典型文献
多维属性融合视角下的在线健康社区关键用户识别研究
文献摘要：
[目的/意义]在线健康社区已成为公众获取医疗信息和服务的重要形式.识别在线健康社区关键用户及其特征,为提升健康社区服务质量和效率提供理论依据.[方法/过程]基于信息行为学理论构建了包括交互行为属性、信息质量属性、情感倾向属性的多维分析框架,利用AttriRank算法和网络抗毁性评估方法识别在线健康社区关键用户.[结果/结论]在胆系癌症疾病QQ群中识别出15个关键用户.他们不仅具有高活跃性和高互惠度的交互行为特征,还具备多样性水平高且结构均衡的信息质量特征,且多数持有正向情绪倾向."行为+内容+情绪"的分析框架和考虑属性的用户排序算法能准确识别在线健康社区关键用户,为在线健康社区的持续运营供了科学的决策支持.[创新/局限]构建多维属性分析框架进行在线健康社区关键用户识别,丰富了在线健康社区关键用户识别的理论体系.
文献关键词：
在线健康社区;关键用户;属性融合;AttriRank算法;网络抗毁性评估
中图分类号：
作者姓名：
张军;李新旺;李鹏
作者机构：
山东理工大学管理学院,山东淄博255012
文献出处：
引用格式：
[1]张军;李新旺;李鹏-.多维属性融合视角下的在线健康社区关键用户识别研究)[J].情报科学,2022(03):82-90
A类：
AttriRank,网络抗毁性评估,信息质量特征
B类：
多维属性,属性融合,融合视角,在线健康社区,关键用户识别,医疗信息,社区服务,质量和效率,信息行为,行为学,理论构建,交互行为,行为属性,质量属性,情感倾向,多维分析框架,方法识别,QQ,活跃性,互惠,行为特征,结构均衡,排序算法,准确识别,决策支持,属性分析
AB值：
0.229567
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