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知识付费:用户行为发现与知识推荐研究
字数: 280
出版社: 经济科学
作者: 王俊|
商品条码: 9787521855579
版次: 1
开本: 16开
页数: 284
出版年份: 2024
印次: 1
定价:
¥83
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
整个研究包括知识付费 产业、知识付费平台、知识 付费产品分析、知识付费用 户研究、知识付费用户行为 发现、知识付费用户知识推 荐、研究总结7个部分。 第1部分,知识付费产业 ,梳理总结了知识付费的基 本特性、知识付费产品的基 本类型、知识付费业务的基 本模式、知识付费产业的发 展成长。 第2部分,知识付费平台 ,分析总结了知识付费平台 的基本类型及典型代表、平 台产品的内容生产模式、知 识产品研发生产、知识内容 运营变现以及典型平台的知 识内容生态体系。 第3部分,知识付费产品 分析,以得到、知乎、喜马 拉雅等头部平台为代表分析 课程、问答、音频类领军平 台的知识付费产品体系、知 识产品类型、知识产品结构 、知识产品代表。 第4部分,知识付费用户 研究,精要分析了知识付费 用户的基础属性、基本类型 、知识需求,用户知识消费 的基础模型、典型模式、关 键行为,构建了用户知识消 费的影响因素体系,以及集 合单因素决策、双因素决策 、多因素综合决策的付费用 户知识消费决策组合体系。 第5部分,知识付费用户 行为发现,基于知识付费业 务数据运行构建知识付费标 签体系,通过标签体系运行 及标签数据资源建设推进知 识付费用户行为识别和重要 行为发现。基于对用户行为 的分析识别,判定用户知识 需求或知识兴趣偏好,针对 性开展知识推荐。 第6部分,知识付费用户 知识推荐,基于用户行为综 合判定用户知识需求假设。 基于用户知识需求与知识产 品的标签匹配算法,构建面 向用户知识需求的知识产品 推荐。基于协同过滤算法原 理,分别设计基于用户和基 于产品的协同过滤推荐算法 实施用户知识推荐。 第7部分,研究总结,总 结全书的主要研究内容与重 点研究内容。
目录
1 知识付费产业 1.1 知识与知识付费 1.2 知识付费产品的基本类型 1.3 知识付费业务的基本模式 1.4 知识付费产业的发展成长 2 知识付费平台 2.1 知识付费平台的基本类型 2.2 知识付费平台的榜单排名 2.3 知识付费平台产品的生产开发 2.4 知识付费平台产品的运营变现 2.5 知识付费平台的内容生态体系 3 知识付费产品分析 3.1 得到知识产品体系 3.2 得到课程 3.3 得到听书 3.4 得到电子书 3.5 得到训练营 3.6 得到高研院 3.7 喜马拉雅知识产品体系 3.8 喜马拉雅音频产品 3.9 喜马拉雅课程 3.10 知乎知识产品体系 4 知识付费用户研究 4.1 知识付费用户及其知识需求 4.2 知识付费用户的知识消费行为 4.3 付费用户知识消费的影响因素 4.4 知识付费用户的知识消费决策 5 知识付费用户行为发现 5.1 知识付费业务数据运行 5.2 知识付费标签类目体系 5.3 知识付费业务标签运营 5.4 知识付费业务标签体系 5.5 知识付费用户行为识别 6 知识付费用户知识推荐 6.1 用户知识需求假设判定 6.2 面向用户需求的知识产品推荐 6.3 基于协同过滤的知识产品推荐 7 研究总结 7.1 主要研究内容总结 7.2 重点研究内容总结 参考文献
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