在移動互聯網時代，微信公眾平臺已然成為人們交流、休閑、學習、生活的一部分，并逐漸成為人們獲取知識的重要途徑。本書首先從“數字智慧化”角度通過分析用戶心理和行為數據構建用戶畫像，深入分析用戶需求；隨后從“智慧數字化”角度針對用戶需求采用文本挖掘技術凝練知識內容，并基于不同知識資源聚合方法設計了微信公眾平臺知識推薦服務和知識集成服務兩種知識服務模式；最后提出了提升微信公眾平臺知識聚合及服務能力的對策建議。
本書適用于知識服務及數據挖掘領域相關的學生及研究人員、微信公眾平臺或其他自媒體平臺管理及技術服務人員和對數智化服務感興趣的讀者，希望本書能為他們在微信公眾平臺運營推廣與創新服務模式方面開闊思路、提供參考。

程子軒，管理學博士，副教授，任職于長春大學管理學院，吉林省精品在線開放課程負責人，主要從事知識組織、數據挖掘等相關研究。

（1）結構規劃與邏輯梳理 本書結構清晰、邏輯嚴密。首先，構建了微信公眾平臺用戶畫像并對用戶知識需求進行了分析，從知識單元和句子層面分別提出了基于標簽聚類和基于摘要生成的微信知識資源聚合方法，并基于不同知識資源聚合方法設計了微信公眾平臺知識推薦服務和知識集成服務兩種知識服務模式，并提出了提升微信公眾平臺知識聚合及服務能力的對策建議。 （2）內容安排 本書的內容安排如下：①面向用戶知識需求的微信公眾平臺知識聚合及服務體系框架構建；②微信公眾平臺用戶畫像構建與需求分析；③基于標簽聚類的微信公眾平臺知識聚合方法；④基于摘要生成的微信公眾平臺知識聚合方法；⑤基于知識聚合的微信公眾平臺創新知識服務模式；⑥微信公眾平臺知識聚合及服務能力提升對策。 （3）讀者人群定位 本書的讀者對象包括：①高校、科研機構知識服務及數據挖掘領域相關的師生或研究人員；②微信公眾平臺或其他自媒體平臺的管理及技術服務人員；③對微信公眾平臺的數智化知識服務感興趣的大眾讀者。 （4）研究方法 本書將知識聚合理論與方法引入到微信公眾平臺知識資源組織及服務研究中，提出面向用戶知識需求的微信公眾平臺知識聚合和服務體系框架以及具體的對策建議，試圖為微信公眾平臺開展創新型知識服務提供參考依據和參考。

在移動互聯網時代，微信公眾平臺已成為人們交流、休閑、學習、生活的一部分，隨著以傳播知識為主的微信公眾號涌現，微信公眾平臺也逐漸成為人們獲取知識的重要途徑。一些綜合性或專業領域的微信公眾號發布各類科普知識和前沿資訊，一些學術類微信公眾號發布學術領域內相關的學術知識，部分高校學報和高校圖書館微信公眾號還專門開設“學術播報”“學術快訊”等專欄，用于發布學術講座及學術前沿知識。各類機構或個人通過微信公眾平臺發布大量科普知識、專業發展前沿資訊、專業學術知識以及學術專題等，能夠滿足不同專業和認知層面用戶的知識內容需求。然而，微信公眾平臺知識內容以用戶生成為主，龐大紛雜的微信公眾平臺賬號主體直接導致平臺信息和知識質量的參差不齊，出現信息過載和“迷航”現象，平臺對海量知識資源缺乏科學高效的組織和管理。當前，隨著大數據、人工智能等技術的發展，簡單提供知識資源內容已經無法滿足微信公眾平臺用戶的知識服務需求。智能時代，用戶對知識質量和知識服務模式提出了更高的要求，促使微信公眾平臺知識組織和服務轉型。如何在海量紛雜的信息中篩選出真正需要和感興趣的知識資源內容不僅是廣大微信用戶面臨的難題，更是微信公眾平臺需要關注并解決的問題。
本書將知識聚合理論與方法引入微信公眾平臺知識資源組織及服務研究中，提出了微信公眾平臺數智化知識服務體系框架，構建了微信公眾平臺用戶畫像并對用戶知識需求進行了分析，從知識單元和句子層面分別提出了基于標簽聚類和基于摘要生成的微信知識資源聚合方法，并基于不同知識資源聚合方法設計了微信公眾平臺知識推薦服務和知識集成服務兩種知識服務模式，提出了提升微信公眾平臺知識聚合及服務能力的對策建議。
本書在理論層面上將知識聚合理論和方法引入對微信公眾平臺的研究中，解決其知識組織和服務問題，拓展了知識聚合相關研究的領域和視角。同時，本書對微信公眾號發布的知識內容進行知識主題聚類和自動化摘要生成，并建立相應的知識聚合服務體系，豐富了社交媒體平臺知識服務創新的理論體系，為新媒體知識服務提供理論和技術支持。在實踐層面，本書針對微信公眾平臺中不同微信公眾號發布的資源內容，分別進行了知識主題發現和自動生成摘要的聚合技術實證，為微信公眾平臺知識資源組織管理提供了技術方法和手段。同時，提出的對策建議和服務模式也為微信公眾平臺開展創新型知識服務提供了參考和借鑒。
本書適用于知識服務及數據挖掘領域相關的學生及研究人員、微信公眾平臺或其他自媒體平臺管理及技術服務人員和對數智化服務感興趣的讀者，希望本書能為他們在微信公眾平臺運營推廣與創新服務模式方面開闊思路、提供參考。
本書為吉林省科技發展計劃項目“移動自媒體平臺數智化精準知識服務及關鍵技術研究”（20220508039RC）的研究成果。因筆者水平有限，書中難免存在疏漏與不足，敬請讀者批評指正。

著者 

第1章　緒論  001
1.1　微信公眾平臺知識服務發展現狀  001
1.1.1 微信公眾平臺成為用戶獲取知識的重要途徑  001
1.1.2 微信公眾平臺知識資源海量龐雜且質量參差不齊  002
1.1.3 用戶日趨追求精準和智能化的知識服務  003
1.2　微信公眾平臺知識服務研究的價值  004
1.3　國內外網絡平臺知識服務研究  005
1.3.1 網絡知識資源聚合的國內外研究  005
1.3.2 微信公眾平臺知識組織與服務的國內外研究  010
1.3.3 研究評述  013
1.4　本書研究內容、研究方法及創新之處  015
1.4.1 主要研究內容  015
1.4.2 主要研究方法  017
1.4.3 本書研究的創新之處  018

第2章　相關概念及理論基礎  020
2.1　微信公眾平臺  020
2.1.1 微信公眾平臺概念  020
2.1.2 微信公眾號的類型  021
2.1.3 微信公眾平臺知識資源  023
2.2　知識聚合理論與方法  025
2.2.1 知識聚合概念  025
2.2.2 常用的知識聚合方法  026
2.3　文本挖掘與分析  029
2.3.1 文本挖掘概述  029
2.3.2 文本挖掘流程  030
2.4　知識服務  036
2.4.1 知識服務概述  036
2.4.2 常見的知識服務模式  037
2.5　本章小結  040

第3章　微信公眾平臺數智化知識服務體系框架  042
3.1　微信公眾平臺數智化知識服務面向用戶知識需求的必要性  042
3.2　微信公眾平臺知識聚合及服務概述  045
3.2.1 微信公眾平臺知識聚合概念  045
3.2.2 微信公眾平臺知識聚合服務要素分析  046
3.2.3 微信公眾平臺知識聚合服務目標與原則  048
3.3　基于知識聚合的微信公眾平臺知識服務動因分析  049
3.4　微信公眾平臺數智化知識服務體系框架  051
3.4.1 微信公眾平臺數智化知識服務過程  051
3.4.2 微信公眾平臺數智化知識服務體系框架構建  054
3.5　本章小結  058

第4章　微信公眾平臺用戶畫像構建及需求分析  060
4.1　微信公眾平臺用戶畫像概述  061
4.1.1 微信公眾平臺用戶畫像內涵  061
4.1.2 微信公眾平臺用戶畫像構建原則  063
4.2　微信公眾平臺用戶畫像構建  064
4.2.1 VALS2模型概述  066
4.2.2 基于VALS2的用戶標簽體系設計  066
4.2.3 用戶畫像標簽權重設計  069
4.2.4 實證研究——以“學術類微信公眾號用戶”為例  070
4.3　基于用戶畫像的微信公眾平臺用戶分類與知識需求分析  079
4.3.1 初期引入參與型用戶  079
4.3.2 成長型用戶  080
4.3.3 成熟型用戶  081
4.4　微信公眾平臺用戶知識需求層次分析  082
4.4.1 微信公眾平臺用戶知識需求形成  082
4.4.2 微信公眾平臺用戶知識需求層次劃分  084
4.5　微信公眾平臺用戶知識需求模型  087
4.6　本章小結  089

第5章　基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務  091
5.1　微信公眾平臺文本標簽聚類的內涵及作用  091
5.1.1 微信公眾平臺文本標簽聚類的內涵  091
5.1.2 微信公眾平臺文本標簽聚類的作用  092
5.2　基于標簽聚類的微信公眾平臺知識聚合方法  093
5.2.1 微信公眾平臺文本標簽抽取方法  093
5.2.2 BIRCH聚類算法及優化  101
5.2.3 基于改進BIRCH算法的微信公眾平臺知識資源聚合過程  103
5.3　實證研究——以“認知計算”領域為例  106
5.3.1 文本知識資源標簽抽取  106
5.3.2 基于標簽聚類的微信公眾平臺知識資源聚合  110
5.4　基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務模式  115
5.4.1 微信公眾平臺知識推薦服務概述  115
5.4.2 基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務要素分析  116
5.4.3 基于標簽聚類的微信公眾平臺知識推薦服務模式構建  118
5.5　本章小結  122

第6章　基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務  124
6.1　微信公眾平臺文本知識摘要生成的內涵及作用  125
6.1.1 微信公眾平臺文本知識摘要生成的內涵  125
6.1.2 微信公眾平臺文本知識摘要生成的作用  126
6.2　基于TextRank算法的文本摘要生成過程及改進思路  127
6.2.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法及過程  127
6.2.2 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改進思路  128
6.3　基于改進TextRank算法的微信公眾平臺知識摘要生成方法  130
6.3.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改進  130
6.3.2 融合用戶需求與圖模型的單文本知識摘要生成方法  132
6.3.3 融合主題與圖模型的單領域多文本知識摘要生成方法  134
6.4　實證研究—以“認知計算”領域為例  136
6.4.1 基于單文本知識摘要生成的微信公眾平臺知識聚合  138
6.4.2 基于單領域多文本摘要生成的微信公眾平臺知識聚合  144
6.5　基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務模式  146
6.5.1 微信公眾平臺知識集成服務概述  146
6.5.2 基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務要素分析  147
6.5.3 基于摘要生成的微信公眾平臺知識集成服務模式構建  149
6.6　本章小結  153

第7章　微信公眾平臺數智化知識服務能力提升策略  155
7.1　用戶知識需求外化表達及挖掘  155
7.1.1 提升用戶知識需求外化表達能力  156
7.1.2 深入挖掘用戶多層次知識需求  157
7.1.3 培養用戶知識服務評價和反饋意識  158
7.2　加大新技術應用和融合改進  159
7.2.1 引入新技術，優化和改進知識聚合方法  159
7.2.2 知識聚合服務系統搭建和開發設計  160
7.2.3 應用可視化技術加強用戶服務體驗  161
7.3　微信公眾平臺創新服務理念及加強運營管理  162
7.3.1 加強主動知識服務意識，創新知識服務理念  162
7.3.2 構建和開展多元化平臺知識服務模式  163
7.3.3 加強專業知識服務人才隊伍建設  164
7.4　本章小結  165

第8章　研究結論與展望  167
8.1　研究結論  167
8.2　研究局限與展望  171

附錄　微信公眾平臺用戶知識服務需求調查問卷  174

參考文獻  184