社会化阅读平台中信息采纳的预测研究

摘要：

伴随着文本数字化趋势以及社交媒体演进,以分享、互动为核心的社会化阅读已成为研究热点.然而,目前尚缺少从信息特征维度进行社会化阅读平台中信息采纳的研究,因此本文尝试开展了基于阅读类微信公众平台信息特征的信息采纳预测研究.首先,利用清博大数据平台及Python语言编写的网页爬虫实施阅读类微信公众平台信息采集.其次,对收集到的信息按照信息采纳理论提取信息特征,并按照设定好的编码规则进行编码.最后,利用机器学习技术中的支持向量机算法进行模型训练与预测研究.实证结果表明,训练好的模型根据编码后的信息特征能有效的预测阅读类微信公众平台中信息采纳与否.

关键词：社会化阅读、微信公众平台、信息采纳

所属期刊栏目：6

分类号：G252;G35(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：安徽省高等学校图书情报工作委员会基金项目重点课题"社会化阅读环境下读者信息采纳预测研究";中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2021-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：65-83