面向大学生的信息共享平台

郑义　李雯　崔杰　储生亮

摘 要：随着互联网的高速发展以及校内信息共享需求的增大，以传统信息传播和共享为载体的社交软件已无法满足大学生广泛使用的需求，虽然功能丰富，但对大学生群体而言缺乏针对性。而现有的社交软件、平台论坛已无法满足大学生对校内信息共享的需求。文中提出的面向大学生的信息共享平台通过调研广大在校生的各大需求，将主流需求集成于平台中，满足大学生群体在校生活的需求。此外，平台集成个性化推荐功能，通过标签向用户推荐可能感兴趣的人和动态，实现在校通信，并通过前期试点推广取得了信息共享平台（We）建设的成效与收益。

关键词：信息共享；标签；推荐；校内通信

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）08-00-03

0 引 言

随着互联网的高速发展，衍生出一系列社交通讯软件。如面向好友通信的QQ、微信，面向陌生人通信的陌陌，面向大众社交的微博等。但上述社交软件对校内生活而言缺乏针对性，难以满足大学生校内生活的需求。前几年风靡大学校园的社交软件人人，也因缺乏针对性而逐渐流失了广大用户。如今急需一款针对大学校园信息共享[1]，满足校内社交通信的平台来填充这一空缺。

我国现有大学生两千多万人[1]，大学生作为一个特殊的群体，有着很强的消费能力和校内生活便捷化的需求[2]。针对当前校内信息共享和通讯平台空缺的现状，建设一个整合校内信息资源、共享校内信息、实现校内生活便捷化的平台具有重要意义。因为该平台的用户对象是大学生，为平台的推广减少了工作量。为满足大学生校内信息共享的需求，许多学者针对当今大学生的校内需求与信息共享的实现做了大量研究工作。齐震等提出了一种基于微信传播的大学生信息共享平台实现方案[2]，分析了基于微信传播来实现校内信息共享的可能性。王瀚等对当今大学生基于QQ群平台情感距离的信息共享行为做了相关研究[3]，分析了当今大学生基于QQ群平台信息共享的行为。以上研究仅仅是针对当今大学生的信息共享需求提出一种可能的解决方案，并未进行相关产品级规划与推广，无实际数据支持，在应用中可能存在一定的偏差。为此，本文在产品推广的数据基础上对当今大学生信息共享与通讯实现方式进行了分析，并通过用户反馈来验证实现方式的可行性。

1 We平台主要功能

We平台是以学生为中心，以丰富在校生的校园生活，增添校园生活乐趣，实现校内生活便捷化为目的的校内信息共享平台。平台集成了“学海无涯”、“We通讯”、“兴趣部落”、“资讯&活动”、“跳蚤市场”等版块，用以服务和丰富学生的日常生活。

1.1 学海无涯

学海无涯模块主要服务在校生的校内学习生活，模块集成了教务系统对接、课件共享、教学视频共享、学术报告信息共享、学术报告视频记录共享、期末试卷共享等功能。学生在We平台注册新用户时，采用在校生实名制验证方式，确保用户信息的可信性[4]。We平台用户可以通过教务系统对接功能直接进入本校教务系统，查询如成绩、课表等在校信息。平台支持人员通过各专业课程及授课教师进行分类，收集各门课程上传的课件供We平台用户下载。教学视频共享是平台暂留的一项功能，现今国内大部分高校教室均配备了监控摄像头，平台拟通过监控摄像头来实现教学视频共享。但监控摄像头的开闭有着自己的规制，且现阶段对教学视频的需求不是很大，所以暂留此功能，若用户需求增大，平台会开通此功能。平台中的学海无涯模块会实时更新学术报告信息，并共享学术报告视频记录。大学生对期末试卷有着很大的需求，平台提供最全面的期末试卷共享，并提供在线打印功能。We平台通过学海无涯模块，最大程度上方便了大学生的在校学习与生活。

1.2 We通讯

We平台集成校内实时通讯功能，除支持文字、语音、视频聊天外，还支持群组的创建，提供文件传输、桌面共享、会议投票、协同浏览等功能。We平台借鉴亚马逊协同过滤（Item-to-Item）算法[5，6]形成了自己的内容推荐算法[7]TR（Tag Recomment）算法，根据We平台用户在注册时选择的自己感兴趣的标签，推荐用户可能感兴趣的人。推广后的数据证明，TR算法在推荐内容的精准性上较其他通讯软件的推荐内容有很大的提高，大大降低了校内通讯的成本。

1.3 We活动

互联网给我们的生活带来便利的同时，也大大减少了互联网受益者的户外活动时间。调查表明，当今大学生80%以上课余时间基本充足，但在课余时间的分配上，室内活动占60%以上，缺乏户外活动，甚至有一部分大学生逐渐在网络所提供的便利中迷失。基于此种现状，We平台提出引导大学生走出寝室，回复本真的理念。We活动版块改变传统的活动模式，使每个用户以主人公的姿态参与到We平台中，每个用户都能主动发起自认为有意义的活动，也可以向好友发起活动邀请。当响应人数达到一定数目时，We平台会参与发起此项活动，并向参与者发放纪念品。用户主导活动以兴趣为主导，引领大学生走出寝室，积极主动地参与到各项户外活动中来。

1.4 兴趣部落

We平台模仿腾讯兴趣部落搭建了一个面向大学生校内生活的群组兴趣部落，形成了面向大学生校内生活以兴趣聚合的校内社交生态系统。We平台用户可以在兴趣部落中实现交流讨论，信息沉淀。与腾讯兴趣部落不同的是，We平台通过TR算法向用户推荐可能感兴趣的内容，大大提高了推荐内容的准确性，有效扩展了大学生的社交圈。

1.5 资讯&活动

资讯&活动模块主要用于服务在校生的课外生活，We平台会实时发布校园资讯、社会热点及活动信息，号召广大在校生走出教室，摆脱在校生教室-寝室-食堂三点一线的生活。We平台与校内的各社团合作，将社团动态、活动等信息发布到平台上；实时整合校内外的竞赛、体育活动，方便学生查询了解各项赛事；与校广播站合作，定时发布热门用户动态、生活或学习的问题；在校生可以通过该平台发表自己近期的所见所闻，宣传校内各种社团活动以及比赛信息；学生之间可以通过这个平台互动，充分利用校内各大资源。

1.6 跳蚤市场

闲置物品转让平台在市场上并不少见，但平台上的内容鱼龙混杂，用户很难在众多信息中筛选出真正有价值的信息，用户的权益很难得到保障。We平台用户为实名认证方式，在一定程度上降低了风险。并且大学生在校内拥有大量的闲置物品，对跳蚤市场有着很强的需求。We平台集成此功能模块解决了大量闲置物品无法再利用的问题，最大化的实现了资源利用[8]。

2 系统结构

该系统是面对在校师生的平台，以学生为中心，丰富在校生的校园生活，增添在校生的校园生活乐趣，相对校务处网站更加贴近学生，同时增设了诸多便利的版块如“跳蚤市场”，“We通信”，“We活动”，“娱乐活动”，“学海无涯”，“兴趣部落”，“心灵鸡汤”等，可以服务和丰富学生的日常生活。系统结构图如图1所示。

2.1 主界面

用户登录成功后进入系统主页面，主页面包括校内实时新闻、好友动态等信息，同时主页面包含了各功能板块的链接。

2.2 功能板块

该板块包括“心灵鸡汤”，“跳蚤市场”，“学海无涯”，“兴趣部落”，“娱乐休闲”，“We活动”，“We通讯”，“新闻热点”，“视频资源”等系统的主要功能。

2.3 个人中心

用户进入个人中心后，可以查看或者修改自己的个人资料、密码、签名、兴趣、爱好等信息，通过完善个人信息找到兴趣相投的同学。

2.4 后台模块

管理员成功登录后台后，可以发布新闻、消息推送以及管理用户等。

3 TR算法

以学生的个人资料、兴趣标签、发布内容、浏览习惯为基本参考资料进行数据筛选，完成兴趣匹配，从而向同学们推荐相应的版块和内容，TR算法如图2所示。

3.1 个人资料

该功能将用户的个人资料分离成一个个最小的因素即标签，个人资料包括性别、年龄段、院系等，用一个用户的资料到数据库中去匹配，找出符合要求的其他用户，将这些用户推荐给该用户。比如计算机科学与技术学院的特征是男多女少，宅气十足，可以匹配女多男少，文艺气息浓厚的经济学专业的学生。

3.2 兴趣标签

该功能针对已经选择标签的用户，若用户已选择标签，该系统事先会通过亚马逊协同过滤（Item-to-Item）算法[9，10]将每个标签的相似标签存到数据库中，拿用户的标签去数据库中匹配，若没有，则用相似标签或者将两者混合去数据库中筛选，从而匹配出兴趣相同的用户。

3.3 发布内容

该功能通过提取用户发布的内容或者消息的关键字将关键字标签化，然后按照兴趣标签的匹配功能进行匹配。

3.4 浏览习惯

该功能将用户的浏览习惯分成两个部分：

（1）记录用户经常和哪些人联系，提取相应的标签，说明该用户对这些标签感兴趣；

（2）记录该用户经常访问的内容，提取出那些内容的关键字和标签，说明该用户对该标签或者关键字感兴趣，通过兴趣标签和发布内容的功能来推荐给该用户。

4 结 语

随着互联网的高速发展及校内信息共享需求的增大，面向大学生群体的公共平台市场逐渐扩大。本文提出的信息共享平台深刻调研了当今大学生对信息共享及校内通信的需求，并将各模块集成于平台中，最大程度的方便了大学生的在校生活，实现了校园生活的便捷化。平台在推广阶段获得了大量用户，并为真提供了良好的用户体验，证明了平台建设的可行性。

参考文献

[1]李旭东，洪晨港，郑相科，等.一种基于移动互联的多平台校内信息交流系统的设计与开发[J].价值工程， 2015（15）：209-210.

[2]叶欣茹.未来中国高等教育在校生总规模预测[J].高教探索， 2005（4）：17-19.

[3]李鹏程，罗媛，周盼盼.河西学院大学生校园生活满意度现状调查与分析[J].河西学院学报， 2014，30（1）：125-128.

[4]黄河.高校应对学生网络群体性事件的策略研究[D].大连：东北财经大学， 2014.

[5]齐震.基于微信传播的泰安高校大学生信息共享平台方案[J].新闻研究导刊， 2016，7（2）：41.

[6]王瀚.大学生用户基于QQ群平台情感距离的信息共享行为研究[J].决策与信息， 2015（8）：126.

[7]王玙， 高琳.基于社交圈的在线社交网络朋友推荐算法[J].计算机学报， 2014，37（4）：801-808.

[8]刘博，詹美榕，崔旭，等.新形势下大学校园环保交易网建设[J].技术与市场， 2015，22（5）：313-314.

[9]汪静，印鉴.一种优化的Item-based协同过滤推荐算法[J].小型微型计算机系统，2010， 31（12）：2337-2342.

[10] Linden G， Smith B， York J.Amazon.com Recommendations： Item-to-Item Collaborative Filtering[J].IEEE Internet Computing， 2003， 7（1）：76-80.