“内外兼修”企业社交媒体使用对突破式创新的驱动机制研究

数字化时代社交媒体蓬勃发展,为企业突破式创新带来了机遇。现实中,如何运用社交媒体实现突破式创新是企业面临的重要问题。结合组织学习理论、社会资本理论,从内外部视角探索两种社交媒体可供性对企业突破式创新的差异化作用机制。结果显示,内部整合导向的社交媒体使用通过组织忘却学习促进突破式创新,外部营销导向的社交媒体使用通过加深跨界用户嵌入促进突破式创新。此外,双元战略导向在两条路径上分别发挥调节作用。创业导向水平越高,内部整合导向的社交媒体使用对组织忘却学习的促进作用越显著;市场导向水平越高,外部营销导向的社交媒体使用对跨界用户嵌入的推动作用越显著。结论有助于丰富社交媒体与突破式创新相关研究,为企业应用社交媒体技术实现突破式创新提供启示。

多源域迁移学习的肌电-惯性特征融合及手势识别

在跨用户手势识别研究中,针对单源域迁移学习存在的负迁移和模型泛化性能差的问题,本研究创新性地提出了一种基于肌电-惯性特征融合的多源域迁移学习策略,关键创新点在于整合多个源域的数据,并在此基础上采用域特有特征对齐与域分类器对齐的技术手段。这一方法旨在强化模型在不同用户间的手势识别性能,进而显著提升跨用户手势识别系统的准确性。首先,引入长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络模型,提取肌电-惯性信息的平均绝对值、方差、峰值等时序特征;其次进行域特有特征对齐与域分类器对齐,利用多个源域数据完成对目标域的特征提取;最后融合分类损失、域特有特征差异损失和域分类器差异损失3个损失函数,协同优化整体损失。实验结果表明,所提方法与单源域、源域组合等多种传统方法相比,识别平均率有所提高,在NinaPro DB5数据集上,目标用户的手势识别平均准确率达到80%以上。

联动共创:情境差异下基于播客的跨平台知识交流研究

[研究目的]聚焦情境差异下基于播客的用户跨平台知识交流行为,对其行为规律和特征进行分析,揭示此过程所呈现的跨平台知识共创模式及效果,有助于完善网络平台知识共创机制,为平台及用户提供实践指导。[研究方法]以1 169档播客为研究对象,分别获取垂直类平台150 497条和综合类平台7 494条知识交流数据,并实现跨平台用户对齐,从跨平台用户特征、知识交流主题、情感倾向等方面开展跨平台知识交流前后的比较分析。[研究结论]垂直类播客平台与综合类平台基于跨平台用户实现联动,产生了行为复杂度和内容创新度不同的五类跨平台知识共创模式,提升了播客的知识价值和正向传播效应;跨平台知识共创效果与平台情境差异关联密切,亦存在用户类型差异的影响,其中高影响力生产者用户在跨平台过程中表现出更高的创新性、正向情感倾向性以及跨平台身份表征相似性。

融合跨平台用户偏好与异质信息网络的推荐算法研究

[目的/意义]本文基于跨平台用户的异构大数据,提出一种融合跨平台用户偏好与异质信息网络的推荐算法(CPHAR),对于缓解个性化推荐的稀疏性和冷启动问题具有重要意义。[方法/过程]首先,根据跨平台用户信息构建核心兴趣朋友圈,使用卷积神经网络和自注意力机制捕捉用户在源平台和目标平台中的信息偏好特征;其次,根据核心兴趣网络以及推荐项目之间的关系构建异质信息网络,使用异质图注意力网络模型进行特征聚合;最后,将以上特征嵌入改进后的矩阵分解模型,计算推荐得分。[结果/结论]模型在自主构建的4个跨平台数据集中均表现出优越的性能,本文不仅弥补了推荐领域中跨平台多属性和细粒度数据集的空缺,而且通过引入跨平台特征进一步完善了推荐系统相关的理论与方法体系。

基于社区与社交关系的跨网络身份匹配模型

跨社交网络身份匹配技术可以判断来自不同社交网络的账号是否属于同一个自然人。但社交网络拓扑结构复杂,数据庞大,因此匹配准确的同时节省计算资源与时间仍然是一个巨大的挑战。针对上述问题,提出基于社区结构与社交关系的跨社交网络身份匹配方法(IMCS)。IMCS利用社交结构与跨网络对齐的互动值向量进行用户表征,解决用户跨网络社交数据分布具有差异性的问题,并通过划分跨网络社区结构提出优先匹配机制,减少无效匹配次数并提高匹配的精度。基于真实社交网络数据集的实验结果表明,IMCS的表现优于对比算法,并在提升跨社交网络身份匹配准确率的同时降低无效匹配次数。

融合信息瓶颈与图卷积的跨域推荐算法

基于迁移学习的跨域推荐可以有效地学习连接源域和目标域的映射函数,但其性能仍然受到表征质量不高和负迁移问题的影响,不能有效地为冷启动用户进行推荐,为此提出了一种融合信息瓶颈与图卷积网络的跨域推荐模型(IBGC)。利用图卷积神经网络聚合有关联的用户-用户和项目-项目信息;利用注意力机制学习用户和项目偏好,以提高节点特征表示质量;考虑到两个领域的信息交互,将重叠用户进行嵌入表示的同时限制特定信息的编码,利用信息瓶颈理论设计了三种正则化器,以捕获域内和跨域用户-项目的相关性,并将不同领域的重叠用户表征对齐以解决负迁移问题。在Amazon数据集中的四对公开数据集上进行实验,实验结果表明该模型在MRR、HR@K和NDCG@K三个推荐性能指标上的表现均优于基线模型,在四对数据集上与最优对比基线模型相比,MRR平均提升34.36%,HR@10平均提升34.94%,NDCG@10平均提升36.83%,证明了IBGC模型的有效性。

细微粒度视域下国内外跨社交网络用户对齐研究综述

针对多源复杂网络用户管理所面临的冷启动、信息孤岛问题难以满足企业在不同社交网络中识别同一用户的困境,传统的仅使用单一维度特征提取源的跨社交网络用户对齐方法难以实现迅速、精准的用户识别,而使用细微粒度视域下的多维特征提取源可以有效耦合各类用户信息的优势以提升识别效率和精准度。论文首先以国内外跨社交网络用户对齐的相关文献为研究对象进行系统性分析,从细微粒度视域出发对文献主要内容进行汇总与梳理;然后逐一细化地对比分析以总结现有不同研究所采用的特征提取源之间的差异、优势和桎梏;最后从隐私数据集获取、多维数据集成和多源社交网络数据耦合3个方面来对未来用户对齐领域中的研究前沿方向与研究深入挖掘点作出展望。

用户生成内容对消费者跨境电商平台行为意向的影响

摸清用户生成内容的内涵及其对消费者行为意向产生的影响机制,有利于跨境电商平台实施精准的营销策略。通过问卷调查收集数据,基于TAM模型理论实证分析用户生成内容对消费者跨境电商平台行为意向的影响情况。结果显示,用户生成内容的发布者和时效性对消费者跨境电商平台行为意向产生显著正向影响;用户生成内容的专业性对消费者在跨境电商平台上的购买意愿产生显著正向影响;用户生成内容的关注度对跨境电商平台的推荐意愿产生显著正向影响;文字评论类内容对消费者跨境电商平台购买意愿的影响明显小于社交分享类内容产生的影响;同时,高中及以下学历的消费者在跨境电商平台上的行为意向明显低于研究生学历的消费者。因此,为了增强消费者对跨境电商平台的行为意向,作为跨境电商平台,首先,需要充分发挥知名发布者对平台正面宣传与推介的头雁效应,鼓励广大用户适时更新在线内容;其次,善于打造具有专业水准的在线内容,提高在线内容的阅读量和被点赞量;最后,要注重生成社交分享类的在线内容,并着力发布通俗易懂的平台简介与简明的平台交易流程。

改进Petri网下异构跨域用户身份验证方法

在异构跨域用户身份验证时,由于用户身份存在属性特征难以捕捉、状态描述误差大等问题,导致验证精准度较低,为有效解决这一问题,文中提出一种基于改进Petri网的用户身份验证算法。利用改进Petri网反映不同局域网中事物间依赖关系,将异构跨域用户活动模型与Petri网模型转换,采用同步用户的状态变化提取实时状态特征值。通过建立云间身份认证中心,计算用户不同身份代表性词语在一定周期内出现的次数和频率值。提取频率最高的词语,并计算该词语在待验证用户全部代表词语库中的权重值,对比权重值与验证熵值,将得到的验证参数输入到认证中心,输出验证结果。实验结果表明,所提方法在先验节点比例为8%时,验证准确率达到0.9,且召回率和综合指标均在0.6以上,具备一定的抗攻击性,整体实用性能强、利用价值高。

跨文化传播视角下多语言用户信息分享行为过程模型构建研究

[目的/意义]全球化使得个体与不同文化的接触日益频繁,掌握多种语言的个体能够借助多元文化融合的机遇,利用数字平台为中华优秀文化的交流和传播提供新的路径和方向。[方法/过程]社交媒体时代多语言用户成为中国文化跨文化传播的核心推动者。故此,文章以多语言用户,即掌握两种及以上语言的用户作为研究对象探究其如何借助信息分享行为传播中华文化相关内容。通过众包方式收集来自全球355个多语言用户跨文化信息分享数据,采用主题分析法构建了多语言用户信息分享行为过程模型,旨在揭示具体的形成机制和行为规律。[结果/结论]构建了包含动机驱动阶段、信息交互阶段和体验感知阶段的多语言用户信息分享行为过程模型。立足中国文化语境,有助于凸显跨文化研究情境,对于促进新时代跨文化传播具有重要意义。

国内B2C出口跨境电商平台卖家用户满意度研究——以Temu平台为例

随着产业结构升级、电子信息技术发展和境外消费者需求激增,国内B2C出口跨境电子商务平台迎来了新的发展机遇。基于平台政策机制、平台服务、卖家经营绩效、平台流量与分发4个维度构建的卖家用户满意度评价体系,为研究国内B2C出口跨境电子商务平台经营发展方向提供了新的思路。拼多多跨境电商平台Temu近两年发展迅猛,一跃成为美国头部电商网站,具有很强的代表性。结合AHP-Fuzzy法,对其卖家用户满意度进行实证研究后发现,完善物流仓储模式、优化平台活动策略、调整托管模式与报价规则以及制定合理的退货罚款政策是目前国内B2C出口跨境电子商务平台必须高度重视的工作。这一研究为国内B2C出口跨境电子商务平台卖家用户满意度研究领域研究提供参考。

融合多个性化桥和自监督学习的跨域推荐算法

针对跨域推荐系统中目标域中项目交互较少的用户,提出一种融合多个性化桥和自监督学习的跨域推荐算法(MS-PTUPCDR)。首先,在目标域加入变分二部图编码器,使用变分推理框架生成潜在变量,目标域用户表示聚合其同构邻居信息。其次,将用户单一偏好桥扩展为用户多个性化偏好桥,将用户在多源域可转移的用户因子转移到目标域,在目标域加入多头注意力机制融合分别来自不同源域转换的用户潜在因子作为自监督学习的辅助任务。最后,在目标域中将聚合用户邻居因子和融合后的用户多源域转移用户因子进行自监督学习。在目标域通过用户自监督学习后的用户因子和目标域项目因子点积进行目标域项目评分预测。算法在Amazon和MovieLens两个数据集上进行实验,结果表明算法在MAE和RMSE两个评价指标上优于对比基线算法,在两个数据集上与最优对比基线算法相比,MAE平均提升1.96%,RMSE平均提升1.92%,验证了算法的有效性。

基于图像云数据去重的高性能隐蔽通信方案

提出了一种基于图像云数据去重的高性能隐蔽通信方案。首先,以图像作为消息载体,利用图像区域的灰度均值差异实现一个文件同时映射到多个比特的效果,增强了通信的隐蔽性;然后,设计了一套基于分组的基础图像库,库内图像按指定顺序排列,通过动态确定库内区间实现消息载体的随机化选择,并采用最低有效位算法嵌入与消息内容无关的辅助标记信息,保证了通信的安全性与可靠性;最后,提出了基于时间戳对齐区间的同步化机制,并引入多轮遍历策略和空数据分组概念对图像库进行高效利用,提高了通信的传输效率。实验结果证明,对比其他基于跨用户去重实现秘密信息隐蔽传输的研究,所提方案优化了文件上传次数与消息长度的关联性,有效提升了综合传输速率,进一步增强了通信的安全性和隐蔽性。

跨文化传播视角下多语言用户信息分享行为影响因素组态研究

探究跨文化传播视角下多语言用户信息分享行为影响因素组态,有助于提升其跨文化信息分享意愿,促进跨文化信息资源流动。文章以多语言用户为对象,围绕信息主体、内容、技术和环境四个维度提取研究变量。通过问卷调查收集数据,并采用模糊集定性比较分析和回归分析,识别多语言用户信息分享行为影响因素的关键组态。研究发现,跨文化传播视角下多语言用户信息分享行为发生的必要条件为社交环境,产生显著正向影响的关键因素包括语言环境、文化环境、社交环境、系统质量,且核心影响因素组态主要有三种类型即多元环境导向型、文化环境沉浸型和语言环境敏感型。研究结果不仅验证了信息分享行为多维度因果结构的基本稳定性,而且揭示了其在动态变化过程中特定因素的可变性和情境依赖性特征。这些发现既丰富了对于跨文化传播视角下信息分享行为影响机制的理论认识,也为制定跨文化传播策略提供了实践参考依据,可针对性地强化或调整干预措施以优化多语言用户的信息分享效果。

基于IDaaS的云计算多域用户身份一致性供应管理

在云计算环境下,存在着大量的跨域访问控制问题。同时在多域云计算环境下,如何实现用户身份信息的一致性管理,实现跨域身份融合,已经成为云安全领域的重要研究内容。针对云计算多域环境下用户身份信息的一致性供应管理问题,给出了一种基于身份服务管理IDaaS的云用户身份一致性供应管理的方法。首先对SCIM协议和OAuth身份授权协议进行分析,通过将两个协议结合,实现企业域与IDaaS之间的身份信息同步;通过创建身份转换规则实现第三方租户与IDaaS之间的身份信息同步,进而实现用户身份信息的一致性供应。同时基于LDAP协议实现了跨域环境下多IDaaS用户身份信息一致性同步。

基于GPR模型的用户量预测优化方法

高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)是一种基于高斯过程的非参数化贝叶斯回归方法,其可以灵活适应不同类型数据,用于建模和预测数据之间的复杂关系,具有拟合能力强、泛化能力好等特点。针对海量用户场景下用户量实时预测问题,提出一种基于GPR的用户量预测优化方法。在滑动窗口方法处理数据的基础上,选择合适的核函数,基于k折交叉验证得到最佳超参数组合以实现GPR模型训练,完成在线用户量的实时预测并进行性能评估。实验结果表明,相比于采用训练集中输出数据方差的50%作为信号噪声估计量的传统方案,所提方法具有较高的预测准确度,并且在测试集均方根误差(root mean square,RMS)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均偏差(mean bias error,MBE)和决定系数R 2这4个评估指标方面均有提升,其中MBE至少提升了43.3%。

基于跨境电商评论分析的板式衣柜设计研究

跨境电商家具产品由于起步晚、发展慢、专业性不足等问题尚不能满足消费者的主要诉求。而境外用户需求由于距离远、文化差异大等原因难以通过主流的用户调研手段进行收集分析。本文通过八爪鱼采集工具对跨境电商平台的用户在线评论进行收集,通过AntConc平台进行数据预处理,通过共现矩阵进行文本分析,以PCMS系统为理论框架,对跨境电商板式衣柜中存在的关键用户需求进行提炼整合,得出跨境电商板式衣柜产品设计要点。同时,本研究方法对于其他电商家具的研究也具备一定借鉴意义。结论表明,用户需求聚焦在组装、功能和外观三方面,总结跨境电商衣柜的设计要点为关注组装体验和说明书可读性、关注板式衣柜的多场景适配性及注重产品外观适应性设计。通过两款跨境电商平台畅销产品的用户评论分析,进一步验证了设计要点的准确性,为跨境电商板式衣柜的设计研发提供指导。

互联网视频媒体对新疆地区视频App内容创新与传播的影响研究

该文围绕互联网视频媒体对新疆地区视频App内容创新及其传播影响进行了系统研究,分析了用户特征、内容偏好和技术发展对视频媒体的促进作用,揭示了内容创新的关键机制和用户参与的重要性。特别强调了跨文化内容创新策略,以及社交媒体在加速内容传播中的核心角色,评估了这些因素存在的共同作用,提升视频内容的地区影响力,促进文化交流和经济发展。研究结果表明,有效的内容创新与传播策略能够显著提高新疆视频App的吸引力和影响力,对促进地区文化多样性和社会融合具有积极意义。此外,该研究为视频媒体内容创新与传播的未来方向提供了策略建议。

电力用户信息的多区块链管理及跨链查询方法研究

区块链技术在保证电力用户信息安全隐私上具有良好表现及前景,但其去中心化特点带来节点存储压力过大的问题,导致节点服务器运行速度过慢,交易处理性能低下。为减轻节点的存储任务,提出多链管理及跨链查询的方法。利用多通道技术对账本进行多路隔离,实现了巨量数据节点的多链管理。针对多链间的“数据孤岛”问题,增加中间人节点并结合键值查询方法实现了跨链查询,从而成功构建了具备多链管理及跨链查询的电力用户信息区块链管理系统。系统测试表明:在保证用户信息安全隐私的前提下,有效缓解了节点存储压力过大的问题,系统稳定高效且能够跨链查询。该方法实现了电力用户信息安全存储、系统高效运行、数据全局共享,为推动国家电网数字化建设提供参考。

计及用户满意度的可调节负荷资源需求响应优化策略研究

为提高需求侧资源灵活度,加强电网调节能力,基于多层级调控架构提出一种计及用户满意度的可调节负荷资源需求响应优化策略:通过层级间的协作和跨区聚合来高效完成需求响应业务,通过调整聚合商定价确保用户的满意度水平,同时提高负荷聚合商的收益。最后通过算例分析可以看出,所提出的需求响应优化策略在保证用户满意度的前提下,通过多层级协作完成了电网调控需求,并实现了负荷聚合商收益最大化的目标。