| 杨磊,李晶晶.融入情感特征的在线健康社区用户画像研究[J].数字图书馆论坛,2025,21(5):40~52 |
| 融入情感特征的在线健康社区用户画像研究 |
| User Profiling Incorporating Emotional Characteristics in Online Health Communities |
| 投稿时间：2025-04-10 |
| DOI：10.3772/j.issn.1673-2286.2025.05.005 |
| 中文关键词: 在线健康社区；用户画像；情感传播；社交网络图结构；SEIR模型 |
| 英文关键词: Online Health Community; User Profiling; Emotional Dissemination; Social Network Graph Structure; SEIR Model |
| 基金项目:本研究得到国家社会科学基金后期资助暨优秀博士论文项目“标准化+助推区域产业转型升级的影响机制与政策建议研究”（编号：20FJYB031）、山东省社科规划项目“数字知识产品消费在短视频社交平台的人际扩散机制研究”（编号：22DGLJ26）资助。 |
| 作者 | 单位 | | 杨磊 | 山东科技大学经济管理学院 | | 李晶晶 | 山东科技大学经济管理学院 |
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| 中文摘要: |
| 构建融入情感特征的用户画像，能精准识别用户的需求，为优化在线健康社区的情感支持功能提供依据。基于社交网络图结构提出融入情感特征的用户画像构建方法及情感传播模型。首先，通过挖掘在线健康社区信息构建社交网络图与用户标签特征体系，采用多头注意力机制图卷积网络学习用户节点特征，得到特征融合后的用户节点向量，并采用K-Means++聚类生成6类画像；其次，结合SEIR传染病学模型构建情感传播模型，分析不同类型用户的情感传播规律。基于百度“抑郁症吧”数据开展实证研究，归纳6类用户画像的特征，分析各类画像下用户情感传播规律，并据此提出有针对性的在线健康社区管理策略。 |
| 英文摘要: |
| Constructing user profiles that incorporate emotional characteristics can identify user needs and provide a basis for optimizing emotional support functions in online health communities. This paper proposes a novel user profiling method incorporating emotional characteristics and an emotional dissemination model based on social network graph structures. Firstly, we construct a social network graph and a user tag feature system by mining information from online health communities. User node features are learned using a multi-head attention graph convolutional network, resulting in fused user node vectors. Subsequently, K-Means++ clustering is employed to generate six distinct user profiles. Secondly, an emotional dissemination model is developed by integrating the SEIR epidemiological model to analyze the patterns of emotional dissemination among different users. Empirical research is conducted based on data from the Baidu “Depression Bar” forum. The study systematically characterizes the six identified user profiles and their respective emotional dissemination patterns, and proposes targeted online health community management strategies based on the findings. |
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