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摘要
基于细分的用户集体性语言风格和以行为频次衡量的表现用户在社区中的参与程度，建立综合模型，证实了用户集体性语言风格、参与程度与用户领先性的正向关系。现有文献在以用户内容信息表现集体性语言风格上，宽泛使用集体性概念，导致集体性语言风格与用户领先性的正向关系不显著。因此，将领先用户的集体性语言风格细分为高认同度、分享精神和帮助，同时加入行为频次表现用户在社区中的参与程度，建立模型，并通过数据挖掘获得在线社区中365名用户的数据。结果表明，内容信息中分享语言风格与用户领先性正相关，帮助语言风格与用户领先性的关系不显著，高认同度语言风格与用户领先性负相关；参与程度指标中主题帖数和勋章数与用户领先性正相关，为领先用户智能识别提供了实证支持。
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单位广西师范大学; 经济管理学院
