的重点之一。然而现有针对城市公园用户的研究多从单因素角度理解公园使用者的差异,缺乏综合多种人口与行为特征对城市公园用户类型的系统刻画。以北京11个城市公园为研究对象,采用问卷调查法和SPSS统计分析法,综合考虑用户人口统计学背景、公园访问行为和游憩目的,整体刻画用户类型。研究发现:1)城市公园的用户类型可以刻画为3类,即“个人康健型(年长、高频、短时)”“社交休闲型(青年、中频、中时)”和“家庭出游型(中年、低频、长时)”;2)3类用户对公园的选择和偏好存在差异;3)3类用户使用公园的满意度不同,“家庭出游型”用户满意度最低,“社交休闲型”用户满意度中等,“个人康健型”用户满意度最高。研究结果对城市公园的精细化设计和管理提出直接建议:从3种用户类型出发细分城市公园游憩功能,并强化针对“家庭出游型”和“社交休闲型”用户需求的设计策略。

考虑用户类型和业务关联的军事通信网络抗毁性分析

针对军事通信网络应用于战场的环境特殊性和网络用户对信息的不同需求,提出在分析网络业务抗毁性时应考虑网络用户节点在作战体系中的功能类型和业务之间的关联性。通过分析网络用户的可能类型及其之间的交互性,提出了一种描述通信网络关联业务的方法——QFD样式的业务量矩阵;给出了考虑用户类型和业务关联的军事通信网络业务抗毁性分析过程;以某体系作战通信网络为例,验证了所提方法的合理性和有效性。

阻抗函数不对称下多用户类型和多模式时变拥挤收费模型(英文)

研究了公交车和私家车相互作用下的排队网络在高峰时段随时间变化的最优拥挤收费问题.将时空拓展网络(STEN)与传统的网络平衡模型技术相结合,建立了多用户类型、多模式和多准则交通网络平衡模型.不同类型的用户具有不同的时间价值(VOTs),同一类用户根据出行时间和成本的不同权重确定出行负效用或一般出行成本.此外,将对称成本函数模型进行拓展,考虑公交车和私家车间的相互作用.发现当系统目标函数采用费用作为计量单位时,存在统一的路段收费模式,使多用户类型、多模式和多准则用户平衡流转变为系统最优流模式.此外,发现阻抗函数对称的边际成本收费模型不能反应不同路段上交通流的相互作用,得到的收费值偏小.

长尾理论在医院图书馆用户类型转化中的应用

依据长尾理论分析医院图书馆长尾头部用户及尾部用户的特征,探讨长尾理论在医院图书馆一般用户向重点用户转化中的作用,提出具体措施,包括开展个性化服务、建立良好的互动沟通平台、丰富资源体系、提高馆员素质等方面。

面向多用户类型的泥石流应急灾害信息特征可视化方法

泥石流具有突发性、发生地点不确定性、响应时间紧迫、危害性严重等特点,而应急状态下泥石流风险图可用于辅助科学决策、保障应急救援能力以及提升公众安全意识,以达到防灾减灾的目的。针对泥石流灾害可视化对象众多,且不同用户类型的可视化需求和偏好不一样等问题,本文选定汶川七盘沟泥石流为研究对象,以泥石流时空过程模拟结果和灾害专题数据作为数据基础,根据不同用户类型在应急状态下对颜色和符号的认知能力,以及对应的可视化需求,构建应急状态下面向多用户类型的泥石流灾害信息特征可视化技术体系。实验结果表明:其研究成果有助于提高公众对于泥石流灾害风险意识,为决策者科学有效决策和救援人员快速救援提供参考意见。

公共图书馆用户类型

近三年来对公共图书馆改革进行了详细的调查研究后发现(注1),专业图书馆员普遍认为图书馆存在四个不同等级的用户类型。在其他类型图书馆的改革中也出现了同样情况,但都没有完整、准确地概括出来。

计及用户类型的电能质量区间评估方法

现有电能质量评估方法往往仅根据单个测量点处单一时间断面的数据进行评估,而且较少考虑用户类型。针对此提出一种计及用户类型的电能质量区间评估方法。首先建立含稳态与暂态指标的电能质量评估指标体系,并考虑各项指标在时间域和空间域中的不确定性,采用区间数对其进行描述。然后结合不同类型用户对电能质量的需求差异,利用改进层次分析法确定对应各类用户的各项指标主观权重。通过对指标区间数据进行规范化处理,利用改进区间CRITIC法确定客观权重。随后基于博弈论的思想求出最优组合权重,并采用马田-TOPSIS综合评估方法得出针对不同类型用户的电能质量优劣排序。最后,通过实际算例分析对所提方法的有效性进行验证。结果表明,所提方法的评估结果相比现有方法更加合理。

科学论文首条推特的积累速度与用户类型分析

[目的/意义]科学论文的首条推特是论文在推特平台传播的起点,对论文首条推特进行分析有利于展现推特数据的积累模式与用户行为特征。[研究设计/方法]以200余万篇Web of Science论文为样本,对不同学科领域科学论文首条推特的积累速度和用户类型进行了大规模比较研究。[结论/发现]生物医学与健康科学、人文与社会科学领域的论文具有最高的推特数据覆盖率。物理学与工程学领域的论文则表现出最快的首条推特积累速度。大部分情况下,科学传播者和科研人员是最快发布首条推特的用户类型。此外,对于大部分发表了较多推特数据的论文的国家/地区而言,来自当地的推特用户很大程度上贡献了本国/地区作者发表论文的首条推特。[创新/价值]对首条推特的分析有助于从数据积累的源头理解科学论文在推特平台的传播过程。

微博用户类型及其信息生产力形成研究

本文在新媒体营销的框架下,从微博用户的现有分类入手,结合实际情况,观察用户在信息获取、发布与交流方面的特征并创新对微博用户的分类。基于这样的微博用户分类,再结合传统营销与微博新环境,探讨"作为消费者的受众"在微博中的信息生产力形成问题。

考虑移动群智感知用户类型的激励机制设计

群智感知是一种招募移动设备用户完成数据采集、云计算等任务的感知模式。但在不对称信息场景下,因云平台无法观测到用户私人类型信息而处于不利地位,产生不能有效利用用户、导致自身利益被削减的问题。利用基于契约理论的群智感知激励机制,针对不同类型用户,在对称信息场景和不对称信息场景下,分别设计了最优契约,并提出了最优方案不等式,有效地最大化云平台的收益,激励了用户披露其私人信息。最后利用仿真验证了最优契约,并讨论了噪声、成本、分界线对云平台收益的影响。

基于密度峰值聚类的用户类型划分

提出了一种快速查找密度峰值的聚类方法,在电力市场的实际运营中,根据用户消费情况获得私有信息,实现用户类型的合理划分,有效反映了不同类型可控负荷对价格响应的差异性,从而为零售电价设计提供理论依据.

用户发帖行为、用户类型与兴趣群组之间的关系研究

[目的/意义]旨在为社交媒体的用户行为与用户类型研究提供参考。[方法/过程]以Facebook用户为研究对象,采用两级聚类方法。首先,根据用户元数据将帖子分组,包括帖子主观及极端程度、帖子长度、用户互动频率,以此来揭示用户发帖行为;其次,将用户发帖风格和行为特征规范化并组合成一个特征向量,将K-均值聚类应用于标准化后的多维特征向量;最后,根据用户发帖风格、情感和影响力识别出不同特征的用户类型。[结果/结论]通过5种用户类型来描述用户发帖行为,同时,这些用户类型会在不同的兴趣群组中呈现出不同的分布状态。针对这一现象,社交媒体可以对用户进行个性化推荐,从而提高用户活跃度,增加用户黏性。