基于apriori算法的网络社区知识形成影响因素分析

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1、基于Apriori算法的网络社区知识形成影响因素分析徐　凡（西南科技大学，四川绵阳621010）【摘　要】研究了网络社区中影响知识形成的因素，通过运用Appriori算法对数据进行分析研究，发现，在社区成员吸收网络社区知识时回帖量与知识表达方式对网络社区知识形成产生非常重要的影响，同时知识分享者的专业对社区成员知识形成具有很大的影响作用。.jyqkention12.0对数据进行Appriori运算。关联规则设置中，文章将I1设置为后项，其他八项设为前项，将最小支持度设置为40%，最低置信度为80%，对其他的选项进行设置后开始运行，其运行结果部分如表2所示。　　基于Apriori算法的网络社区知

2、识形成影响因素分析徐　凡（西南科技大学，四川绵阳621010）【摘　要】研究了网络社区中影响知识形成的因素，通过运用Appriori算法对数据进行分析研究，发现，在社区成员吸收网络社区知识时回帖量与知识表达方式对网络社区知识形成产生非常重要的影响，同时知识分享者的专业对社区成员知识形成具有很大的影响作用。.jyqkention12.0对数据进行Appriori运算。关联规则设置中，文章将I1设置为后项，其他八项设为前项，将最小支持度设置为40%，最低置信度为80%，对其他的选项进行设置后开始运行，其运行结果部分如表2所示。对运行结果进行分析，可知，I4、I6、I3同时出现的频率为42%，置信度

3、达到了92%，这说明这三个项目在整个运算中非常重要，此规则为强关联。这表明知识结构、表达方式、个人专业知识同时影响了网络社区成员知识的形成。I6、I3同时出现的置信度为87%，这说明这一项目集在整个事务中起着很大的影响，即在网络社区知识形成中，表达方式、个人专业知识同时影响着社区成员知识形成。I4、I6同时出现的置信度为85%，这表明在网络社区知识形成中，社区成员的知识结构与表达方式同时影响着社区成员知识形成的行为。I7、I5同时出现的置信度为85%，它表明在整个事务中，二者同时出现的行为对整体有很大的影响，即在研究网络社区知识形成中，回帖者态度与回帖量同时影响着社区成员新知识的形成。I3、I

4、5同时出现的置信度为85%，即在此研究中，个人专业知识与回帖量同时影响着网络社区知识形成行为。I4、I6、I5同时出现的置信度为85%，这表明知识结构、表达方式、回帖量同时对网络社区知识的形成产生重要的影响。I4、I3、I5同时出现的置信度为85%，这表明个人专业知识、知识结构与回帖量同时影响着社区成员知识形成行为。I4、I3同时出现的置信度为84%，这表明在网络社区知识形成中成员知识结构与个人专业知识同时对其产生了很大的影响。I8、I6同时出现的置信度为84%，表明信息源与表达方式同时影响着社区成员的知识形成。I6产生影响的置信度为83%，即在影响网络社区成员知识形成中知识的表达方式产生了很

5、大的作用。I6、I5同时出现的置信度为82%，表明表达方式与回帖者态度同时影响了社区知识形成行为，I7、I6同时出现的置信度为82%，表明回帖者态度与表达方式同时对网络社区知识形成产生了很大的影响。I8、I3同时出现的置信度为82%，表明信息源与专业知识同时影响了网络社区知识的形成。在支持度为42%时I8、I3同时出现的支持度为82%，再一次表明信息源与专业知识同时对网络社区知识的形成产生了很大的影响。I4、I5同时出现的置信度为81%，这表明知识结构与回帖量同时对网络社区知识形成产生了大的影响。I4、I5同时出现的支持度为55%，置信度为81%，它说明知识结构与回帖量同时影响着网络社区知识的

6、形成。I5出现的置信度为81%，它表明在网络社区知识形成中回帖量对其产生了大的影响。I9、I5同时出现的置信度为81%，即在网络社区知识形成中，线下关系与回帖量同时产生了大的影响。I7、I3同时出现的置信度为81%，它表明回帖者态度与个人专业同时影响了知识对网络社区知识的形成。I8、I6同时出现的置信度为80%，表明信息与表达方式同时影响了网络社区知识形成。从以上数据分析我们可以发现，在这些统计项中，I5与I6出现的次数最多，即回帖量与知识表达方式对网络社区知识形成产生最重要的影响，因此对于网络社区回帖量以及发帖中的表达方式规范的管理非常的重要，因为他对网络社区成员对于知识的筛选与吸收产生了很

7、大的影响。在所有的项集中，I3出现的频率也非常的高，即知识分享者的专业对社区成员知识形成具有很大的影响作用。I8、I3即信息源与专业知识、I4、I5即知识结构与回帖量同时出现的可能性非常高。4　结论通过以上数据分析我们发现，回帖量与知识表达方式对网络社区知识形成产生非常重要的影响，对于多数网络社区成员来说，登陆网络社区仅仅属于浏览状态，并没有特别的目的，这也在研究中有所体现，因此对于多数社区成员，