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社区画像研究综述

论文摘要

[目的/意义]社区画像对于解决社交网络信息过载问题,实现深层次的个性化知识服务意义重大。针对社区画像研究现状,进行客观的分析与评价,以期为社区画像进一步研究与应用提供思路。[方法/过程]通过文献调研与分析,从研究内容、方法体系和应用场景3方面对社区画像进行调研、分析与归纳,评述其研究现状,提出未来的重点研究方向。[结果/结论]以分析静态用户数据,采用相似性方法画像为主,聚焦于推荐服务、社区发现等传统应用。当前社区画像研究尚处在起步阶段,其数据对象、研究方法与技术手段都有待丰富,社区画像的发展前景与应用空间广阔,需进一步开拓。

论文目录

  • 1 社区画像研究内容
  •   1.1 社区画像概念
  •   1.2 社区画像模型
  •   1.3 社区画像研究对象
  • 2 社区画像方法
  •   2.1 基于单用户画像融合的社区画像
  •   2.2 基于用户数据的社区画像
  •     2.2.1 社区行为画像
  •     2.2.2 社区主题画像
  •     2.2.3 社区传播画像
  •   2.3 基于社区差异性画像
  •   2.4 社区画像方法比较
  • 3 社区画像应用场景
  •   3.1 面向精准推荐服务
  •     3.1.1 丰富用户画像
  •     3.1.2 支持群体推荐
  •   3.2 面向知识发现服务
  •     3.2.1 辅助社区发现
  •     3.2.2 社区信息可视化
  •     3.2.3 寻求合作与辅助决策
  •   3.3 面向信息传播服务
  •     3.3.1 网络营销推广
  •     3.3.2 网络舆情监测
  • 4 结论
  •   （1）全景式动态社区画像。
  •   （2）基于知识图谱的社区画像。
  •   （3）基于差异性社区画像。
  •   （4）社区画像应用场景泛化。
  • 作者贡献说明:

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘蕾蕾,王胜涛,胡正银

    关键词: 社区画像,用户数据,内容画像,传播画像,社区发现,推荐系统,知识服务

    来源: 图书情报工作 2019年23期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,社会科学Ⅰ辑,社会科学Ⅱ辑

    专业: 中国政治与国际政治,社会学及统计学,图书情报与数字图书馆

    单位: 中国科学院成都文献情报中心,中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系,江南大学糖化学与生物技术教育部重点实验室

    基金: 中国科学院“十三五”信息化专项“面向干细胞领域知识发现的科研信息化应用”(项目编号:XXH13506-203)研究成果之一

    分类号: G353.1;D669.3;C912.3

    DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2019.23.014

    页码: 122-130

    总页数: 9

    文件大小: 784K

    下载量: 479

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/45978b845bd7ad4ccfec9c4a.html