微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)研究

第1章　緒論　  001
1.1　微信公眾平臺知識服務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀　  001
1.1.1  微信公眾平臺成為用戶獲取知識的重要途徑　  001
1.1.2  微信公眾平臺知識資源海量龐雜且質(zhì)量參差不齊　  002
1.1.3  用戶日趨追求精準和智能化的知識服務(wù)　  003
1.2　微信公眾平臺知識服務(wù)研究的價值　  004
1.3　國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)平臺知識服務(wù)研究　  005
1.3.1  網(wǎng)絡(luò)知識資源聚合的國內(nèi)外研究　  005
1.3.2  微信公眾平臺知識組織與服務(wù)的國內(nèi)外研究　  010
1.3.3  研究評述　  013
1.4　本書研究內(nèi)容、研究方法及創(chuàng)新之處　  015
1.4.1  主要研究內(nèi)容　  015
1.4.2  主要研究方法　  017
1.4.3  本書研究的創(chuàng)新之處　  018
第2章　相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)　  020
2.1　微信公眾平臺　  020
2.1.1  微信公眾平臺概念　  020
2.1.2  微信公眾號的類型　  021
2.1.3  微信公眾平臺知識資源　  023
2.2　知識聚合理論與方法　  025
2.2.1  知識聚合概念　  025
2.2.2  常用的知識聚合方法　  026
2.3　文本挖掘與分析　  029
2.3.1  文本挖掘概述　  029
2.3.2  文本挖掘流程　  030
2.4　知識服務(wù)　  036
2.4.1  知識服務(wù)概述　  036
2.4.2  常見的知識服務(wù)模式　  037
2.5　本章小結(jié)　  040
第3章　微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)體系框架　  042
3.1　微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)面向用戶知識需求的必要性　  042
3.2　微信公眾平臺知識聚合及服務(wù)概述　  045
3.2.1  微信公眾平臺知識聚合概念　  045
3.2.2  微信公眾平臺知識聚合服務(wù)要素分析　  046
3.2.3  微信公眾平臺知識聚合服務(wù)目標與原則　  048
3.3　基于知識聚合的微信公眾平臺知識服務(wù)動因分析　  049
3.4　微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)體系框架　  051
3.4.1  微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)過程　  051
3.4.2  微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)體系框架構(gòu)建　  054
3.5　本章小結(jié)　  058
第4章　微信公眾平臺用戶畫像構(gòu)建及需求分析　  060
4.1　微信公眾平臺用戶畫像概述　  061
4.1.1  微信公眾平臺用戶畫像內(nèi)涵　  061
4.1.2  微信公眾平臺用戶畫像構(gòu)建原則　  063
4.2　微信公眾平臺用戶畫像構(gòu)建　  064
4.2.1  VALS2模型概述　  066
4.2.2  基于VALS2的用戶標簽體系設(shè)計　  066
4.2.3  用戶畫像標簽權(quán)重設(shè)計　  069
4.2.4  實證研究——以“學(xué)術(shù)類微信公眾號用戶”為例　  070
4.3　基于用戶畫像的微信公眾平臺用戶分類與知識需求分析　  079
4.3.1  初期引入?yún)⑴c型用戶　  079
4.3.2  成長型用戶　  080
4.3.3  成熟型用戶　  081
4.4　微信公眾平臺用戶知識需求層次分析　  082
4.4.1  微信公眾平臺用戶知識需求形成　  082
4.4.2  微信公眾平臺用戶知識需求層次劃分　  084
4.5　微信公眾平臺用戶知識需求模型　  087
4.6　本章小結(jié)　  089
第5章　基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務(wù)　  091
5.1　微信公眾平臺文本標簽聚類的內(nèi)涵及作用　  091
5.1.1  微信公眾平臺文本標簽聚類的內(nèi)涵　  091
5.1.2  微信公眾平臺文本標簽聚類的作用　  092
5.2　基于標簽聚類的微信公眾平臺知識聚合方法　  093
5.2.1  微信公眾平臺文本標簽抽取方法　  093
5.2.2  BIRCH聚類算法及優(yōu)化　  101
5.2.3  基于改進BIRCH算法的微信公眾平臺知識資源聚合過程　  103
5.3　實證研究——以“認知計算”領(lǐng)域為例　  106
5.3.1  文本知識資源標簽抽取　  106
5.3.2  基于標簽聚類的微信公眾平臺知識資源聚合　  110
5.4　基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務(wù)模式　  115
5.4.1  微信公眾平臺知識推薦服務(wù)概述　  115
5.4.2  基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務(wù)要素分析　  116
5.4.3  基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務(wù)模式構(gòu)建　  118
5.5　本章小結(jié)　  122
第6章　基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務(wù)　  124
6.1　微信公眾平臺文本知識摘要生成的內(nèi)涵及作用　  125
6.1.1  微信公眾平臺文本知識摘要生成的內(nèi)涵　  125
6.1.2  微信公眾平臺文本知識摘要生成的作用　  126
6.2　基于TextRank算法的文本摘要生成過程及改進思路　  127
6.2.1  基于TextRank算法的文本摘要生成方法及過程　  127
6.2.2  基于TextRank算法的文本摘要生成方法改進思路　  128
6.3　基于改進TextRank算法的微信公眾平臺知識摘要生成方法　  130
6.3.1  基于TextRank算法的文本摘要生成方法改進　  130
6.3.2  融合用戶需求與圖模型的單文本知識摘要生成方法　  132
6.3.3  融合主題與圖模型的單領(lǐng)域多文本知識摘要生成方法　  134
6.4　實證研究—以“認知計算”領(lǐng)域為例　  136
6.4.1  基于單文本知識摘要生成的微信公眾平臺知識聚合　  138
6.4.2  基于單領(lǐng)域多文本摘要生成的微信公眾平臺知識聚合　  144
6.5　基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務(wù)模式　  146
6.5.1  微信公眾平臺知識集成服務(wù)概述　  146
6.5.2  基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務(wù)要素分析　  147
6.5.3  基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務(wù)模式構(gòu)建　  149
6.6　本章小結(jié)　  153
第7章　微信公眾平臺數(shù)智化知識服務(wù)能力提升策略　  155
7.1　用戶知識需求外化表達及挖掘　  155
7.1.1  提升用戶知識需求外化表達能力　  156
7.1.2  深入挖掘用戶多層次知識需求　  157
7.1.3  培養(yǎng)用戶知識服務(wù)評價和反饋意識　  158
7.2　加大新技術(shù)應(yīng)用和融合改進　  159
7.2.1  引入新技術(shù)，優(yōu)化和改進知識聚合方法　  159
7.2.2  知識聚合服務(wù)系統(tǒng)搭建和開發(fā)設(shè)計　  160
7.2.3  應(yīng)用可視化技術(shù)加強用戶服務(wù)體驗　  161
7.3　微信公眾平臺創(chuàng)新服務(wù)理念及加強運營管理　  162
7.3.1  加強主動知識服務(wù)意識，創(chuàng)新知識服務(wù)理念　  162
7.3.2  構(gòu)建和開展多元化平臺知識服務(wù)模式　  163
7.3.3  加強專業(yè)知識服務(wù)人才隊伍建設(shè)　  164
7.4　本章小結(jié)　  165
第8章　研究結(jié)論與展望　  167
8.1　研究結(jié)論　  167
8.2　研究局限與展望　  171
附錄　微信公眾平臺用戶知識服務(wù)需求調(diào)查問卷　  174
參考文獻　  184