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期刊文章详细信息

微信公众号的健康信息采纳预测研究——基于信息特征和支持向量机    

Research on the Forecast of Health Information Adoption on WeChat Official Accounts:Based on Information Characteristics and Support Vector Machine

  

文献类型:期刊文章

作  者:孙竹梅[1,2] 华薇娜[2] 汪志兵[1,3]

机构地区:[1]江苏科技大学图书馆,江苏镇江212003 [2]南京大学信息管理学院,江苏南京210023 [3]江苏科技大学经济管理学院,江苏镇江212003

出  处:《情报理论与实践》

基  金:江苏科技大学人文社会科学研究项目"高校图书馆社会化服务的若干关键问题研究"(项目编号:2012QT085J);江苏科技大学人文社会科学研究(应用学科)项目"海研全球科研项目数据库萃智理论应用研究"(项目编号:2017QT018F)的成果

年  份:2018

卷  号:41

期  号:7

起止页码:72-77

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘  要:[目的/意义]信息的采纳与否和信息自身的特征密切相关,文章旨在探索如何通过信息自身的特征实现对信息采纳的预测。[方法/过程]以清博指数的微信健康类公众号榜单为依据,选取7个公众号实施信息采集,从信息的形式、内容和价值3个方面提取信息特征,根据编码规则形成样本数据集,并利用支持向量机进行预测研究。[结果/结论]通过信息自身的特征能够对信息采纳进行准确度较高的预测。

关 键 词:健康信息 信息采纳  信息预测  信息特征 支持向量机

分 类 号:G206] G353.1

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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