在线音乐平台用户参与行为特征研究

发布时间：2023-08-25 23:15

　　信息技术的发展和互联网的普及对音乐产业变革和人们获取音乐信息的方式带来了巨大的影响。在音乐历经存储介质、传播方式、付费模式的诸多变化后,在线音乐平台出现在人们的视野中,成为人们享受正版音乐的主流选择。随着版权竞争日趋激烈,互联网用户红利逐渐触顶,在线音乐平台纷纷开启基于音乐社交理念的社区化进程。通过激励用户参与平台互动、鼓励用户生成内容(UGC)、营造具有音乐元素的社区氛围,在线音乐平台借助用户参与的音乐评论区、歌单分享和用户个人主页等功能,建立了良好的音乐内容生态。深耕存量用户,观测用户行为,挖掘用户需求,成为在线音乐平台进行用户精细化管理的重要方式。通过对在线音乐平台中用户群体的行为特征进行研究,可以促进平台更好地理解其用户需求、调整服务策略,以不断增强用户黏性,提高用户对在线音乐平台的归属感。本文的研究重点是通过在线音乐平台提供的公开用户数据,采用用户画像的方法对用户群体进行聚类,并结合时间序列分析、幂律分布理论、回归分析等方式,针对用户整体和不同用户群体,探究用户的参与行为特征。首先,本研究对在线音乐平台的相关概念和发展阶段进行文献归纳总结,以在线音乐平台领域既有的用户行为分析...

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景和问题提出
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究问题提出
    1.2 研究意义
    1.3 研究方法
    1.4 研究内容
    1.5 论文创新点
第二章 研究综述
    2.1 在线音乐平台研究
        2.1.1 在线音乐平台的概念
        2.1.2 在线音乐平台的发展阶段
        2.1.3 在线音乐平台的研究方向
        2.1.4 用户行为视角下的在线音乐平台研究
    2.2 用户画像研究
        2.2.1 用户画像定义及发展
        2.2.2 用户画像构建方法
        2.2.3 用户画像实证研究
    2.3 超级IP理论
        2.3.1 超级IP概念
        2.3.2 超级IP的相关研究
    2.4 本章小结
第三章 研究框架与实证设计
    3.1 模型框架构建
        3.1.1 基于超级IP概念模型框架构建
        3.1.2 超级IP理论要素映射
    3.2 实证设计
        3.2.1 样本平台选择
        3.2.2 数据指标选择
        3.2.3 数据采集和预处理
        3.2.4 研究框架
    3.3 本章小结
第四章 群体用户画像分析
    4.1 样本特征描述性分析
        4.1.1 用户维度
        4.1.2 行为维度
    4.2 用户群体画像实现
        4.2.1 数据处理
        4.2.2 数据降维
        4.2.3 基于K-means的用户群体画像实现
    4.3 群体用户画像呈现
        4.3.1 高流量头部用户
        4.3.2 歌单创作型用户
        4.3.3 高购买意愿用户
        4.3.4 纯粹音乐型用户
        4.3.5 边缘静默型用户
    4.4 本章小结
第五章 在线音乐平台用户参与行为特征
    5.1 相关分析理论
    5.2 用户评论分布特征
        5.2.1 评论时间分布特征
        5.2.2 评论数量分布特征
        5.2.3 评论间隔分布特征
    5.3 用户交互特征
        5.3.1 用户生成内容参与特征
        5.3.2 用户点赞数量分布特征
        5.3.3 相关性分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 不足与展望
参考文献
攻读硕士期间主要研究成果
致谢



本文编号：3843490