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摘要
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3 934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。
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单位吉林大学; 北京协和医学院; 中国医学科学院; 公共卫生学院
