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摘要
在线知识社群是近年兴起的虚拟学习组织,意见领袖对社群的活跃度、持续性都有着重要影响。该文进一步考虑意见领袖的自身传播属性和社交媒体环境下的分享行为,构建了用户影响力算法,在此基础上提出了在线知识社群意见领袖识别模型。采用用户影响力算法中的影响力特征值作为聚类向量,基于K-means聚类算法进行聚类,获得各个聚类子类的影响力均值,提取理论意义上的意见领袖。最后通过在线知识社群实证研究,验证理论模型的科学性。用户的自传播属性和受激属性对于识别出意见领袖有着较好的先导作用,所得到的意见领袖群体有一定的代表性,进一步根据分析结果提出研究优化方向和相应管理建议。
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单位北京邮电大学; 经济管理学院
