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
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
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
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