基于语义主题图谱的学术APP用户信息需求发现研究

作者:张莉曼; 张向先; 吴雅威; 卢恒
来源:情报理论与实践, 2021, 44(12): 133-140.
DOI:10.16353/j.cnki.1000-7490.2021.12.017

摘要

[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。