基于用户关系网络的社会化推荐服务的研究

社交媒体互动圈层传播模式：驱动力及社会价值作者：史剑辉靖鸣朱燕来源：《新闻爱好者》2019年第06期【摘要】社交媒体提高了人们交往的密度与频率，形成了复杂的社会关系网络。

热点舆论事件涉及公平、正义等社会核心关系要素，成为社交媒体关注的焦点，也是个体参与社会资源博弈的中介。

社交媒体基于用户关系节点的互动圈层传播模式，扩展了公共议题构建及舆论生成的时空。

交往分享机制提升了传播节点间的关系黏度，有利于凝聚社会共识;辩论、质疑等话语方式激活了传播节点之间的关系张力;关系黏度是价值趋同的外显，而关系张力是价值差异的产物，共同作用形成了社交传播驱动力。

社交媒体嵌入了社会交往系统，成了新的信息方式，深刻影响着社会政治、经济及文化方向。

【关键词】社交圈层;共识;社会交往;社交媒体社交媒体是以Web2.0的思想和技术为基础的互联网应用，用户可以借此进行信息内容生产、情感交流与分享。

[1]基于信息网络技术，社交媒体用户在自主生产内容、表达观点的过程中，形成了新的社会交往及信息方式。

小到人们的日常沟通交流，大到新闻舆论引导、国家媒体经济战略规划甚至政治格局改变等方面，都有社交传播的影子。

换言之，社交媒体在新闻舆论引导、社会共识凝聚、社会治理动员以及公共利益维护等方面扮演着日益重要的角色。

在此背景下，探讨社交媒体传播模式、驱动力及社会价值，对理清社交媒体的传播规律、服务社会治理发展有一定的理论及现实意义。

一、文献回顾及问题提出模式是真实世界的一种理论化和简约化的表达。

[2]传播模式研究旨在对复杂的传播现象进行简约化呈现，厘清传播规律，指导传播实践，服务社会发展。

从线性单向传播结构，到控制论模式，再到奥斯古德·施拉姆的循环模式，模式研究随着媒介技术的发展而不断更新。

基于移动网络技术，以用户为节点的社交媒体，其独特的传播模式及其社会影响，成了国内外学者关注的热点。

与传统媒体不同，社交媒体已经从单向的训示模式转变为协商、注册和交谈的模式。

E-Commerce Letters 电子商务评论, 2020, 9(3), 59-70Published Online August 2020 in Hans. /journal/eclhttps:///10.12677/ecl.2020.93007Research on the Model of InfluencingFactors of User Experience in Social Q & ACommunity—A Case Study of Zhihu Based on Grounded TheoryYingliang Wu, Keying MaDepartment of Electronic Business, South China University of Technology, Guangzhou GuangdongReceived: Jul. 11th, 2020; accepted: Jul. 24th, 2020; published: Jul. 31st, 2020Abstract[Purpose/Significance] Research and practice have shown that user online reviews are having an increasingly important impact on consumer purchasing behavior and business operating deci-sions, but there is a gap in research on online reviews in social Q & A communities. [Me-thod/Process] Taking Zhihu as a typical case, user online reviews as research data, D&M model as the basis, and grounded theory as the main research method, the factors affecting the user expe-rience of the social Q & A community are refined and analyzed, and then according to the coding method of grounded theory, six core factors affecting user experience are obtained and a model is constructed. [Result/Conclusion] Based on the case, combined with the model, it provides theo-retical references and suggestions for optimizing products and services.KeywordsSocial Q & A Community, Online Reviews, Grounded Theory, Influencing Factors社会化问答社区用户体验影响因素模型研究——基于扎根理论的知乎案例分析吴应良，马可盈华南理工大学，电子商务系，广东广州收稿日期：2020年7月11日；录用日期：2020年7月24日；发布日期：2020年7月31日吴应良，马可盈摘 要[目的/意义] 研究与实践都表明，用户在线评论正在对消费者的购买行为和企业运营决策产生日益重要的影响，但对社会化问答社区对在线评论展开的研究存在空白。

电商个性化推荐系统市场趋势分析第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容概述 (3)第2章个性化推荐系统概述 (3)2.1 个性化推荐系统基本概念 (3)2.2 个性化推荐系统的类型与特点 (4)2.2.1 类型 (4)2.2.2 特点 (4)2.3 个性化推荐系统的技术架构 (4)第3章电商市场概述 (5)3.1 电商市场发展现状分析 (5)3.2 电商市场主要竞争力量分析 (5)第4章个性化推荐系统在电商领域的应用 (6)4.1 电商个性化推荐系统的应用场景 (6)4.1.1 商品推荐 (6)4.1.2 搜索引擎优化 (6)4.1.3 营销活动推荐 (6)4.1.4 跨境电商推荐 (6)4.2 电商个性化推荐系统的优势与挑战 (6)4.2.1 优势 (6)4.2.2 挑战 (6)第5章个性化推荐算法发展趋势 (7)5.1 传统推荐算法的演进 (7)5.1.1 协同过滤算法的优化 (7)5.1.2 基于内容的推荐算法改进 (7)5.2 深度学习技术在推荐系统中的应用 (7)5.2.1 神经协同过滤 (7)5.2.2 序列模型在推荐系统中的应用 (7)5.3 多模型融合推荐算法的发展 (8)5.3.1 融合多样本数据的推荐算法 (8)5.3.2 深度学习与传统算法的结合 (8)5.3.3 集成学习在推荐系统中的应用 (8)第6章数据挖掘与分析技术在个性化推荐系统中的应用 (8)6.1 用户行为数据挖掘 (8)6.1.1 用户行为数据采集 (8)6.1.2 用户行为数据处理 (8)6.1.3 用户行为特征提取 (8)6.2 用户画像构建 (9)6.2.1 用户基本属性分析 (9)6.2.2 用户行为特征分析 (9)6.2.3 用户画像更新与优化 (9)6.3 商品特征提取与匹配 (9)6.3.1 商品属性提取 (9)6.3.2 商品关联规则挖掘 (9)6.3.3 基于内容的推荐算法 (9)6.3.4 商品匹配策略 (9)第7章个性化推荐系统在电商行业中的商业模式 (9)7.1 个性化推荐系统的商业模式概述 (9)7.1.1 技术架构 (10)7.1.2 盈利途径 (10)7.2 电商平台盈利模式分析 (10)7.2.1 广告收入 (10)7.2.2 会员服务 (10)7.2.3 电商平台导流 (10)7.2.4 增值服务 (10)7.3 个性化推荐系统对电商企业价值评估 (10)7.3.1 提高销售额和转化率 (10)7.3.2 增强用户粘性 (10)7.3.3 降低运营成本 (11)7.3.4 提升品牌形象 (11)第8章个性化推荐系统市场趋势分析 (11)8.1 市场规模与增长趋势 (11)8.1.1 市场规模 (11)8.1.2 增长趋势 (11)8.2 市场竞争格局分析 (11)8.2.1 竞争主体多样化 (12)8.2.2 技术创新成为核心竞争力 (12)8.2.3 合作与并购现象增多 (12)8.3 市场机遇与挑战 (12)8.3.1 机遇 (12)8.3.2 挑战 (12)第9章我国电商个性化推荐系统政策环境分析 (12)9.1 政策环境概述 (12)9.2 政策对电商个性化推荐系统的影响 (13)9.2.1 技术创新与产业发展 (13)9.2.2 数据安全与隐私保护 (13)9.2.3 市场竞争与行业规范 (13)9.3 政策建议与展望 (13)9.3.1 政策建议 (13)9.3.2 政策展望 (13)第10章未来发展趋势与建议 (13)10.1 个性化推荐技术发展趋势 (14)10.2 电商企业竞争策略分析 (14)10.3 个性化推荐系统在电商领域的发展建议 (14)第1章引言1.1 研究背景与意义互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

C
图中有5个实体及其间的4段关系
13.2.1
社交网络的 统计学构成
13.2.2
社交网络的 群体形成
13.2.3 图与网络分析
13.2 社交网络的结构
网络是可以描述自然和社会的大 规模的系统，这些系统包含的信 息丰富多样，结构也更加复杂， 通常建模后会形成复杂网络。
13.2.1 社交网络的统计学构成
13.2.1 社交网络的统计学构成
一些统计学中社交网络的相关研究和理论，例如： （1）随机图理论。随机图的“随机”体现在边的分布上。一个随机图是将给定的顶点之 间随机地连上边。假设将一些纽扣散落在地上，并且不断随机地将两个纽扣之间系上一 条线，这就得到一个随机图的例子。边的产生可以依赖于不同的随机方式，产生了不同 的随机图模型。
在网络理论的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点和节点之间错综复杂的关系共同构 成的网络结构，用数学语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑结构特征的图。复杂网 络分为随机网络、小世界网络和自相似网络。小世界网络和自相似网络介于规则和随机 网络之间。 复杂网络具有简单网络（如晶格网络、随机图）等结构所不具备的特性，而这些特性往 往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现 实中各类高复杂性系统（如互联网、神经网络和社交网络）的研究有密切关系。
大数据与人工智能有着千丝万缕的关系，互联网公司一般会构建自己的大数据与人工智 能团队，构建大数据基础平台，基于大数据平台构建上层业务，包括商业智能（BI）， 推荐系统及其他人工智能业务，右图是典型 的基于开源技术的视频互联网公司大数据与 人工智能业务及相关的底层大数据支撑技术。
大数据支撑下的人工智能技术体系 （DS：数据源，DC：大数据中心， BIZ：上层业务）

提升用户购物体验的个性化推荐系统第一章：用户需求分析 (3)1.1 用户行为数据收集 (3)1.1.1 网站访问数据 (3)1.1.2 社交媒体数据 (3)1.1.3 客户服务数据 (3)1.1.4 用户调研数据 (3)1.2 用户画像构建 (3)1.2.1 数据预处理 (3)1.2.2 特征提取 (3)1.2.3 模型训练 (3)1.2.4 画像优化 (4)1.3 用户需求挖掘 (4)1.3.1 关联规则挖掘 (4)1.3.2 聚类分析 (4)1.3.3 序列模式挖掘 (4)1.3.4 情感分析 (4)第二章：推荐算法选择 (4)2.1 内容推荐算法 (4)2.2 协同过滤推荐算法 (4)2.3 深度学习推荐算法 (5)第三章：推荐系统架构设计 (6)3.1 系统架构概述 (6)3.2 推荐流程设计 (6)3.3 系统功能优化 (7)第四章：推荐效果评估 (7)4.1 评估指标体系 (7)4.1.1 准确性指标 (7)4.1.2 覆盖率指标 (8)4.1.3 新颖性指标 (8)4.1.4 个性化指标 (8)4.2 离线评估与在线评估 (8)4.2.1 离线评估 (8)4.2.2 在线评估 (8)4.3 持续优化策略 (8)4.3.1 数据更新 (9)4.3.2 模型调整 (9)4.3.3 个性化策略优化 (9)4.3.4 异常检测与处理 (9)4.3.5 持续学习与迭代 (9)第五章：用户交互设计 (9)5.1 个性化推荐界面设计 (9)5.2 用户反馈机制 (9)5.3 交互优化策略 (10)第六章：商品信息处理 (10)6.1 商品属性提取 (10)6.2 商品分类与标签 (11)6.3 商品内容优化 (11)第七章：冷启动问题解决 (12)7.1 新用户推荐策略 (12)7.2 新商品推荐策略 (12)7.3 冷门商品推荐策略 (13)第八章：推荐系统安全性 (13)8.1 数据隐私保护 (13)8.1.1 用户隐私泄露风险分析 (13)8.1.2 数据隐私保护技术 (14)8.1.3 数据隐私保护法规与标准 (14)8.2 推荐算法公平性 (14)8.2.1 算法公平性概念 (14)8.2.2 影响算法公平性的因素 (14)8.2.3 提高算法公平性的策略 (14)8.3 系统安全防护 (15)8.3.1 系统安全风险分析 (15)8.3.2 安全防护措施 (15)第九章：跨平台推荐策略 (15)9.1 跨平台用户数据整合 (15)9.1.1 数据采集与清洗 (15)9.1.2 用户身份统一 (16)9.1.3 数据融合与关联 (16)9.2 跨平台推荐算法 (16)9.2.1 基于内容的推荐算法 (16)9.2.2 协同过滤推荐算法 (16)9.2.3 深度学习推荐算法 (16)9.3 跨平台推荐效果评估 (16)9.3.1 准确率 (16)9.3.2 召回率 (17)9.3.3 F1值 (17)9.3.4 用户满意度 (17)9.3.5 冷启动问题 (17)第十章：推荐系统商业化 (17)10.1 商业模式设计 (17)10.2 广告投放策略 (17)10.3 用户增值服务 (18)第一章：用户需求分析个性化推荐系统的核心在于精准把握用户需求，从而提供更加贴心的购物体验。

基于微信平台的社会化电商研究在互联网时代，电商已渗透到人们的生活中的各个方面。

而随着移动互联网兴起，基于微信平台的社会化电商也悄然进入了人们的视野。

本文将针对基于微信平台的社会化电商进行深入研究，并重点探讨其特征和未来发展方向。

一、社会化电商的发展概况随着移动互联网的兴起，社群化、个性化等趋势逐渐成为主导，电商领域也不例外。

社会化电商模式由此应运而生，通过社交网络、社区等渠道，将电商与社交相结合，实现了互动、分享、个性化等功能，为消费者提供了更加便捷、个性化的购物体验。

而微信平台作为全球最大的移动社交工具，自然也成为社会化电商的重要入口。

微信商业化的初衷就是为了孵化更多的创业项目，社会化电商正是其中的一种。

二、基于微信平台的社会化电商特征1.社会化基于微信平台的社会化电商突破了传统电商单向营销的限制，通过社交网络、社区等渠道拓宽了产品的推广渠道，变成一种多向交互式的营销形式。

2.个性化微信平台作为社交工具，用户大多已经有清晰的人格标签和用户画像。

在这个基础上，微信社会化电商平台可以根据用户画像，实现个性化推荐，更具针对性地分发相应推广信息。

比如，针对喜欢旅游的用户，可以推荐与旅游相关的商品或服务。

3.便捷化传统电商模式中，用户需要独立地登录到电商平台，完成注册、购买等一系列操作。

而基于微信平台的社会化电商平台则将所有功能和操作集成在微信内部，用户无需安装、登录多个软件或网站，只需要在微信里面完成操作，大大提高了用户的购物体验。

三、基于微信平台的社会化电商的未来发展方向1.内容创造和品牌推广基于微信平台的社会化电商平台可以通过微信公众号，推送各种与商品相关的内容，进而让消费者主动产生购买需求。

同时，这也是品牌宣传和推广的途径之一，打造品牌营销价值。

2.品牌裂变基于微信平台的社会化电商平台可以通过裂变式营销，将消费者转化为品牌推广的力量，比如提供购买优惠码、邀请好友、分享等方式，既可以让消费者获得实惠，还可以扩大品牌的曝光和知名度。

基于社会化媒体营销的旅游品牌传播研究——以“好客山东”旅游品牌为例摘要：随着社会化媒体的快速发展与普及，旅游品牌传播方式也发生了根本性的变革。

本文以山东省旅游品牌“好客山东”为例，研究其在社会化媒体上的传播策略及效果，并提出相关的建议和策略。

通过展示“好客山东”的社会化媒体运营案例，本文旨在为其他旅游品牌在社会化媒体上的传播提供经验和借鉴。

1. 引言随着互联网的普及和社会化媒体的兴起，传统旅游品牌传播已经不能满足当代消费者的需求。

传统的宣传手段，如广告、宣传片等，过于单一，缺乏互动性。

因此，旅游品牌开始转向社会化媒体营销，以更好地与消费者进行互动。

本文选择山东省旅游品牌“好客山东”为例进行研究，旨在通过分析其社会化媒体传播策略，总结经验与启示。

2. 社会化媒体在旅游品牌传播中的重要性社会化媒体，如微博、微信、抖音等，已经成为人们获取信息、表达观点、交流互动的重要平台。

旅游品牌通过社会化媒体传播，能够更加直接地与用户进行互动，实现信息传播、关系维护、品牌形象塑造等目标。

因此，在社会化媒体上进行品牌传播已经成为行业的常规。

3. “好客山东”在社会化媒体上的传播策略（1）内容创造：“好客山东”团队注重在社会化媒体上发布有趣、生动的内容，例如短视频、图片等。

他们精选精心设计的景点介绍、美食推荐等，以吸引用户的注意力。

（2）互动传播：“好客山东”通过发起话题、举办活动等方式与用户互动。

他们与用户分享旅游故事，组织用户参与的互动游戏，增加用户对品牌的主动参与度。

（3）KOL合作：“好客山东”与一些旅游意见领袖（KOL）合作，通过合作投放广告、推荐景区等方式扩大品牌影响力，并借助KOL的粉丝基础增加品牌曝光量。

（4）精准营销：“好客山东”利用社会化媒体平台的精准推送功能，将内容定向投放给感兴趣的用户群体，提高传播效果。

4. “好客山东”在社会化媒体上的传播效果通过数据分析，可以看出“好客山东”在社会化媒体上的传播效果令人满意。

基于算法的个性化推荐系统设计与优化个性化推荐系统是一种通过收集用户的行为数据和个人喜好信息，通过算法分析和挖掘，为用户提供个性化的推荐内容的技术。

在互联网时代的大数据背景下，个性化推荐系统已经成为了许多互联网平台的重要功能之一。

本文将介绍个性化推荐系统的设计原理和优化方法，以及当前热门的推荐算法和相关研究领域。

一、个性化推荐系统的设计原理个性化推荐系统的设计原理主要包括数据采集、特征提取、算法选择和推荐结果生成等几个方面。

1. 数据采集：个性化推荐系统需要大量的用户行为数据和个人喜好信息作为输入，这些数据可以通过用户注册信息、历史行为数据、社交网络等方式收集。

数据采集的关键在于如何确保数据的准确性和完整性。

2. 特征提取：通过数据的预处理和特征工程，将原始数据转化为可操作的特征向量。

特征提取的目的是提取表征用户和物品的有效特征，为后续的算法分析提供依据。

3. 算法选择：个性化推荐系统中常用的算法包括协同过滤、内容过滤和混合推荐等。

协同过滤算法基于用户行为进行推荐，内容过滤算法基于物品的属性或特征进行推荐，混合推荐算法结合了两种算法的优势。

在选择算法时，需要考虑算法的准确性、效率和可解释性等因素。

4. 推荐结果生成：根据用户的喜好和历史行为，通过算法分析和匹配，生成个性化的推荐结果。

推荐结果应该具有多样性和新颖性，同时也要保证一定的准确性和可靠性。

二、个性化推荐系统的优化方法个性化推荐系统的优化方法主要包括算法优化、用户反馈和深度学习等方面。

1. 算法优化：对于传统的推荐算法，可以通过模型优化、特征选择和参数调优等方法提高推荐的准确性和效果。

例如，可以使用集成学习算法提升协同过滤算法的性能，通过优化评估指标选择最优的推荐结果。

2. 用户反馈：用户的反馈信息对于推荐系统的优化非常重要。

通过采集用户的主动反馈和隐式反馈，可以不断改进推荐算法，并加入用户个性化权重的计算。

例如，可以使用用户的点击行为、收藏行为和评分行为等作为反馈信息。

电影娱乐产业智能推荐系统设计与实现计划书第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)1.3 研究方法与步骤 (4)第2章电影娱乐产业概述 (4)2.1 电影娱乐产业发展现状 (4)2.2 电影娱乐产业面临的问题与挑战 (5)2.3 智能推荐系统在电影娱乐产业中的应用 (5)第3章相关理论与技术 (6)3.1 推荐系统概述 (6)3.2 智能推荐系统相关算法 (6)3.3 电影娱乐产业特点与推荐系统适应性 (6)第4章系统需求分析 (7)4.1 功能需求 (7)4.1.1 用户注册与登录 (7)4.1.2 用户个性化推荐 (7)4.1.3 电影信息浏览 (7)4.1.4 社交互动 (8)4.1.5 系统管理 (8)4.2 非功能需求 (8)4.2.1 功能需求 (8)4.2.2 安全需求 (8)4.2.3 可用性需求 (8)4.2.4 可扩展性需求 (8)4.3 用户画像与场景分析 (8)4.3.1 用户画像 (8)4.3.2 场景分析 (8)第5章系统架构设计 (9)5.1 总体架构 (9)5.1.1 基础设施层 (9)5.1.2 数据层 (9)5.1.3 服务层 (9)5.1.4 应用层 (9)5.2 模块划分与功能描述 (9)5.2.1 用户模块 (9)5.2.2 电影模块 (10)5.2.3 推荐模块 (10)5.2.4 评分模块 (10)5.3 系统接口设计 (10)第6章数据处理与分析 (11)6.1 数据来源与采集 (11)6.1.1 数据来源 (11)6.1.2 数据采集 (11)6.2 数据预处理 (11)6.2.1 数据清洗 (11)6.2.2 数据集成 (11)6.2.3 数据转换 (11)6.2.4 数据存储 (11)6.3 数据分析与挖掘 (11)6.3.1 用户行为分析 (12)6.3.2 电影特征分析 (12)6.3.3 个性化推荐算法 (12)6.3.4 算法评估与优化 (12)6.3.5 数据可视化 (12)6.3.6 数据安全与隐私保护 (12)第7章推荐算法设计与实现 (12)7.1 推荐算法选择 (12)7.1.1 协同过滤算法 (12)7.1.2 内容推荐算法 (12)7.1.3 混合推荐算法 (12)7.2 算法实现细节 (13)7.2.1 协同过滤算法实现 (13)7.2.2 内容推荐算法实现 (13)7.2.3 混合推荐算法实现 (13)7.3 算法优化与评估 (13)7.3.1 算法优化 (13)7.3.2 算法评估 (14)第8章系统实现与测试 (14)8.1 开发环境与工具 (14)8.1.1 开发环境 (14)8.1.2 开发工具 (14)8.2 系统实现流程 (14)8.2.1 数据处理 (14)8.2.2 特征工程 (15)8.2.3 模型构建 (15)8.2.4 系统集成 (15)8.3 系统测试与优化 (15)8.3.1 系统测试 (15)8.3.2 系统优化 (15)第9章系统应用与案例分析 (15)9.1 系统部署与运行 (15)9.1.1 系统部署环境 (15)9.1.2 系统运行流程 (16)9.2 案例分析 (16)9.2.1 用户画像构建 (16)9.2.2 推荐结果展示 (16)9.3 用户反馈与持续改进 (16)9.3.1 用户反馈机制 (16)9.3.2 持续改进措施 (17)第10章总结与展望 (17)10.1 研究成果总结 (17)10.2 创新与贡献 (17)10.3 未来研究方向与拓展计划 (17)第1章引言1.1 研究背景与意义互联网技术的飞速发展，大数据、人工智能等新兴技术逐渐渗透到各行各业。

电子商务毕业论文热门选题1.跨境电商信用评价体系研究2.跨境电商人才培养体系研究3.跨境电商服务质量指标体系的构建研究4.网络效应作用下网络产品定价策略研究5.融入时间衰退因子的社交媒体用户影响力模型6.面向超级意见领袖的网络意见扭曲行为建模与仿真7.面向网络意见偏差的信息级联研究8.面向信息内容的网络意见扭曲行为建模与仿真9.社交网络文本内容与用户行为研究10.共享经济模式下消费者持续使用共享平台意愿的影响因素研究11.基于隐私顾虑的移动个性化推荐模型12.基于参与式感知和隐私关注的用户采纳移动参与式感知服务的激励机制研究13.基于区块链的政务跨界大数据安全共享与挖掘分析用户影响因素模型14.融入文本内容的社交网络用户关系强度研究15.融入社交行为习惯的关系强度度量模型研究16.在线用户关系与电商企业营销策略研究17.跨境电商消费者评论研究与分析18.基于消费者评论的电商服务质量因素研究19.基于社交媒体的企业或品牌影响力研究分析20.社会化网络用户关系与个性化推荐服务研究21.网络效应与生命周期对信息产品定价与盗版控制的影响研究22.游戏社交互动设计与评估模型研究23.电子产品“以旧换新”的定价策略研究24.社交媒体上网络重叠和内容共享：微信vs微博25.融入社交网络的电商创新模式研究26.移动电子商务环境下用户对界面的差异化偏好研究27.界面结构性布局对移动电子商务用户界面偏好的影响研究28.界面布局新颖性对移动电子商务用户界面偏好的影响研究29.界面文本内容对移动电商平台用户界面偏好的影响研究30.移动电子商务平台界面布局的量化模型研究31.影响移动电商用户对平台界面偏好的色彩因素分析32.乡村振兴战略下电商扶贫对策研究33.金融社交平台中用户影响力研究34.社交网络中用户画像分析35.区块链技术在农产品可信溯源中的应用研究36.县域农村电商精准扶贫服务模式研究37.跨境电子商务信用评价体系构建研究38.企业电子商务信用风险预警研究39.B2C卖家企业电子商务信用评价研究40.B2C电子商务企业信用评价体系研究41.大数据时代中小企业信用评价指标体系重构42.跨境电商运营选品策略在速卖通中平台中的应用研究43.电子商务平台近似品牌评价研究44.中国市场手机出货量趋势与国际市场的对比研究45.汽车销售影响因素研究和趋势预测46.品牌熟悉度对线上和线下营销协同作用的影响47.数字产品交易网站的设计与实现48.基于新零售的网上超市的设计与实现49.基于多源大数据的个性化广告推荐模型50.面向年轻群体的网络文学阅读习惯与偏好研究51.社会网络用户影响力研究52.基于职场社会网络用户行为与兴趣分析53.企业商业促销活动对消费者行为的影响54.大数据背景下电商精准扶贫模式研究55.基于社交网络的图书营销系统——微博应用56.电子商务推荐系统主题模型研究57.MCMC算法在电子商务推荐系统中的应用58.在线营销活动效果的影响因素分析59.移动电商平台的在线营销绩效评价方法60.跨境电商背景下用户行为研究-基于共生视角61.基于互联网的信用体系的机遇与风险62.基于淘宝网的商家信用评价模型研究63.大数据背景下跨境电商运营策略的研究64.网络租房的用户接受行为研究65.社交网络下线上口碑与线下口碑的作用研究66.线上与线下购物的认知水平与后悔决策比较研究67.移动社交媒体环境下用户品牌价值生成研究68.移动网络环境下社交圈生命周期研究69.基于大数据的物流专线服务模式研究70.Online-to-offline用户行为分析与信用模型研究71.社交网络环境下用户关系强度计算模型研究72.基于隐私关注的移动位置服务用户行为研究73.交互收敛式个性化广告推荐方法74.大型电商平台顾客体验构成要素及情感判断研究——以天猫为例75.大型电商平台顾客体验构成要素及情感判断研究——以京东商城为例76.面向大学生群体的移动新闻客户端使用和阅读习惯研究77.基于微博/微信企业品牌竞争性关系研究与分析78.基于社会网络的精准广告投放研究79.社会网络环境下基于表示学习的信息推荐研究80.基于社交网络的用户消费行为影响因素分析81.县域农村电商的金融风控研究82.商务谈判博弈的演化路径与策略均衡83.季节性商品预售策略研究84.网络谣言传播扩散机理及其实证研究85.基于Web的在线营销活动效果展示方法研究86.互联网思维与工匠精神协调发展研究87.一种新的电子商务创业模式研究——以XXXX为例88.O2O电子商务模式下的消费者行为分析89.基于互联网的专业市场转型路径研究90.基于看板工作流的电商平台后台系统研究91.“快照”对增加品牌宣传效果的作用92.线上线下消费者购物体验对冲动性购买的影响研究93.大型电商平台顾客体验构成要素及情感判断研究——以淘宝为例94.基于真实数据的大型招聘平台电子商务人才需求分析——以前程无忧为例95.基于真实数据的大型招聘平台电子商务人才需求分析——以智联招聘网为例96.基于真实数据的大型招聘平台电子商务人才需求分析——以中华英才网为例97.基于社会网络的舆情分析与监测研究98.基于社会网络的用户推荐系统研究99.微信朋友圈“点赞”行为动因分析100.社交网络用户关系强度影响因素分析101.面向异质客户的商品预售策略演化研究102.电商APP对在线营销效果及用户购买决策的影响103.在线营销活动的传播模式分析104.各地电子商务产业园区密集发展的反思105.人工智能对电子商务发展的影响研究106.基于社交电商的购买行为影响因素研究——以微商为例107.电子商务中平台可信度水平研究108.社交网络中信任传递模型研究109.电子商务环境下卖方可信度水平研究110.基于社交网络的朋友关系强度度量111.社交网络中节点的影响力分析 ------以微信为例112.跨境电商平台的消费者互动行为研究113.结合自己的实际工作情况及所熟悉的领域，自拟题目。

论文名称：基于标签法的微博分类的研究：以新浪微博为例拟研究的主要内容和思路：1.引言2.新浪微博的分类方法2.1新浪微博用户自助实现的分类2.2新浪微博系统提供的分类3.微博标签生成方法3.1标签生成方法设计思路3.2用户微博管理方法3.3运用层次分析法设置各个标签的权重3.3.1AHP方法：3.3.2微博三级标签体系4.总结及申明基于标签法的微博分类的研究：以新浪微博为例朱洋（华中师范大学信息管理学院）摘要：微博在我国快速发展，成为大众传播信息的重要载体、及时反映社情民意的网络平台，更是构架党和政府部门与普通民众交流的桥梁和纽带。

本文以新浪微博为例，对标签法在微微博内容的分类与检索进行研究，运用层次分析法建立三级标签体系，将综合发布者的微博标签、转发者和收藏者添加的微博标签来自动生成系统标签的方法为标准对微博进行了分类，以方便用户进行管理微博和检索微博。

关键词：微博标签法1.引言微博，即微博客（MicroBlog）的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组建个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。

从 2006 年 Twitter 网站推出至今，微博发展迅速，在国内发展最好的是新浪微博。

新浪微博（）是新浪旗下网站，是中国最具影响力的社会化媒体平台，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取的平台。

新浪微博于2009年8月14日开始内测。

根据新浪公布的最新数据，截至2012年5月16日，新浪微博注册用户数已增至3.24亿。

由于微博具有单一性、迅捷性、碎片化、个性化、开放性、整合性、实时性和跟随性等特点，使得微博存在信息冗余、自发的组织性不强等问题，其所负载和传播的内容也呈现碎片化，给人良莠不齐、垃圾信息泛滥的印象。

因此，需要不断改善微博信息资源的组织方式，才能不断提高其生存能力。

对微博网站信息分类问题进行研究，不仅可以指导微博网站对信息的分类组织，也可以促进对网站信息分类问题研究的深入。

公共图书馆开展社会化服务的探讨【摘要】公共图书馆作为城市文化生活的重要组成部分，开展社会化服务对于提升公共图书馆的服务质量和吸引力具有重要意义。

社会化服务是指在社会化网络平台上开展各种形式的互动交流和服务提供，可以通过社交媒体、线上借阅、线下活动等方式实现。

公共图书馆应当充分利用社会化服务的优势，与读者建立更紧密的联系，提供更加个性化、便捷的服务。

现阶段，公共图书馆在开展社会化服务方面有了一定的探索，但也存在着一些问题和不足。

未来，公共图书馆可以通过加强与社区的联系，注重多样化的服务内容和形式，提升服务体验和用户满意度。

通过不断探索和改进，公共图书馆在社会化服务领域将有更大的发展空间。

【关键词】公共图书馆, 社会化服务, 社交媒体, 线上借阅, 线下活动, 社区服务, 服务质量, 意义, 未来发展, 优缺点, 应用建议1. 引言1.1 概述公共图书馆开展社会化服务的重要性公共图书馆是城市中重要的文化设施，承担着传播知识、提供学习资源和促进社区发展的重要职责。

随着社会的发展和科技的进步，公共图书馆面临着越来越多的挑战和机遇。

在这样的背景下，开展社会化服务成为公共图书馆提升服务质量、拓展影响力的必然选择。

公共图书馆开展社会化服务的重要性主要体现在以下几个方面：社会化服务可以让公共图书馆更好地与用户互动，了解用户的需求和反馈，从而更加精准地提供服务。

通过社会化服务，公共图书馆可以拓展服务范围，吸引更多的用户群体，提升社会影响力。

社会化服务还可以促进用户之间的交流和互动，打破传统图书馆的封闭性，创造更加开放、包容的学习氛围。

公共图书馆开展社会化服务不仅可以提升服务品质，满足用户需求，还可以促进图书馆与社会各界的互动和合作，推动公共图书馆在社区中的发展和角色更新。

公共图书馆开展社会化服务具有重要的意义和价值。

1.2 公共图书馆应如何开展社会化服务公共图书馆应如何开展社会化服务，这是一个关乎服务质量和用户体验的重要问题。

推荐系统算法的研究与算法改进1.引言推荐系统是在海量信息环境下，帮助用户发现、筛选和推送个性化信息的重要工具。

随着信息爆炸的时代，推荐系统的作用越来越凸显。

然而，如何实现高质量的个性化推荐，仍然是一个具有挑战性的问题。

本文将探讨推荐系统算法的研究现状，分析当前存在的问题，并提出一些算法改进的思路。

2.推荐系统算法的研究现状推荐系统算法可以分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和混合推荐算法等多个类别。

在当前的研究中，协同过滤算法是最常用和成熟的算法之一。

它通过分析用户和物品的行为数据，发现用户间的共同兴趣和相似性，从而给用户推荐个性化的物品。

另一方面，基于内容的推荐算法考虑到了物品的属性和特征，通过分析物品内容的相似性、关联性和相关性等因素，给用户推荐具有相似特征的物品。

3.当前存在的问题尽管推荐系统算法在实际应用中已经取得了一定的成就，但仍然存在一些问题需要解决。

首先，基于用户的行为数据容易受到数据稀疏性和冷启动问题的影响。

由于用户的行为数据往往是不完整的，推荐结果可能存在偏见和局限性。

其次，推荐系统需要考虑到多个因素，如用户的兴趣变化、物品的时效性和用户隐私保护等。

在保证个性化推荐效果的同时，还需要兼顾用户的隐私和数据安全问题。

另外，推荐系统的算法需要解决长尾问题。

推荐系统往往会关注热门物品和热门用户，而忽略了长尾物品和小众用户。

这样的情况导致了信息的不平衡和个性化推荐的局限性。

4.算法改进的思路为了解决当前存在的问题，推荐系统算法需要进行改进和创新。

一方面，可以利用机器学习和深度学习等方法，从用户、物品和关联数据中挖掘更多的特征信息。

通过分析用户的社交网络数据、地理位置信息、搜索历史等，可以更准确地理解用户的兴趣和行为特征。

另一方面，推荐系统可以借鉴社会化推荐的思想，引入社交网络和群体智能等因素。

通过分析用户间的相似性、群体的动态演化等，可以提高推荐系统的精确度和个性化程度。

此外，推荐系统可以考虑引入可解释性的算法。

关 系强度和信任 三个维度协 同推荐 的基 于用户动机 的微博客信 息流推荐模 型 。以新 浪微 博 “ 智能排序 ” 为例 ， 对基
于 用 户 动 机 的微 博 客 信 息 流 个性 化 推 荐 服 务 进 行 改 进 。
关键词
微博
信 息流
Ｇ ３ ５ ０
Hale Waihona Puke 社会化 网络协 同过滤
Ａ 文章编号 １ ０ ０ ２ — １ ９ ６ ５ （ ２ ０ １ ３ ） １ １ — ０ １ １ ７ 一 ｏ ４
ｌ ｉ ｎ ｅ ｓ ｏ ｃ ｉ ｌ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｉ ｔ ｅ ｓ ｓ ｒｅ ｔ ｎ ｇ ｈ ，ｔ ｔ ｏ ｐ ｉ ｃ ｅｌ ｒ ｅ ｖａ ｎｃ ｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｒ ｕ ｓ ｔ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ．Ｔａ ｋ ｉ ｎ ｇ’ ’ Ｓ ｉ ｎ ａ ｉ ｃ ｍ ｒ ｏ－ ｂ ｌ ｏ ｇ ｓ ”ａ ｓ ａ ｌ ｌ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ 。ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｆ ｉ — ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ｓ ｏ ｃ ｉ ｌ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ ｒ ｃｏ ｅ ｍｍｅ ｎ ｄａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄ ｓ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ－ ｂ ｌ ｏ ｇ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ｌ ａ ｓ ｔ ｒ ｅ ｍ ｓ ａ ｓ ｏ ｃ ｉ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｉ ｔ ｖ ｅ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ
中图 分 类 号
文献标识码
Ｔｈ ｅ Ｃｏ ｎｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｐｅ ｒ ｓ ｏ ｎａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ Ｒｅ ｃ ｏ ｍｍ ｅ ｎ ｄａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｉ ｎ Ｏｎ ｌ ｉ ｎ ｅ Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｓｔ ｒ ｅ ａ ｍｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ－ｂ ｌ ｏｇ ｓ

A、1999年B、1995年C、2000年D、1992年2、B2B电子商务模式的萌芽阶段是（）。

A、1999年B、2002—2000年C、1998—2000年D、1993年3、下面不是影响定价的主要因素的是（）A、成本因素B、地域因素C、供求关系D、市场需求化4、电子货币有三大系统构成：信用卡系统、数字现金系统和（）A、IC卡系统B、POS系统C、电子支票系统D、支付宝系统5、以下哪些类型的电子商务不是按所利用的计算机网络划分的（）A、基于淘宝集团购物区域B、基于企业外部网的互联网时代电子商务C、基于互联网的互联网时代电子商务D、基于其他网络的互联网时代电子商务6、下面不是电子商务政务系统的建设原则的是（）A、封闭性原则B、可靠性原则C、标准化原则D、统一化原则7、下面不是网络营销与传统营销的区别是（）A、营销理念从未改变B、沟通方式的改变C、营销策略的改变D、沟通能力的改变8、中国最早成立ｃ２ｃ网络交易平台的是（）A、易趣网B、土豆网C、叮当网D、淘宝网23、哪里有更全的题库（）A、搜索淘宝店铺：考试农民工B、访问淘宝店铺：、加微信号：D、加QQ号：9、SET协议的目标哪项是不对的（）A、防止数据被非法用户窃取，保证信息在互联网上的安全传输B、提供一个封闭式的标准，不需要规范协议和消息的格式C、解决多方认证问题，不但对客户的信用卡认证，还对在线商家认证，实现客户和商家、银行间的互相认证D、保证上网交易的实时性、是所有的支付过程都是在线的10、为企业提供一个真正平等、自由竞争的市场环境，是网络营销的（)特点A、无限的运作时空B、公平自由的竞争环境C、便捷有效的沟通渠道D、不公平自由的竞争环境12、下面不是包装在物流中的地位与作用的是（）A、搬送货物B、保护产品C、方便消费D、保护隐私13、不属于网络广告比较常见的策略有（）A、网络广告时段策略B、利益导向策略C、网络创新策略D、广告市场策略14、基于Internet的电子商务是指利用连通全球的Internet开展的互联网时代电子商务活动，所涉及的领域广泛，如( )、在线订货、物流管理等.A、网上订票B、语音聊天C、在线产品信息发布D、微信发红包15、通过Internet展开的商务交易和商务服务，不受地理环境，国家区域等传统商务条件的限制体现了互联网电子商务的（）A、全球化B、个性化C、数字化D、优越化16、( )指在流通过程中保护产品，方便储运，促进销售，按照一定技术方法而采用的容器，材料以及辅助物的总体名称。

优点
2、传统媒体及门户网站的新闻App公信力高
在传统媒体及门户网站转型新闻App中，由于之前用户对传统媒体及 门户网站接触和使用留下的严谨的新闻态度直接带入了新闻App中，因此， 在绝对公信力上，传统媒体及门户网站新闻App依然受到广泛的欢迎。
优点
3、满足了新媒体时代用户的“碎片化内容”需求偏好
在移动互联的环境下，新闻传播显然带着“碎片化”的特征。用户接 触媒介的时间是零散的，手机上网充斥在日常生活中的各种场景，打车， 排队，睡觉前，学习间隙等，新媒体App相较于传统媒体更能满足用户的 这种“碎片化内容”需求偏好。
问题
1、信息重复和信息过载导致阅读体验差
很多新闻App提供的内容实质上仍是信息“一锅烩”，信息趋同性大， 从而降低了内容的质量，阻碍了用户获得对其有价值的信息，增加了搜寻 有价值信息的成本。 此外，很多App的频道设置相似性高，缺乏区别度。 像数码、科技、互联网这样分类不准确的重复频道更是常见。因此很多学 者批判移动数字化阅读使人们的阅读变得更加浅显而不深刻。
国内新闻资讯类App的现状与问题
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
（2）内容更新：新闻更新远未达到“实时”程度。 “移动用户的阅读高峰多在晚上10 点到凌晨1点之间，在这最宝贵
的黄金时间，许多传统媒体的APP 却不再有内容更新，因为这不是传 统媒体的上班时间。”——传媒梦工场研究院首席研究员徐园

基于用户的个性推荐系统随着互联网的发展，人们对于信息的获取和消费方式发生了巨大的变化。

过去，我们靠朋友介绍和广告推荐来了解新产品，现在，我们可以通过互联网轻松地获取各种信息。

但是，这也给我们带来了新的问题，比如在海量的信息中如何找到自己感兴趣的内容，如何准确地获取自己需要的信息等。

这个时候，个性化推荐系统就显得格外重要了。

个性化推荐系统（Personalized Recommendation System）是指根据用户的兴趣爱好和消费习惯，以机器学习算法为基础，为用户提供个性化的产品或服务推荐的系统。

它是一种智能化的应用，通过对用户历史行为数据的分析和处理，可以准确地为用户推荐有价值的内容。

例如，在淘宝上购物时，系统会根据你之前的购物记录和搜索记录，为你推荐你可能会喜欢的商品。

作为一种社会化网络和电子商务的重要应用，个性化推荐系统具有广泛的应用场景。

比如，在电子商务中，个性化推荐系统可以帮助商家更好地促进销售、提高客户满意度；在社交网络和媒体中，个性化推荐系统可以帮助用户发现新的兴趣、结交新的朋友，并且方便用户分享自己的经验和知识；在在线教育中，个性化推荐系统可以帮助学生更好地学习，逐步实现个性化教育。

需要注意的是，个性化推荐系统并不意味着是一种普适性的解决方案。

推荐系统的成功与否，与其背后的算法密切相关。

对于数据特点丰富的业务，能够承载更多算法类型，而对于数据简单的业务，算法的选择可能会有些困难。

因此，为了确保个性化推荐系统的高效和准确性，需要进行大量的数据分析、算法设计和用户反馈等方面的工作。

只有在这些方面做好了，个性化推荐系统才能够得到更客观、准确的结果，并为用户提供更好的体验。

随着个性化推荐系统的不断发展，各种系统出现在市场上。

其中，基于用户的个性化推荐系统是最受欢迎的一种推荐系统。

基于用户的个性化推荐系统就是根据用户先前的行为和偏好，给用户推荐他们可能感兴趣的内容或产品。

通过用户的历史行为数据，比如他们点击哪些商品、在哪里浏览网页、搜寻哪些关键词等，基于用户的个性化推荐系统可以找到客户的购买模式，并以此进行预测。