在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,微信公眾平臺已然成為人們交流、休閑、學習、生活的一部分,并逐漸成為人們獲取知識的重要途徑。本書首先從“數(shù)字智慧化”角度通過分析用戶心理和行為數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像,深入分析用戶需求;隨后從“智慧數(shù)字化”角度針對用戶需求采用文本挖掘技術(shù)凝練知識內(nèi)容,并基于不同知識資源聚合方法設計了微信公眾平臺知識推薦服務和知識集成服務兩種知識服務模式;最后提出了提升微信公眾平臺知識聚合及服務能力的對策建議。
本書適用于知識服務及數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域相關(guān)的學生及研究人員、微信公眾平臺或其他自媒體平臺管理及技術(shù)服務人員和對數(shù)智化服務感興趣的讀者,希望本書能為他們在微信公眾平臺運營推廣與創(chuàng)新服務模式方面開闊思路、提供參考。
程子軒,管理學博士,副教授,任職于長春大學管理學院,吉林省精品在線開放課程負責人,主要從事知識組織、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)研究。
第1章 緒論 001
1.1 微信公眾平臺知識服務發(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 003
1.2 微信公眾平臺知識服務研究的價值 004
1.3 國內(nèi)外網(wǎng)絡平臺知識服務研究 005
1.3.1 網(wǎng)絡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 036
2.4.1 知識服務概述 036
2.4.2 常見的知識服務模式 037
2.5 本章小結(jié) 040
第3章 微信公眾平臺數(shù)智化知識服務體系框架 042
3.1 微信公眾平臺數(shù)智化知識服務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要素分析 046
3.2.3 微信公眾平臺知識聚合服務目標與原則 048
3.3 基于知識聚合的微信公眾平臺知識服務動因分析 049
3.4 微信公眾平臺數(shù)智化知識服務體系框架 051
3.4.1 微信公眾平臺數(shù)智化知識服務過程 051
3.4.2 微信公眾平臺數(shù)智化知識服務體系框架構(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的用戶標簽體系設計 066
4.2.3 用戶畫像標簽權(quán)重設計 069
4.2.4 實證研究——以“學術(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 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模式 115
5.4.1 微信公眾平臺知識推薦服務概述 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 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模式 146
6.5.1 微信公眾平臺知識集成服務概述 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)用戶知識服務評價和反饋意識 158
7.2 加大新技術(shù)應用和融合改進 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 知識聚合服務系統(tǒng)搭建和開發(fā)設計 160
7.2.3 應用可視化技術(shù)加強用戶服務體驗 161
7.3 微信公眾平臺創(chuàng)新服務理念及加強運營管理 162
7.3.1 加強主動知識服務意識,創(chuàng)新知識服務理念 162
7.3.2 構(gòu)建和開展多元化平臺知識服務模式 163
7.3.3 加強專業(yè)知識服務人才隊伍建設 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需求調(diào)查問卷 174
參考文獻 184