专业虚拟社区用户分类模型研究.pdf

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1、第33卷第5期情报杂志V01．33No．52014年5月JOURNALOFINTELUGENCEMay2014专业虚拟社区用户分类模型研究木谷斌徐菁黄家良(华南理工大学经济与贸易学院广州510006)摘要专业的虚拟社区是个人及企业进行专业知识共享的重要平台，需要从知识共享中心度及用户价值两个维度对用户进行分类以便更好地促进社区发展。选取入度中心性、出度中心性以及中间中心性作为衡量用户知识共享中心度的指标；选取论坛等级、近度以及专业贡献作为衡量用户价值的指标。从以上两个维度构建专业虚拟社区用户分类矩阵模型，并采用社会网络分析法与K—means聚类算法对各个指标进行分析。以人大经济论坛为例，对

2、社区用户进行分类，并提出了相应的措施。关键词专业虚拟社区用户分类模型知识共享中心度用户价值社会网络分析K—means聚类中图分类号G250文献标识码A文章编号1002—1965(2014)05—0203—05DoI10．3969／j．issn．10o2—1965．2014．05．037OnClassifyingModelforProfessionalVirtualCommunityUsersGuBinXuJingHuangJialiang(SchoolofEconomicsandCommerce，SouthChinaUniversityofTechnology。Guangzhou51000

3、6)AbstractProfessionalvirtualcommunityisalimportantplatformforsharingprofessionalknowledge．ThispaperselectstwodimensionsofknowledgesharingcentralityandcustomervaluetobuildamatrixclassificationmodelofUSersinordertopromotethedevelopmentofsuchvirtuecommunity．Thepaperselectsin-degreecentrality。out-deg

4、reecentralityandbetweennesscentralityasameasureofknowledgesharingcentrality；selectsforumlevel，logintimeandprofessionalcontributionasameasureofcustomervalue．ThepaperalsoappliesSO-cialnetworkanalysisandtheK-meansclusteringtOtheanalysisofeachindividualindex．Finally，theeconomicBBSonWWW．pinggu．orgisuse

5、dasanexampletoclassifythecommunityusers。andsomerelevantrecommendationsareputupwitl1．KeywordsprofessionalvirtualcommunityclassifyingmodelknowledgesharingcentralitycustomervaluesocialnetworkanalysisK—meansclustering然而现有的研究极少将虚拟社区进行分类，对不0引言同虚拟社区的用户一概而论，且往往从市场营销、信息在Web2．0环境下，虚拟社区成为了网民不可或传播、知识共享等一维角度对虚

6、拟社区用户进行细分，缺的知识获取渠道。据第32次中国互联网络发展状分类结果不能完全反映用户的行为与特征。鉴于此。况统计报告显示，截至2013年7月，我国约1．4亿人本文利用数据挖掘聚类技术以及社会网络分析方法构在使用论坛／BBS等虚社区。庞大的用户量促进了虚建二维分类指标与模型，旨在研究专业虚拟社区用户拟社区的蓬勃发展，然而也造成了社区的管理困难。的差异。因此学术界和社区管理者都非常重视虚拟社区用户细1文献回顾分。通过用户细分，能够了解每一类用户的特征及其与社区的关系与价值，使之有效地粘滞于社区中，进而1．1虚拟社区用户分类早期的虚拟社区用户分增加社区的人数以及信息量⋯。类研究多从成员参与

7、角度进行定性分析，如Arms~ong收稿日期：2013—12-20修回日期：2014-01—22基金项目：国家社科基金项目“虚拟社区知识组织研究”(编号：12BTQ041)；教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于Super—P2P的虚拟社区知识信息有序化组织与共享模式研究”(编号：12YJA630033)；广东省哲学社会科学“十二五”规划项目“社会网络环境下的知识信息共事模式研究”(编号：GD11CTSO1)。作者简介