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题名基于内容分析法的阅读类APP用户使用偏好研究
被引量：5
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作者
韦艳丽
蒋小庆
李安
徐曦
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机构
合肥工业大学
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2022年第8期157-163,216,共8页
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文摘
目的 通过对阅读类APP的用户评价文本进行语意分析,挖掘用户的潜在需求和使用偏好,为此类产品提供优化设计方向。方法 通过内容分析法进行用户使用偏好研究。首先选择一些评分较高的阅读类APP的用户评价,对文本进行归纳和整理。其次利用ROST CM6软件对用户评价文本进行语句的拆解和词频的计算。再对用户的需求进行编码和排序,量化分析用户在使用阅读类APP时的偏好度,明确优化设计方向,构建阅读类APP的偏好模型,并对模型结果进行应用和验证。结论 通过阅读类APP用户评价可以定性分析用户对产品的满意度,定量挖掘用户潜在的需求和偏好,从而明确此类产品的优化设计方向,培养用户养成良好的阅读习惯,提高其阅读质量,最终提升用户的使用效率和满意度。
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关键词
内容分析法
阅读类APP
词频计算
需求编码
偏好模型
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Keywords
content analysis
reading APP
word frequency calculation
demand coding
preference model
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分类号
TB472
[一般工业技术—工业设计]
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题名基于结构模型—词频计算的国防科技战略情报分析方法
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作者
吴集
刘书雷
杨筱
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机构
国防科技大学国防科技战略研究智库
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出处
《情报理论与实践》
北大核心
2023年第11期66-72,共7页
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基金
国家社会科学基金重大项目“社会主义市场经济条件下国防科技攻关新型举国体制研究”的成果,项目编号:2020-SKJJ-A-010。
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文摘
[目的/意义]针对传统国防科技发展态势分析定性为主的不足,提出一种综合经典结构分析和自然语言处理(NLP)文本计量的国防科技战略情报分析方法。[方法/过程]首先,综述国防科技战略情报分析方法研究;其次,采用PEST“钻石”结构化模型分析主要国家国防科技战略政策调整动因;再次,解构主要国家国防科技战略政策文本,并运用NLP文本计量发掘国防科技发展重点热点;最后,结合定性定量研判辨析国防科技发展基本态势。[结果/结论]对2018—2022年主要国家发布的50个国防科技战略政策文本进行量化分析,对主要国家国防科技发展策略、高新科技领域重点进行研判。结果表明,文章构建的方法框架能够为认识和研判国防科技战略情报动向提供新的视角。
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关键词
国防科技
战略情报
分析方法
结构模型
词频计算
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Keywords
defense science and technology
strategic intelligence
analysis method
structural model
word frequency calculation
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分类号
G350
[文化科学—情报学]
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