在线健康社区用户个性化及社群化服务研究OA

目的:优化在线健康社区用户画像模型,全面客观地揭示用户的多维度特征,基于用户画像提出社区用户个性化及社群化服务的建议,提升在线健康社区社会支持服务功能及用户体验。方法:利用模糊逻辑从用户基本属性、社交、兴趣、情感倾向4个维度优化在线健康社区用户画像模型,并对在线健康社区用户进行分类,在“知乎”平台糖尿病话题中选取不同类型用户中的典型用户进行应用研究。结果:根据用户黏性高低、内容贡献量高低、正负情感倾向将3934名知乎糖尿病话题用户划分为低黏性低产积极、低黏性低产消极、低黏性高产积极等8类用户,每类选取2位典型用户用以刻画用户形象;社区运营者可从定期推送社区信息、设计或完善发帖奖励机制、提供情感咨询服务等方面管理社区用户。结论:经过优化的在线健康社区用户画像可准确客观地揭示用户社交行为、兴趣需求、情感倾向等特征,有助于社区运营者提供精准的信息服务和丰富各类社会支持服务,促进社区长久发展。