在线科研社区中基于增长模型的用户标签行为研究  

Investigating Users' Tagging Behavior in Online Academic Community: Analysis Based on Growth Model

作　　者：许云红[1] 尹德虎 陈渝[1] Xu Yunhong;Yin Dehu;Chen Yu(Kunming University of Science and Technology,Kunming 650000)

机构地区：[1]昆明理工大学,昆明650000

出　　处：《情报杂志》2019年第1期162-170,共9页Journal of Intelligence

基　　金：国家自然科学基金项目"科研网络社区中社会化的知识推荐方法研究"(编号:71361017);国家自然科学基金项目"社会化学习网络社区中基于社会资本和社会网络视角的用户知识共享行为研究"(编号:71640021);国家自然科学基金项目"社会化学习网络社区中基于数据挖掘视角的用户行为研究"(编号:71861019)研究成果

摘　　要：[目的/意义]以在线科研社区CiteULike为例,研究用户的标签应用增长模型及其影响因素有利于管理者了解用户的标签行为并为预测用户未来的标签行为提供了重要的依据。[方法/过程]基于CiteULike的用户标签数据,利用增长模型对前1 000名(根据标签应用数量统计)的用户研究其标签行为。在此基础上,利用多元逻辑回归方法分析用户标签应用增长模型的影响因素。[结果/结论]研究结果表明74%的用户其标签应用增长模型与波动模型相吻合,21.2%的用户其标签应用增长模型表现出正态模型的特性,而标签应用增长模型属于阻尼指数模型的用户不到总数的5%。用户标签应用增长模型主要受标签特征和标记资源特征因素的影响。[Purpose/Significance]Taking the online academic community(CiteULike)as an example,studying the growth models of users'tag applications and its influencing factors can help managers to understand users'tagging behavior and provide an important basis for predicting the user's future tagging behavior.[Method/Process]Based on user tag data collected from CiteULike,this paper attempts to investigate top 1000 users'(according to their number of tag applications)tagging behavior using growth model.After identifying the growth model for each user,the paper uses multinomial logistic regression method to analyze factors which may influence the growth model of tag applications.[Result/Conclusion]The research results show that 74%users'tag applications are consistent with fluctuating model,and 21.2%users'tag applications exhibit the characteristics of normal model.The number of users whose tag applications belong to damped exponential model is less than 5%of the total number.And the growth models of tag applications are mainly affected by tag and resource features.

关 键 词：在线科研社区 用户标签行为 CiteULike 增长模型 

分 类 号：G254[文化科学—图书馆学]