社会化推荐中信任值的计算

TRUST信 任你愿意听一个人的意见吗？你愿意容忍一个人的错误吗？不管是在工作还是感情，甚至在网络上远程交流，或是商业里品牌与消费者之间的交流，“信任”都是一切的前提。

你是容易让人信任的人吗？B 心理测试题：哪个握手最代表真诚，测你是一个容易被信任的人AC DA 易被人信任指数四颗星你是一个非常nice的人，不仅性格活泼开朗，内心也非常的善良。

当别人取得成就时，你会发自内心地为他庆祝，当别人遇到困难时，你会及时伸出援手。

大家有什么困难都会想要找你，希望在你那里能够得到解决的办法，你也会不遗余力的帮助他们。

你是非常值得信任的人，大家都愿意成为你的朋友。

B 易被人信任指数一颗星你是有一点外强中干的性格，外表看起来你非常的具有决断力，但其实你的内心常常犹豫不决。

每当遇到事情的时候你缺乏自己的主见，总是希望能够得到他人的指点，这样的你很不容易让别人对你产生足够的信赖感。

但是做平常的普通朋友还是很适合的，你会耐心地倾听他们。

C 易被人信任指数两颗星你是一个非常热心的人，当身边的人向你寻求帮助时，你一定会毫不犹豫的答应。

但是有的时候事情超出了你的能力范围，你会把事情搞砸或者做得不尽如人意。

这样大家都会对你产生一些不满者，久而久之也不会很信任你。

但是大家还是很喜欢与你交往的，和你交流总是开心愉快的。

D 易被人信任指数三颗星你是一个比较低调内敛的人，很多时候总是默默地坐在一边，不发表意见。

但是你会认真思考这段时间发生的事情，以便找出更好的解决方法。

在他人眼中你是一个非常沉稳理智的人，不仅办事靠谱，也非常的热心，大家都会比较信任你。

信任是双方的，值得信赖的关系，是双方都能充分展现自己。

不用花费精力去保护自己，向对方开放信息和想法。

不要让双方的冲突侵蚀信任，没有这些“浪费”，相互之间可以做很多工作，建立友好的关系。

著名的麦肯锡信任公式： Trust=（C+R+I）/S信任=可信度+可靠度+亲密度自私（自我利益）C R I S公式中的四大元素可信性亲密性可靠性自我利益导向Credibility 可信性指的是“我有多大程度能相信他说的话”；没有可信度的人，会被认作“夸夸其谈”；可信度（信誉度）是和能力相关，是人们对你的技术能力和专业知识的相信程度。

社交媒体营销的度量指标了解如何衡量和评估营销效果社交媒体营销的度量指标：了解如何衡量和评估营销效果社交媒体已成为企业营销中不可或缺的一部分。

然而，要确保营销活动的有效性，我们需要了解如何衡量和评估社交媒体营销的效果。

本文将介绍一些常用的度量指标，帮助您更好地评估社交媒体营销的效果。

一、关注者数量（Follower Count）关注者数量是衡量社交媒体账户影响力的重要指标。

关注者数量的增长可以反映出品牌或企业在社交媒体上的受欢迎程度。

然而，仅仅关注者数量的增长并不能代表营销效果的提升，更为重要的是要关注关注者的质量和参与度。

二、参与度（Engagement）参与度是衡量社交媒体营销效果的关键指标之一。

参与度可以通过测量用户的互动、点赞、评论和分享等行为来评估。

高参与度意味着用户对品牌或企业的兴趣和参与程度较高，帮助提高品牌曝光和用户互动。

三、转化率（Conversion Rate）转化率是衡量社交媒体营销效果的重要指标之一。

转化率是指用户从社交媒体渠道转变为实际购买、注册或其他目标行为的比率。

通过跟踪转化率，我们可以了解社交媒体营销对推动实际业务结果的影响。

四、流量来源（Traffic Sources）社交媒体营销可以为网站带来大量的流量。

了解流量来源可以帮助我们评估不同社交媒体渠道对网站流量的贡献程度。

通过分析流量来源，我们可以确定哪些渠道的效果较好，以便更有针对性地进行营销策略调整。

五、社交共享（Social Sharing）社交共享是衡量社交媒体营销效果的指标之一，它衡量了用户通过社交媒体平台分享品牌或企业内容的频率和规模。

高社交共享意味着用户认可品牌或企业，并愿意将内容传播给更多的人，进一步提升品牌曝光和影响力。

六、品牌声誉（Brand Reputation）社交媒体是用户讨论和分享意见的重要平台，因此可以通过社交媒体来了解用户对品牌或企业的看法和反馈。

品牌声誉是衡量用户对品牌或企业好感度和满意度的指标之一。

客户满意度测评六大方法正所谓“没有度量，就没有管理”，“度量”是实现客户体验针对性优化与整改的前提。

本文列举了客户体验管理中常用的六大度量方法。

1、净推荐值净推荐值（Net Promoter Score, NPS）于2003 年首次提出，是一种用于计量客户向他人推荐某企业产品或服务意愿的指数，计算公式为：NPS=（推荐者数/总样本数）x100% -（贬损者数/总样本数）x100%其核心理念是：每家公司的顾客群可以分为三类，每一类都有自己专属的行为模式：▷推荐者：即铁杆粉丝，他们不仅自己反复光顾，还督促朋友也这样做。

▷被动者：即满意但不热心的顾客，可被竞争对手轻易拉拢。

▷贬损者：即不满意的顾客，出于某种原因被困在一段糟糕的关系中。

比如某品牌想了解客户是否满意，那么就可以在问卷中设置NPS题型——“你有多大可能把我们的产品推荐给朋友或同事？请从0-10分打分”。

简单来说，NPS是衡量产品与服务能否真正获得用户认可的必要标准：▷推荐者，会继续购买并且推荐给其他人，而复购和推荐会加速你的成长；▷贬损者，能破坏你的品牌口碑，而负面的口碑会阻止你的成长。

所以，NPS更能体现用户的行为，用它来预测重复购买、未来新增消费等，更准确。

2、客户满意度指数客户满意度指数（CSAT）是一个用来衡量客户对业务、购买或互动满意程度的指标，也是衡量客户满意度最直接的方法之一，可以通过一个简单的问题来获得，例如“您对自己的体验有多满意？”CSAT要求用户评价对特定事件/体验的满意度，一般使用五点量表，包括：非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意。

通过计算选择4分和5分的用户所占比例得出CSAT值：CSAT=（满意客户数/总样本数）x100% （满意客户数指4分和5分用户总数）CSAT的好处是简单且扩展性强，但近两年综合管理成效、管理颗粒度等维度，逐渐有NPS替代CAST作为客户体验度量指标的趋势。

3、顾客流失率顾客流失率（Customer Attrition Rate / Churn Rate），是顾客流失数量与全部消费产品或服务顾客数量的比例。

2024年公需科目培训考试题库及答案（通用版）2024年公需科目培训考试题库及答案（通用版）单选：（）正在成为科学技术研究的典型特征。

A.数据精细型B.数据密集型C.数据分散型D.数据智能型答案：B单选：（）安全的主要功能是发现异常、跟踪溯源、反制、威慑。

A.边界B.终端C应用D.舆情答案：A单选：（）不属于智慧康养平台的体系化优化方向。

A.路程规范化B.可支付体系C.品牌化D.连锁化答案：A单选：（）的心灵是敏感的，准备接受一切美好的东西。

A.青少年B.少年儿童C.青年D.中年答案：B单选：。

的主要目标是力争实现我国数字经济治理体系更加完善。

A.2025年B.2030年C.2035年D.2050年答案：A单选:•（）发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

A.绿色经济B.农业经济C.数字经济D.工业经济答案:C单选：（）负责指导做好“大思政课”全媒体宣传工作。

A.国家文物局B.生态环境部C.中央网信办D.国家卫生健康委答案:C单选：（）集成分布式网络、加密算法、智能合约等多种技术，基于不易篡改、可追溯等特点，有望解决数字空间的信任和安全问题，推动互联网从传递信息向传递价值变革，重构数字产业体系。

A.数字挛生B.虚拟现实C.5GD.区块链答案：D单选：。

集中体现了一个国家基于文化而具有的凝聚力和生命力，以及由此产生的吸引力和影响力。

A.文化软实力B.文化向心力C.文化影响力答案：A单选：（）就是计算能力，指的是数据的处理能力。

A.超局清视频B.虚拟现实C.IPV6+D.算力答案:D单选：（）决定着发展的动力，进而决定着发展速度、效能和可持续性。

A.创新B.协调C.绿色D.开放答案：A单选：（）马克思主义理论区别于其他理论的显著特征。

A.社会性B理论性C.实践性D.科学性答案:c单选：（）年，国务院学术委员会、教育部批准设立国家安全学一级学科，并纳入新设立的交叉学科门类，这是国家安全学建设的又一个里程碑。

终端信任评估模型1.引言1.1 概述在当今信息时代，终端设备的安全性和可信度已经成为一个举足轻重的问题。

随着云计算、物联网和大数据技术的快速发展，终端设备的数量和种类不断增加，用户对终端设备的信任成为保障信息安全的重要环节。

终端设备的信任评估是对其安全性和可信度的评估和验证过程。

这一评估过程可以涵盖硬件平台、软件系统、数据处理能力、网络连接等方面，旨在通过评估终端设备的整体信任水平，为用户提供选择和使用终端设备的依据。

终端信任评估模型是用于描述和衡量终端设备信任水平的框架和方法。

通过构建信任评估模型，我们可以对终端设备进行系统性的评估，识别可能存在的安全风险和漏洞，并提供相应的解决方案和建议。

终端信任评估模型通常包括以下几个方面的内容：1. 可信硬件平台评估：对终端设备的物理硬件平台进行评估，包括芯片安全性、加密算法、随机数生成等方面，以确定硬件平台是否可信。

2. 可信软件系统评估：对终端设备的操作系统、应用程序等软件系统进行评估，包括漏洞扫描、代码审计、权限管理等方面，以确定软件系统是否可信。

3. 数据安全与隐私保护评估：对终端设备的数据处理能力和数据传输过程进行评估，包括数据加密、访问控制、隐私保护等方面，以确保数据的安全性和隐私性。

4. 网络连接与通信评估：对终端设备的网络连接和通信能力进行评估，包括网络协议安全性、通信加密机制、传输可靠性等方面，以确保网络连接的安全和稳定。

5. 用户体验与用户信任评估：对终端设备的用户体验和用户信任进行评估，包括用户界面友好性、交互设计、用户隐私意识培养等方面，以提高用户对终端设备的信任度。

通过对上述各方面的评估，终端信任评估模型可以为用户提供一个全面、科学的终端设备选择标准，帮助用户更好地保护自己的信息安全和隐私。

同时，终端信任评估模型也可以为终端设备制造商提供改进产品安全性和可信度的指导和建议，促进整个行业的健康发展。

总之，终端信任评估模型是信息安全领域一项重要的研究内容，它对保障用户信息安全和提升终端设备可信度具有重要意义。

nps计算逻辑
NPS计算逻辑是指通过对客户满意度测量结果的统计分析，计算出公司的净推荐值(NPS)的过程。

NPS是一种广泛应用于企业营销、客户关系管理等领域的指标，旨在衡量客户对公司品牌、产品或服务的忠诚度和推荐度。

NPS计算逻辑主要包括以下几个步骤：
1. 通过调查问卷或其他方式获取客户满意度数据，通常采用
0-10分的评分体系。

2. 根据客户评分将客户分为三类：得分为0-6分的被称为批评者(Promoters)、得分为7-8分的被称为中立者(Passives)、得分为9-10分的被称为推荐者(Detractors)。

3. 计算净推荐值(NPS)：NPS=推荐者比例-批评者比例。

例如，如果调查结果中有100个受访者中，有30个推荐者、20个中立者和50个批评者，则NPS=30%-50%=-20%。

4. 根据NPS的值，对公司进行评估和改进策略的制定。

NPS值越高，说明公司的客户忠诚度和满意度越高，公司的品牌声誉和市场竞争力也越强。

反之，NPS值越低，说明公司的客户满意度和忠诚度不足，需要加强服务和改进管理。

综上所述，NPS计算逻辑是通过客户满意度测量数据来评估公司服务和品牌影响力的关键指标，可以帮助企业在竞争激烈的市场中更好地满足客户需求，提高市场竞争力。

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基于大数据的智能推荐系统第1章引言 (4)1.1 大数据背景与推荐系统发展 (4)1.1.1 推荐系统发展历程 (4)1.1.2 推荐系统技术演进 (4)1.1.3 推荐系统面临的挑战 (4)1.2 智能推荐系统的意义与价值 (5)1.2.1 提高用户体验 (5)1.2.2 促进产品销售 (5)1.2.3 优化资源配置 (5)1.2.4 增强社交互动 (5)1.3 研究方法与章节安排 (5)1.3.1 文献综述法：通过梳理国内外相关研究，了解推荐系统的发展现状、技术演进及存在的问题，为后续研究提供理论依据。

(5)1.3.2 系统分析法：对智能推荐系统中的关键环节进行剖析，探讨各环节的技术解决方案，为构建高效、智能的推荐系统提供指导。

(5)1.3.3 实证分析法：结合实际案例，对智能推荐系统的效果进行验证，为理论与实践的紧密结合提供支持。

(5)1.4 基于大数据的推荐系统关键技术 (5)1.5 智能推荐算法研究 (5)1.6 智能推荐系统的应用与案例分析 (5)1.7 智能推荐系统的未来发展趋势与展望 (5)第2章推荐系统基础理论 (5)2.1 推荐系统的概念与分类 (5)2.1.1 推荐系统的定义 (5)2.1.2 推荐系统的分类 (6)2.2 推荐系统的相关算法 (6)2.2.1 基于内容的推荐算法 (6)2.2.2 协同过滤推荐算法 (6)2.2.3 混合推荐算法 (6)2.2.4 基于模型的推荐算法 (6)2.3 推荐系统的评估指标 (7)2.3.1 准确率 (7)2.3.2 覆盖率 (7)2.3.3 新颖性 (7)2.3.4 信任度 (7)2.3.5 实时性 (7)2.3.6 计算复杂度 (7)第3章大数据技术概述 (7)3.1 大数据概念与特性 (7)3.1.1 大数据定义 (7)3.1.2 大数据特性 (7)3.2 大数据处理技术 (8)3.2.1 数据采集与预处理 (8)3.2.2 数据存储与管理 (8)3.2.3 数据处理与分析 (8)3.2.4 数据挖掘与机器学习 (8)3.2.5 数据可视化与交互 (8)3.3 大数据在各领域的应用 (8)3.3.1 金融领域 (8)3.3.2 医疗领域 (8)3.3.3 互联网领域 (9)3.3.4 智能制造领域 (9)3.3.5 城市管理与交通领域 (9)3.3.6 能源领域 (9)第4章数据预处理 (9)4.1 数据清洗与去重 (9)4.1.1 数据清洗 (9)4.1.2 数据去重 (9)4.2 数据转换与归一化 (10)4.2.1 数据转换 (10)4.2.2 数据归一化 (10)4.3 特征工程与选择 (10)4.3.1 特征工程 (10)4.3.2 特征选择 (10)第5章用户画像与物品画像 (10)5.1 用户画像构建 (10)5.1.1 用户画像定义 (11)5.1.2 用户画像构建方法 (11)5.1.3 用户画像更新与优化 (11)5.2 物品画像构建 (11)5.2.1 物品画像定义 (11)5.2.2 物品画像构建方法 (11)5.2.3 物品画像更新与优化 (12)5.3 用户与物品画像的应用 (12)5.3.1 个性化推荐 (12)5.3.2 精准营销 (12)5.3.3 用户需求挖掘 (12)5.3.4 物品评价分析 (12)5.3.5 人群细分 (12)第6章基于内容的推荐算法 (12)6.1 内容推荐算法原理 (12)6.2 文本挖掘与主题模型 (12)6.2.1 文本预处理 (13)6.2.2 特征提取 (13)6.2.3 主题模型 (13)6.3 基于内容的推荐算法优化 (13)6.3.1 用户兴趣模型构建 (13)6.3.2 相似度计算方法 (13)6.3.3 推荐列表策略 (13)6.3.4 冷启动问题处理 (13)第7章协同过滤推荐算法 (14)7.1 用户基于协同过滤推荐算法 (14)7.1.1 算法原理 (14)7.1.2 用户相似度计算 (14)7.1.3 相似用户集合确定 (14)7.1.4 推荐列表 (14)7.2 物品基于协同过滤推荐算法 (14)7.2.1 算法原理 (14)7.2.2 物品相似度计算 (14)7.2.3 目标物品集合确定 (15)7.2.4 推荐列表 (15)7.3 模型融合与优化 (15)7.3.1 模型融合 (15)7.3.2 冷启动问题优化 (15)7.3.3 算法优化 (15)7.3.4 评估指标优化 (15)第8章深度学习在推荐系统中的应用 (15)8.1 神经协同过滤模型 (15)8.1.1 神经协同过滤的原理 (15)8.1.2 基于神经网络的协同过滤方法 (15)8.1.3 神经协同过滤的优化策略 (16)8.2 序列模型与注意力机制 (16)8.2.1 序列模型在推荐系统中的应用 (16)8.2.2 注意力机制在推荐系统中的应用 (16)8.3 基于图神经网络的推荐算法 (16)8.3.1 图神经网络概述 (16)8.3.2 基于图神经网络的推荐算法 (16)8.3.3 图神经网络在推荐系统中的优化策略 (16)第9章冷启动问题与解决方案 (17)9.1 冷启动问题概述 (17)9.2 基于内容的冷启动解决方案 (17)9.2.1 用户特征提取 (17)9.2.2 物品特征提取 (17)9.2.3 用户物品相似度计算 (17)9.2.4 算法优化与改进 (17)9.3 基于社交网络的冷启动解决方案 (17)9.3.1 用户社交关系挖掘 (17)9.3.2 社交网络中的用户聚类 (17)9.3.3 利用社交网络传播信息 (18)9.3.4 社交网络数据融合 (18)第10章智能推荐系统的应用与实践 (18)10.1 电商领域推荐系统应用 (18)10.1.1 个性化推荐系统在电商领域的核心价值 (18)10.1.2 基于用户行为的协同过滤推荐算法在电商中的应用 (18)10.1.3 深度学习技术在电商推荐系统中的应用 (18)10.1.4 电商推荐系统中的冷启动问题及解决方案 (18)10.1.5 电商推荐系统的评估指标及优化策略 (18)10.2 视频推荐系统应用 (18)10.2.1 视频推荐系统的发展背景与挑战 (18)10.2.2 基于内容的视频推荐算法 (18)10.2.3 基于用户行为的视频推荐算法 (18)10.2.4 视频推荐系统中的多样性度量与优化 (18)10.2.5 视频推荐系统的实时性与个性化推送 (18)10.3 社交网络推荐系统应用 (18)10.3.1 社交网络中的推荐系统需求与特点 (18)10.3.2 基于社交网络的协同过滤推荐算法 (18)10.3.3 融合社交信息的推荐系统设计 (18)10.3.4 社交网络推荐系统中的隐私保护问题及解决方案 (18)10.3.5 社交网络推荐系统的用户活跃度与用户体验 (18)10.4 推荐系统的未来发展趋势与展望 (18)10.4.1 深度学习技术在推荐系统中的应用前景 (19)10.4.2 多模态推荐系统的融合与发展 (19)10.4.3 推荐系统的可解释性与透明度 (19)10.4.4 跨域推荐系统的挑战与机遇 (19)10.4.5 推荐系统在新兴领域的拓展与应用摸索 (19)第1章引言1.1 大数据背景与推荐系统发展信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

一、介绍社会支持是指个体在日常生活和面对困难时能够得到的来自社会环境和社会关系的各种帮助和支持。

社会支持量表评分标准（Social Support Rating Scale, SSRS）是一种用于测量个体社会支持水平的评估工具，通过对个体在不同方面的社会关系和社会支持进行综合评估，帮助人们了解自身的社会支持水平，及时发现社会支持不足的问题并加以调整和改善。

本文将介绍SSRS社会支持量表及其评分标准，帮助读者更好地理解和运用该量表。

二、SSRS社会支持量表内容概述SSRS社会支持量表是由国际上著名的心理学家郭逸轩教授设计的一种对个体社会支持水平进行测量的评估工具。

该量表主要分为三个维度，分别是主要关系人支持、友谊支持和家人支持。

主要关系人支持指个体在日常生活中通过工作和学习所建立的社会关系对自身的帮助和支持程度；友谊支持指个体在朋友之间得到的帮助和支持程度；家人支持指个体在家庭中得到的帮助和支持程度。

每个维度下又分为具体的多个问题，通过问卷调查的形式，让被调查者对这些问题进行评分，最后根据评分情况得出被调查者的社会支持水平。

三、SSRS社会支持量表评分标准1. 主要关系人支持评分标准(1) 对主要关系人的支持感受（如认为你所关心的人是否愿意听你倾诉）评分标准：5分为非常愿意，4分为愿意，3分为一般，2分为不愿意，1分为根本不愿意。

(2) 对主要关系人的支持实际（如在生病时谁能帮你）评分标准：5分为总是有人，4分为通常有人，3分为有时有人，2分为很少有人，1分为从来没有人。

(3) 对主要关系人的支持程度（如你觉得自己与他有多亲近）评分标准：5分为非常亲密，4分为亲密，3分为一般，2分为不亲密，1分为非常不亲密。

2. 友谊支持评分标准(1) 对朋友的支持感受（如在你需要时朋友是否愿意帮助你）评分标准：5分为非常愿意，4分为愿意，3分为一般，2分为不愿意，1分为根本不愿意。

(2) 对朋友的支持实际（如在你住院时朋友是否去探视你）评分标准：5分为总是有人，4分为通常有人，3分为有时有人，2分为很少有人，1分为从来没有人。

社交媒体广告效果评估的指标体系社交媒体广告在当今数字化时代的营销中占据重要地位。

然而，如何准确评估社交媒体广告的效果一直是一个具有挑战性的问题。

本文将介绍一个全面的指标体系，旨在帮助营销人员评估社交媒体广告的效果。

1. 曝光量（Impressions）曝光量指的是广告在社交媒体平台上被展示的次数。

这一指标能够反映广告的可见度和触达面积。

较高的曝光量通常与更多的潜在客户接触有关。

2. 点击率（Click-through Rate）点击率是指广告被点击的次数与广告曝光量之比。

它可以反映广告的吸引力和用户的兴趣程度。

较高的点击率意味着广告能够吸引用户主动与之互动。

3. 转化率（Conversion Rate）转化率指广告被点击后用户进行了实际购买、注册或执行其他预期动作的比例。

它是衡量广告是否能够将潜在客户转化为实际消费者的重要指标。

4. 点赞和分享（Likes and Shares）点赞和分享是体现用户对广告内容认可和愿意与他人分享的行为。

这些行为能够提升广告的曝光度和影响力，同时也可以间接衡量广告对用户情感和触动的程度。

5. 评论互动（Comments and Engagement）评论互动指广告发布后用户对广告内容进行评论、回复或提问的行为。

这些互动可以衡量广告对用户观点、触发讨论、引发共鸣的效果。

6. 网络口碑（Online Reputation）广告在社交媒体上引发的用户反馈和评论可以构成广告的网络口碑。

正面的网络口碑有助于提高品牌认知和信任度，而负面的网络口碑则可能削减广告效果。

7. 转化成本（Cost per Conversion）转化成本指的是广告所花费的成本与实际转化数量之比。

通过计算转化成本可以评估广告的投资回报率，帮助营销人员优化广告预算分配。

8. 直接销售额（Direct Sales Revenue）直接销售额是指广告通过社交媒体带来的直接销售收入。

它是评估广告对销售业绩影响的重要指标。

社会支持评定量表（SSRS）测验简介：在心理学中，所谓的社会支持指的是一个人从自己的社会关系（家人、朋友、同事等）中获得的客观支持以及个人对这种支持的主观感受。

社会支持不仅指物质上的条件和资源也包括在情感上的支持。

社会支持评定量表是肖水源等心理卫生工作者在借鉴国外量表的基础上，根据我国的实际情况，自行设计编制的，帮助人们对自己的社会支持有一个全面的评定。

测验使用的是自测法，也就是请您对自己的各个健康指标做一个主观评定。

题目数量：14道题完成时间：需要3-5分钟完成。

适用人群：适用于14岁以上各类人群（尤其是普通人群）的健康测量。

测验目的：SSRS是肖水源等心理卫生工作者在借鉴国外量表的基础上，根据我国的实际情况，自行设计编制的。

量表从社会支持与身心健康的关系为理论指导，根据被测者的社会支持情况，对形成被测者心理障碍的社会环境原因做出可能性推测。

测验功能：SSRS适用于14岁以上各类人群（尤其是普通人群）的健康测量。

本测验结果还可以作为影响因素引入心理障碍、疾病的成因研究中。

理论背景：对于社会关系与健康的关系的研究已经很长时间了。

多数学者认为，良好的社会支持有利于健康，而劣性的社会关系的存在则损害身心健康。

国外有影响的社会支持问卷一般采用多轴评价方法，从两个维度：社会支持的数量和对所获得的支持的满意程度来评价。

作者认为对社会支持的评定有必要把对支持和利用情况作为社会支持的第三个维度。

测验构成：问卷共14个条目，包含客观支持、主观支持和对支持的利用度等三个维度。

社会支持评定量表姓名：性别：年龄： (岁)文化程度：职业：婚姻状况：住址或工作单位：填表日期：年月日指导语：下面的问题用于反映您在社会中所获得的支持，请按各个问题的具体要求，根据您的实际情况来回答。

谢谢您的合作。

1．您有多少关系密切，可以得到支持和帮助的朋友?(只选一项)(1)一个也没有（2）1—2个(3)3—5个（4）6个或6个以上2．近一年来您：(只选一项)(1)远离家人，且独居一室。

T NOLO GY TR N D1引言在使用C2C 网上拍卖的过程中,买卖双方之间信任建立的过程是交易成功的重要因素。

eBay 、淘宝等拍卖网站多采用简单累计或求均值的方法来计算信任度,以评估交易用户的信誉状况,建立、维护在线信任关系,进而使用户能规避网上拍卖中的信任风险。

甚至,许多学者采用不同的理论方法,提出了多种理论信任计算模型。

这些模型考虑了更多的因素,例如融入网上拍卖交易特征、重视评分人信任度、评分时间权重不同等。

但是在当前的C2C 网上拍卖应用中,仍存在许多问题。

社会网络服务(S ocial Ne tworking Se rvi c e ,简称SNS ),是We b2.0中的典型应用。

它能够反映真实的人际关系及其社会交往,并且能帮助发掘人与人之间隐蔽的关系。

本文提出了将社会网络和C2C 网上拍卖应用结合的方案,用以解决目前C2C 网上拍卖中存在的问题。

并且详细分析了在S NS 环境下,如何完善C2C 网上拍卖中的信任计算模型。

2相关工作2.1C2C 网上拍卖的信任计算模型在研究信任计算模型时,往往会借鉴社会学、心理学等学科有关信任的研究成果,并且采用统计学的相关方法。

模型的目标是采用精确的方式来描述和处理复杂的信任关系,度量、评估信任意向。

2.1.1A bdul-Rahman 信任计算模型A bdul-Rahman 等人提出了基于信誉机制的信任计算模型。

但该模型仅采用单一数值来表示信任度,难以准确地描述信任的多维特征。

此外由于忽视了评分人信任度,模型难以区分恶意用户与诚实用户,无法解决恶意推荐问题。

2.1.2Mui 信任计算模型基于贝叶斯概率方法,Mui 等人构建了Mui 信任计算模型,利用交易双方历史交易信息及信誉信息来推导用户信任度。

然而Mui 信任计算模型难以准确地为互惠、信誉变量初始化赋值,并且该模型也仅适用于简易的并行社会网络,无法消除恶意推荐的影响。

2.1.3Y u 信任计算模型Y u 等人提出了基于社会信誉机制的信任计算模型,试图通过推导信任路径,计算用户的信任度。

NPS（Net Promoter Score）是一种常用的客户满意度度量体系，用于评估客户对产品或服务的忠诚度和推荐意愿。

以下是使用NPS的一般步骤：
1. 设定调查目标：首先需要明确你希望获得哪些反馈信息，例如了解客户满意度、推荐意愿等。

2. 构建问卷：设计一份简洁明了的调查问卷，主要包括一个NPS问题和一两个辅助问题。

NPS问题通常是：“在一个从0到10的尺度上，请您给我们的产品/服务打分，其中0表示绝对不可能推荐，10表示非常有可能推荐。

”
3. 数据收集：将问卷发送给目标受众，可以通过邮件、在线调查等方式进行。

4. 数据分析：根据受众对NPS问题的回答，将他们分为三个群体：推荐者（得分9或10）、中立者（得分7或8）、批评者（得分0到6）。

计算NPS的方法是将推荐者的比例减去批评者的比例。

5. 解读和行动：根据NPS得分，可以对客户忠诚度进行评估。

一般来说，高于0的NPS值表明客户忠诚度较高，低于0的NPS值则表示客户忠诚度较低。

此外，分析回答辅助问题的数据也可以帮助你深入了解客户的需求和痛点。

根据分析结果，你可以采取相应的行动，以提升客户满意度和推荐意愿。

需要注意的是，NPS只是一个度量客户满意度和忠诚度的指标，它只是开始改进客户体验的起点，后续还需要更深入的研究和行动来完善产品和服务。

nps 标准问法摘要：一、NPS 标准问法简介1.NPS 是什么2.NPS 的重要性3.NPS 标准问法的作用二、NPS 标准问法的具体内容1.NPS 打分2.推荐者比例3.用户体验三、NPS 标准问法的应用1.企业如何利用NPS 标准问法2.个人如何利用NPS 标准问法四、NPS 标准问法的优缺点1.优点a.简单易懂b.高效收集用户反馈c.便于分析2.缺点a.主观性较强b.不能全面反映用户体验正文：PS（Net Promoter Score，净推荐者得分）是一种用于衡量用户满意度和忠诚度的指标。

它通过一种标准化的问卷调查方式，了解用户对产品或服务的推荐意愿，进而对企业或产品进行评估。

NPS 标准问法是进行这种评估的关键，它为企业和个人提供了一种简洁、有效的方法来收集和分析用户反馈。

PS 标准问法包括三个问题：1.NPS 打分：请您为我们的产品或服务打分，0 分代表完全不满意，10 分代表非常满意。

2.推荐者比例：如果您对产品或服务非常满意，您是否会向朋友或同事推荐？3.用户体验：请描述您在使用产品或服务过程中的体验。

通过这三个问题，可以对用户的满意度和忠诚度进行量化分析。

NPS 的计算公式为：（打分9-10）+（打分7-8）*2+（打分0-6）*3，计算出净推荐者得分。

推荐者比例则反映了有多少用户愿意为企业宣传，是衡量企业口碑的重要指标。

用户体验则是了解用户在使用过程中遇到的问题和需求，为企业改进产品或服务提供依据。

PS 标准问法在企业和个人中的应用十分广泛。

企业可以通过收集和分析NPS 数据，了解客户对产品或服务的满意程度，进而优化产品、提高客户满意度。

个人也可以利用NPS 标准问法，评估自己使用的产品或服务，为自己的消费决策提供参考。

然而，NPS 标准问法也存在一定的局限性。

首先，NPS 打分和推荐者比例都是主观性较强的指标，可能受到用户心情、环境等因素的影响。

其次，NPS 标准问法不能全面反映用户体验，对于一些复杂的产品或服务，可能需要更多深入的问题来了解用户的真实感受。

2021年6月计算机工程与设计June2021第42卷第6期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.42No.6基于弱关系的异质社交网络推荐荀亚玲！毕慧敏！张继福（太原科技大学计算机科学与技术学院，山西太原030024）摘要：针对基于“相似性”或深度信任的传统强关系推荐导致的推荐结果趋于同质性问题！利用弱关系丰富的语义信息和强大的信息传递能力！提出一种基于弱关系的异质社交网络推荐算法。

借助用户间的信任值对因引入弱关系产生的大量用户节点进行筛选！减少后续计算负载；充分利用网络中丰富的对象和关系信息！建立拓展的全关系用户-项目异质信息网络模型（UI-HIN）,改善推荐的单一性与冗余性；利用最佳信任路径选择算法（BTP）对全关系UI-HIN路径搜索进行优化得到一组最佳信任路径。

实验结果表明，该算法的推荐效果具有更好的针对性、新颖性和多样性。

关键词：弱关系；推荐算法；社交网络；异质网络；最佳信任路径中图法分类号：TP311文献标识号：A文章编号：1000-7024（2021）06-1526-09doi：10.16208/j.issnl000-7024.2021.06.004Heterogeneous social network recommendation based on weak tiesXUN Ya-ling,BI Hui-min,ZHANG Ji-fu(School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan030024,China) Abstract：Aiming at the problem of homogeneity of recommendation results caused by traditional strong relationship recommen-dationbasedonsimilaDityoDdeeptDust&aDecommendationalgoDithmbasedonweaktieswaspDoposedusingDichsemanticinfoD-mation and powerful information transmission capabilities of weak ties.The trust values between users were used to filter trust nodes to reduce the subsequent calculation workload.An extended full-relational user-item heterogeneous information network model(UI-HIN)was constructed based on the rich object and relationship information in the network,which effectively im-provedtheunityandredundancyofrecommendations.The best trust path selection algorithm(BTP)was proposed to optimize the path search of the full-relationship UI-HIN to obtain a set of optimal trust paths.Experimental results show the recommen-dationalgorithmhasbe t erperformanceinpertinence&noveltyanddiversity.Key words：weak ties；recommendation algorithm；social networking；heterogeneous network；best trust path2引言推荐系统作为一种信息过滤手段，帮助用户从大量信息中发现自己感兴趣的内容。

ssrp 指标公式SSRP 指标公式引言SSRP（Social Media Share of Relative to Peers）是社交媒体相对于同行业的占有率的一个度量指标。

它用来衡量一个品牌、产品或个人在社交媒体上的影响力和受欢迎程度。

在这篇文章中，我们将介绍一些与 SSRP 指标相关的公式，并通过实例来解释这些公式的含义。

SSRP 公式一：社交媒体占有率（Social Media Share）社交媒体占有率是衡量一个品牌、产品或个人在社交媒体上的相对活跃程度的指标。

它可以通过以下公式计算：Social Media Share = (Number of Social Media Mentio ns for a Brand / Total Number of Social Media Mentions i n the Industry) * 100举例说明：假设某品牌在某一时期内被提及了200次，而整个行业被提及了1000次，那么该品牌在社交媒体上的占有率为：Social Media Share = (200 / 1000) * 100 = 20%这意味着该品牌在社交媒体上的活跃程度为整个行业的20%。

SSRP 公式二：相对于同行业的占有率（Relative Share）相对于同行业的占有率是衡量一个品牌、产品或个人在社交媒体上相对于竞争对手的受欢迎程度的指标。

它可以通过以下公式计算：Relative Share = (Social Media Share for a Brand / Average Social Media Share of Competitors) * 100举例说明：假设某品牌的社交媒体占有率为20%，而竞争对手的平均社交媒体占有率为15%，那么该品牌相对于同行业的占有率为：Relative Share = (20 / 15) * 100 = %这意味着该品牌在社交媒体上相对于竞争对手更受欢迎。