發(fā)布時(shí)間：2021-01-02 21:28

　　由于大量的用戶生成內(nèi)容（user-generated content,UGC）所帶來(lái)的信息超載,現(xiàn)在社區(qū)內(nèi)的內(nèi)容流行度往往是由用戶通過投票機(jī)制來(lái)決定的,尤其是在社會(huì)化問答社區(qū)中,如美國(guó)的Quora.com和中國(guó)的知乎。這些問答網(wǎng)站通過根據(jù)投票數(shù)量對(duì)答案進(jìn)行排序,實(shí)現(xiàn)了有效的信息過濾。這些投票反映了群體對(duì)質(zhì)量的評(píng)價(jià),影響著讀者的注意力分配。對(duì)社會(huì)化問答社區(qū)用戶UGC聲譽(yù)特征進(jìn)行研究研究,是深入分析社會(huì)化問答社區(qū)UGC聲譽(yù)特征形成機(jī)理、提前識(shí)別高聲譽(yù)UGC信息的基礎(chǔ),有助于增強(qiáng)社區(qū)和政府在輿情演化中的主動(dòng)地位,改善網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)環(huán)境治理水平。本文的主要研究目標(biāo)在于解決以下幾個(gè)問題:（1）社會(huì)化問答社區(qū)中UGC聲譽(yù)特征的來(lái)源、內(nèi)涵、形成機(jī)理、影響作用以及分析方法;（2）社會(huì)化問答社區(qū)中UGC聲譽(yù)特征的影響因素,及這些影響因素與聲譽(yù)特征之間的關(guān)系;（3）利用社會(huì)化問答社區(qū)UGC可觀測(cè)的相關(guān)變量來(lái)對(duì)其聲譽(yù)特征進(jìn)行預(yù)測(cè);（4）發(fā)掘不同話題不同聲譽(yù)區(qū)間UGC,尤其是異常聲譽(yù)UGC的相關(guān)特征;（5）基于社會(huì)化問答社區(qū)中UGC聲譽(yù)特征的相關(guān)研究,提出有針對(duì)性的管理策略與實(shí)踐建議。圍繞上述問題,本研究以社會(huì)... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：224 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

回答信息質(zhì)量非文本特征綜合評(píng)價(jià)指數(shù)及排序(部分)

部分回答數(shù)據(jù)的信源可信度綜合評(píng)價(jià)指數(shù)及排序計(jì)算結(jié)果如圖6.4:圖6.4中,target為回答文本編碼,distance_best為該方案到正理想解的距離,distance_worst為該方案到負(fù)理想解的距離,proximity為該方案的綜合評(píng)價(jià)指數(shù),rank為該方案的熵權(quán)法TOPSIS排序結(jié)果。

按照本文5.3部分提出的社會(huì)化問答社區(qū)UGC聲譽(yù)特征預(yù)測(cè)模型,將回答數(shù)據(jù)的相關(guān)變量代入其中進(jìn)行計(jì)算。為了更加直觀的看出零聲譽(yù)與低聲譽(yù)預(yù)測(cè)情況,本文使用MATLAB繪制散點(diǎn)箱線圖將各話題篩選后的數(shù)據(jù)與該話題高聲譽(yù)與極高聲譽(yù)回答的相應(yīng)得分做出對(duì)比,如圖6.5和圖6.6。圖6.6低聲譽(yù)回答與高聲譽(yù)以上回答判別分?jǐn)?shù)得分分布情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[9]知乎意見領(lǐng)袖的形成及影響機(jī)制研究[D]. 唐巧盈.上海社會(huì)科學(xué)院 2017
[10]社交問答網(wǎng)站知識(shí)分享行為的影響因素及其機(jī)制研究[D]. 左莉.華中師范大學(xué) 2017



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