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| 編輯推薦： |
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（1）结构规划与逻辑梳理本书结构清晰、逻辑严密。首先，构建了微信公众平台用户画像并对用户知识需求进行了分析，从知识单元和句子层面分别提出了基于标签聚类和基于摘要生成的微信知识资源聚合方法，并基于不同知识资源聚合方法设计了微信公众平台知识推荐服务和知识集成服务两种知识服务模式，并提出了提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。（2）内容安排本书的内容安排如下：①面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架构建；②微信公众平台用户画像构建与需求分析；③基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法；④基于摘要生成的微信公众平台知识聚合方法；⑤基于知识聚合的微信公众平台创新知识服务模式；⑥微信公众平台知识聚合及服务能力提升对策。（3）读者人群定位本书的读者对象包括：①高校、科研机构知识服务及数据挖掘领域相关的师生或研究人员；②微信公众平台或其他自媒体平台的管理及技术服务人员；③对微信公众平台的数智化知识服务感兴趣的大众读者。（4）研究方法本书将知识聚合理论与方法引入到微信公众平台知识资源组织及服务研究中，提出面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合和服务体系框架以及具体的对策建议，试图为微
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| 內容簡介： |
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在移动互联网时代，微信公众平台已然成为人们交流、休闲、学习、生活的一部分，并逐渐成为人们获取知识的重要途径。本书首先从“数字智慧化”角度通过分析用户心理和行为数据构建用户画像，深入分析用户需求；随后从“智慧数字化”角度针对用户需求采用文本挖掘技术凝练知识内容，并基于不同知识资源聚合方法设计了微信公众平台知识推荐服务和知识集成服务两种知识服务模式；最后提出了提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本书适用于知识服务及数据挖掘领域相关的学生及研究人员、微信公众平台或其他自媒体平台管理及技术服务人员和对数智化服务感兴趣的读者，希望本书能为他们在微信公众平台运营推广与创新服务模式方面开阔思路、提供参考。
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| 關於作者： |
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程子轩，管理学博士，副教授，任职于长春大学管理学院，吉林省精品在线开放课程负责人，主要从事知识组织、数据挖掘等相关研究。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 微信公众平台知识服务发展现状 001
1.1.1 微信公众平台成为用户获取知识的重要途径 001
1.1.2 微信公众平台知识资源海量庞杂且质量参差不齐 002
1.1.3 用户日趋追求精准和智能化的知识服务 003
1.2 微信公众平台知识服务研究的价值 004
1.3 国内外网络平台知识服务研究 005
1.3.1 网络知识资源聚合的国内外研究 005
1.3.2 微信公众平台知识组织与服务的国内外研究 010
1.3.3 研究评述 013
1.4 本书研究内容、研究方法及创新之处 015
1.4.1 主要研究内容 015
1.4.2 主要研究方法 017
1.4.3 本书研究的创新之处 018
第2章 相关概念及理论基础 020
2.1 微信公众平台 020
2.1.1 微信公众平台概念 020
2.1.2 微信公众号的类型 021
2.1.3 微信公众平台知识资源 023
2.2 知识聚合理论与方法 025
2.2.1 知识聚合概念 025
2.2.2 常用的知识聚合方法 026
2.3 文本挖掘与分析 029
2.3.1 文本挖掘概述 029
2.3.2 文本挖掘流程 030
2.4 知识服务 036
2.4.1 知识服务概述 036
2.4.2 常见的知识服务模式 037
2.5 本章小结 040
第3章 微信公众平台数智化知识服务体系框架 042
3.1 微信公众平台数智化知识服务面向用户知识需求的必要性 042
3.2 微信公众平台知识聚合及服务概述 045
3.2.1 微信公众平台知识聚合概念 045
3.2.2 微信公众平台知识聚合服务要素分析 046
3.2.3 微信公众平台知识聚合服务目标与原则 048
3.3 基于知识聚合的微信公众平台知识服务动因分析 049
3.4 微信公众平台数智化知识服务体系框架 051
3.4.1 微信公众平台数智化知识服务过程 051
3.4.2 微信公众平台数智化知识服务体系框架构建 054
3.5 本章小结 058
第4章 微信公众平台用户画像构建及需求分析 060
4.1 微信公众平台用户画像概述 061
4.1.1 微信公众平台用户画像内涵 061
4.1.2 微信公众平台用户画像构建原则 063
4.2 微信公众平台用户画像构建 064
4.2.1 VALS2模型概述 066
4.2.2 基于VALS2的用户标签体系设计 066
4.2.3 用户画像标签权重设计 069
4.2.4 实证研究——以“学术类微信公众号用户”为例 070
4.3 基于用户画像的微信公众平台用户分类与知识需求分析 079
4.3.1 初期引入参与型用户 079
4.3.2 成长型用户 080
4.3.3 成熟型用户 081
4.4 微信公众平台用户知识需求层次分析 082
4.4.1 微信公众平台用户知识需求形成 082
4.4.2 微信公众平台用户知识需求层次划分 084
4.5 微信公众平台用户知识需求模型 087
4.6 本章小结 089
第5章 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务 091
5.1 微信公众平台文本标签聚类的内涵及作用 091
5.1.1 微信公众平台文本标签聚类的内涵 091
5.1.2 微信公众平台文本标签聚类的作用 092
5.2 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法 093
5.2.1 微信公众平台文本标签抽取方法 093
5.2.2 BIRCH聚类算法及优化 101
5.2.3 基于改进BIRCH算法的微信公众平台知识资源聚合过程 103
5.3 实证研究——以“认知计算”领域为例 106
5.3.1 文本知识资源标签抽取 106
5.3.2 基于标签聚类的微信公众平台知识资源聚合 110
5.4 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式 115
5.4.1 微信公众平台知识推荐服务概述 115
5.4.2 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务要素分析 116
5.4.3 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式构建 118
5.5 本章小结 122
第6章 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务 124
6.1 微信公众平台文本知识摘要生成的内涵及作用 125
6.1.1 微信公众平台文本知识摘要生成的内涵 125
6.1.2 微信公众平台文本知识摘要生成的作用 126
6.2 基于TextRank算法的文本摘要生成过程及改进思路 127
6.2.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法及过程 127
6.2.2 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改进思路 128
6.3 基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法 130
6.3.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改进 130
6.3.2 融合用户需求与图模型的单文本知识摘要生成方法 132
6.3.3 融合主题与图模型的单领域多文本知识摘要生成方法 134
6.4 实证研究—以“认知计算”领域为例 136
6.4.1 基于单文本知识摘要生成的微信公众平台知识聚合 138
6.4.2 基于单领域多文本摘要生成的微信公众平台知识聚合 144
6.5 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式 146
6.5.1 微信公众平台知识集成服务概述 146
6.5.2 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务要素分析 147
6.5.3 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式构建 149
6.6 本章小结 153
第7章 微信公众平台数智化知识服务能力提升策略 155
7.1 用户知识需求外化表达及挖掘 155
7.1.1 提升用户知识需求外化表达能力 156
7.1.2 深入挖掘用户多层次知识需求 157
7.1.3 培养用户知识服务评价和反馈意识 158
7.2 加大新技术应用和融合改进 159
7.2.1 引入新技术，优化和改进知识聚合方法 159
7.2.2 知识聚合服务系统搭建和开发设计 160
7.2.3 应用可视化技术加强用户服务体验 161
7.3 微信公众平台创新服务理念及加强运营管理 162
7.3.1 加强主动知识服务意识，创新知识服务理念 162
7.3.2 构建和开展多元化平台知识服务模式 163
7.3.3 加强专业知识服务人才队伍建设 164
7.4 本章小结 165
第8章 研究结论与展望 167
8.1 研究结论 167
8.2 研究局限与展望 171
附录 微信公众平台用户知识服务需求调查问卷 174
参考文献 184
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| 內容試閱：
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在移动互联网时代，微信公众平台已成为人们交流、休闲、学习、生活的一部分，随着以传播知识为主的微信公众号涌现，微信公众平台也逐渐成为人们获取知识的重要途径。一些综合性或专业领域的微信公众号发布各类科普知识和前沿资讯，一些学术类微信公众号发布学术领域内相关的学术知识，部分高校学报和高校图书馆微信公众号还专门开设“学术播报”“学术快讯”等专栏，用于发布学术讲座及学术前沿知识。各类机构或个人通过微信公众平台发布大量科普知识、专业发展前沿资讯、专业学术知识以及学术专题等，能够满足不同专业和认知层面用户的知识内容需求。然而，微信公众平台知识内容以用户生成为主，庞大纷杂的微信公众平台账号主体直接导致平台信息和知识质量的参差不齐，出现信息过载和“迷航”现象，平台对海量知识资源缺乏科学高效的组织和管理。当前，随着大数据、人工智能等技术的发展，简单提供知识资源内容已经无法满足微信公众平台用户的知识服务需求。智能时代，用户对知识质量和知识服务模式提出了更高的要求，促使微信公众平台知识组织和服务转型。如何在海量纷杂的信息中筛选出真正需要和感兴趣的知识资源内容不仅是广大微信用户面临的难题，更是微信公众平台需要关注并解决的问题。
本书将知识聚合理论与方法引入微信公众平台知识资源组织及服务研究中，提出了微信公众平台数智化知识服务体系框架，构建了微信公众平台用户画像并对用户知识需求进行了分析，从知识单元和句子层面分别提出了基于标签聚类和基于摘要生成的微信知识资源聚合方法，并基于不同知识资源聚合方法设计了微信公众平台知识推荐服务和知识集成服务两种知识服务模式，提出了提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。
本书在理论层面上将知识聚合理论和方法引入对微信公众平台的研究中，解决其知识组织和服务问题，拓展了知识聚合相关研究的领域和视角。同时，本书对微信公众号发布的知识内容进行知识主题聚类和自动化摘要生成，并建立相应的知识聚合服务体系，丰富了社交媒体平台知识服务创新的理论体系，为新媒体知识服务提供理论和技术支持。在实践层面，本书针对微信公众平台中不同微信公众号发布的资源内容，分别进行了知识主题发现和自动生成摘要的聚合技术实证，为微信公众平台知识资源组织管理提供了技术方法和手段。同时，提出的对策建议和服务模式也为微信公众平台开展创新型知识服务提供了参考和借鉴。
本书适用于知识服务及数据挖掘领域相关的学生及研究人员、微信公众平台或其他自媒体平台管理及技术服务人员和对数智化服务感兴趣的读者，希望本书能为他们在微信公众平台运营推广与创新服务模式方面开阔思路、提供参考。
本书为吉林省科技发展计划项目“移动自媒体平台数智化精准知识服务及关键技术研究”（20220508039RC）的研究成果。因笔者水平有限，书中难免存在疏漏与不足，敬请读者批评指正。
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