理论研究

意愿经济环境下用户情报需求的深度挖掘与探索

  • 刘如 ,
  • 李梦辉 ,
  • 张惠娜 ,
  • 黄裕荣 ,
  • 周京艳
展开
  • 北京市科学技术情报研究所 北京 100044
刘如(ORCID:0000-0002-3672-6458),助理研究员,硕士,E-mail:rudyliu1983@hotmail.com;李梦辉(ORCID:0000-0001-8151-5898),副主任,副研究员,博士;张惠娜(ORCID:0000-0001-7835-8115),助理研究员,博士;黄裕荣(0000-0003-2780-6330),助理研究员,硕士;周京艳(ORCID:0000-0003-0599-0130),助理研究员,博士。

收稿日期: 2016-06-27

  修回日期: 2016-11-28

  网络出版日期: 2017-01-05

Deep Mining and Explore of User Intelligence Demand under the Environment of the Intention Economy

  • Liu Ru ,
  • Li Menghui ,
  • Zhang Huina ,
  • Huang Yurong ,
  • Zhou Jingyan
Expand
  • Beijing Institute of Science and Technology Information, Beijing 100120

Received date: 2016-06-27

  Revised date: 2016-11-28

  Online published: 2017-01-05

摘要

[目的/意义] 意愿经济是随着互联网和大数据技术发展而形成的一种围绕用户意愿并以需求为导向的新经济模式。在这种经济行为模式下,对用户情报需求进行深度挖掘研究,对提升情报服务能力具有重要意义。[方法/过程] 以意愿环境下情报服务的变革为切入点,通过建立用户需求分析模型UDAM,对情报服务平台新老用户的情报需求进行描述,并应用文本特征向量的分析方法,对与用户相关的文本进行机器学习,深度挖掘出关键词及用户情报需求的兴趣变化,深入挖掘并动态追踪、锁定情报用户的情报需求。[结果/结论] 在意愿经济的思维模式下,以满足用户个性化情报需求为宗旨,对用户进行有针对性的情报推送服务是未来情报服务发展的必然趋势。

本文引用格式

刘如 , 李梦辉 , 张惠娜 , 黄裕荣 , 周京艳 . 意愿经济环境下用户情报需求的深度挖掘与探索[J]. 图书情报工作, 2017 , 61(1) : 14 -24 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2017.01.002

Abstract

[Purpose/significance] The intention economy is a kind of new economic pattern which is formed around the users' intention and demand-oriented with the development of Internet and big data technology.In this mode of economic behavior, the research on deepmining of user intelligence demandis of great significance to enhance the intelligence service.[Method/process] This paper takes intelligence service revolution under the environment of intention economy as the breakthrough point,andputs forward the research of user intelligence demand. Itbuilds the UDAM (User Demand Analysis Model) to describeintelligencedemand of new and old users on the intelligence service platform. It uses the text feature vector analysis method to learn intelligence reports, which users bought from intelligence service platform. The key words and user's interests changing of intelligence demand in time are found out, anduser's intelligence demandaredeeplymined and dynamiclyscouted.[Result/conclusion] Under the thinking patterns of intention economy, supplying intelligence initiative push service to users, which can meet user demand for the purpose of personalized, is the inevitable trend of future intelligence service development.

参考文献

[1] SEARLS D. The intention economy:when customers take charge[M]. Massachusetts:Harvard Business Review Press, 2012.
[2] HarvardUniversity.R-button in vendor relationship management[EB/OL].[2016-09-25]. https://cyber.harvard.edu/projectvrm/R-button.
[3] 靖继鹏,马费成,张向先.情报科学理论[M].北京:科学出版社,2009.
[4] 王秀成.论情报科学研究中的带头领域[J].情报科学,1990(4):27-30.
[5] 靖继鹏,李勇先.试构造以用户为核心的情报学理论体系[J].情报业务研究,1991(4):193-198.
[6] 曹磊,陈灿,郭勤贵,等.互联网+跨界与融合[M].北京:机械工业出版社,2015.
[7] 茵沫.意愿经济重构消费者主权[J].互联网周刊,2016(5):24.
[8] 郑荣,杨冉.基于云服务平台的竞争情报服务联盟构建研究[J].情报理论与实践,2016(39):55-56.
[9] 余晖.半官方教育智库如何服务政府决策——香港教育统筹委员会的经验与启示[J].现代教育管理,2015(12):17-22.
[10] 张硕.中小企业竞争情报服务中的用户模型研究[D].大连:大连理工大学,2010.
[11] 潘建国.基于语义的用户建模技术与应用研究[D]. 上海:上海大学计算机工程与科学学院,2008.
[12] LATAPY M,MAGNIEN C,VECCHIO N D. Basic notions for the analysis of large two-mode networks[J].Social networks, 2008,30(1):31-48.
[13] DEERWESTER S, DUMAIS S T, FURNAS G W, et al.Indexing by latent semantic analysis[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 1990,41(10):391-407.
[14] JOACHIM T.Text categorization with support vector machines:learning with many relevant features[J]. European conference on machine learning, 1998,10 (1):137-142.
[15] 蒲雷.组织决策情报需求分析方法研究[J]. 现代情报, 2009, 29(8):48-50.
[16] 王庆红,王平.企业用户情报需求挖掘及资源关联可视化展示研究[J]. 图书与情报,2014(3):27-32.
[17] 陶秀杰, 龚婷, 吴志强. 基于交互式情报用户需求深度挖掘的电网信息检索方法研究[J]. 图书情报知识, 2014(4):57-62.
[18] 涂海丽,唐晓波,谢力.基于在线评论的用户需求挖掘模型研究[J]. 情报学报, 2015(10):88-97.
[19] 卢扬竹,张新有,祁玉. 邮件过滤中特征选择算法的研究及改进[J]. 计算机应用, 2009, 29(10):2812-2815.
[20] 吴晓平,张长利,朱丽娜. 基于网页内容块策略的主题爬行[J].计算机工程与应用, 2008, 44(9):143-146.
[21] 张琼.Web主题网页内容安全监管研究[D].西安:西安电子科技大学,2008.
[22] 唐坚刚, 魏然. 基于权重均值的不良网页过滤算法研究[J]. 计算机工程与设计,2008, 29(5):1088-1089, 1107.
[23] RICCIL F,ROKACH L,SHAPIRA B,et al.Recommender systems handbook[M].Berlin:Springer. 2011.

Options
文章导航

/

〈 〉