在线医疗社区健康焦虑用户画像模型构建及实证研究

摘要：

[目的/意义]通过构建在线医疗社区健康焦虑用户画像,以探究健康焦虑用户情感及其他特征表现,为在线医疗平台管理健康焦虑用户及加强在线医疗社区建设提供指导.[方法/过程]首先,依据现有研究成果并结合在线医疗社区健康焦虑用户实际数据特征建立用户画像标签体系.其次,根据标签体系对情感、主题、信息行为标签进行技术加工,得到标签属性并建立用户画像概念模型.最后,通过K-means聚类方法得到4个具有显著差异性的用户画像群体结构进行实证分析.[结果/结论]根据用户画像标签特征,将在线医疗社区健康焦虑用户依据情感划分为恐惧型、愤怒型、抑郁型、厌恶型4类,针对每个类型用户画像的显著特征进行具体分析,
为在线医疗社区中健康焦虑现象提供一个较为全面的用户画像标签类型解释.

关键词：在线医疗社区、健康焦虑、用户画像、K-means

所属期刊栏目：67

分类号：G252(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社会科学基金22CTQ023

在线出版日期：2023-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：124-134