移动虚拟学习社区用户激励机制的研究
虚拟学习社区提供学生交流与合作的平台
虚拟学习社区提供学生交流与合作的平台虚拟学习社区是近年来兴起的一种在线教育平台，为学生提供了一个便捷的学习和交流的空间。
这种虚拟学习环境不仅能够促进学生之间的交流与合作，还能够提升学生的学习效果和学习积极性，成为现代教育的重要组成部分。
一、虚拟学习社区的概念和特点虚拟学习社区是指建立在互联网平台上的一个教育社群，通过在线教育系统实现学生之间的交流、信息共享和协作学习。
它与传统的教室教学模式相比，具有以下几个明显的特点。
1. 宽广的交流平台：虚拟学习社区打破了时空限制，学生可以在任何时间、任何地点通过网络进行学习和交流。
这种灵活性为学生提供了一个宽广的交流平台，使得学习变得更加便捷和高效。
2. 多样化的交流方式：虚拟学习社区提供了多种多样的交流方式，包括文字交流、语音交流和视频交流等，学生可以根据自己的需要选择适合的方式与他人进行交流与合作。
3. 个性化学习环境：在虚拟学习社区中，学生可以根据自己的学习目标和兴趣特点定制个性化的学习环境。
这种个性化的学习环境可以更好地满足学生的需求，提升学习的效果。
二、虚拟学习社区的优势和价值虚拟学习社区作为一种创新的教育模式，为学生提供了众多的优势和价值。
1. 提供互助与支持：学生可以在虚拟学习社区中获得来自同学和教师的互助和支持。
他们可以通过交流与合作，解决学习中的问题，并相互鼓励和激励，提高学习的积极性。
2. 促进合作学习：虚拟学习社区为学生提供了合作学习的平台，学生可以通过小组讨论、项目合作等方式，共同完成学习任务，培养协作能力和团队精神。
3. 增强学习动力：通过虚拟学习社区，学生可以与来自不同学校和地区的学生进行交流与比较，激发学习的竞争动力，提高学习的效果。
4. 丰富学习资源：虚拟学习社区集聚了丰富的学习资源，包括教学视频、电子书籍、学习资料等。
学生可以通过在线学习平台获取这些资源，丰富自己的学习内容，提升学习的质量。
三、虚拟学习社区的挑战与应对策略虚拟学习社区虽然具有许多优势和价值，但也面临着一些挑战和问题。
虚拟社群用户学习绩效及其影响机制研究——基于自我决定动机理论
虚拟社群用户学习绩效及其影响机制研究——基于自我决定动机理论在信息时代的浪潮中，虚拟社群犹如一座知识的宝库，它汇聚了世界各地的学习资源，为用户提供了一个无限广阔的学习平台。
而虚拟社群用户的学习绩效，则是一场智慧的较量，它需要我们运用丰富的知识和经验，去探索和揭示影响学习绩效的奥秘。
本文将基于自我决定动机理论，探讨虚拟社群用户学习绩效及其影响机制。
首先，让我们用形象生动的比喻和隐喻，描绘一下虚拟社群在学习中的作用。
这个社群，就像是一位掌握着知识宝藏的智者，它能够将各种学习资源汇聚在一起，为用户的学习提供源源不断的动力。
这个智者，犹如一位知心的朋友，它能够读懂用户的学习需求，引导他们走向正轨。
在这个智者的指引下，用户的学习如同一场有序的舞蹈，充满了规律和秩序。
然而，虚拟社群用户的学习绩效并非一蹴而就。
它需要我们以夸张修辞和强调手法，去凸显其重要性。
这个绩效过程，如同一场智慧的较量，它需要我们运用丰富的知识和经验，去理解和引导虚拟社群用户的学习。
同时，虚拟社群用户的学习绩效也需要我们具备敏锐的洞察力和严谨的逻辑思维，才能在众多信息中找到最关键的因素，为用户的学习提供有力的依据。
那么，如何评价虚拟社群对用户学习绩效的影响因素呢？影响因素，就像是一位掌握着医疗知识的智者，它静静地存在于用户的各个角落，等待着被发掘和利用。
而虚拟社群，则像是这位智者手中的一把利剑，它需要用户学习绩效的滋养和指导，才能发挥出最大的威力。
在这个全景图中，虚拟社群与影响因素的关系，如同一位教师与学生，相互依赖、相互促进。
然而，虚拟社群对用户学习绩效的影响因素并非一成不变。
它需要我们以夸张修辞和强调手法，去凸显影响因素的重要性。
虚拟社群对用户学习绩效的影响因素，如同一场智慧的较量，它需要我们运用丰富的知识和经验，将影响因素转化为虚拟社群的有力支持。
同时，虚拟社群对用户学习绩效的影响因素，也需要我们具备敏锐的洞察力和严谨的逻辑思维，才能在众多信息中找到最关键的因素，为用户的学习绩效提供有力的依据。
移动虚拟学习社区用户激励机制研究
移动虚拟学习社区用户激励机制的研究摘要：当前，移动虚拟学习社区逐步兴起，而业内规范尚不成熟，社区面临诸多用户管理与激励方面的问题，亟待建立一套适用于该类环境的用户激励机制。
本文结合移动虚拟学习社区的特点，提出了适于移动虚拟学习社区的用户激励模型与激励机制。
该机制中的积分体系的有效使用从实证角度表明了该模型确实能对相关用户与资源合理评价，从而产生激励。
关键词：移动虚拟学习社区用户激励激励模型积分算法中图分类号：g40-057 文献标识码：a 文章编号：1673-9795（2013）06（b）-0000-00在移动互联网高速发展的时代，移动虚拟学习社区的出现是移动学习向主流学习方式过渡的信号之一。
移动虚拟学习社区用户的受激励程度直接影响社区的发展。
现有研究表明用户不积极、缺乏责任感、投机赚取积分、甚至相互刷积分等不良现象在各类社区中较为普遍，影响了社区资源的质量，减弱了社区用户积极协作学习的氛围，严重制约虚拟学习社区的发展。
对于移动虚拟学习社区，除上述情形之外，其面临问题还有对用户信息反馈的有效性、及时性的要求难以达到。
这些暴露了群体心理分析不足、用户归属感缺失等用户激励方面的不足。
若以上与用户激励密切相关的现状不能得到有效改善，社区的未来堪忧。
因此，研究移动虚拟学习社区用户激励机制具有重要意义。
1 移动虚拟学习社区激励模型自上个世纪60年代开始，领域专家从心理学和组织行为学的角度对激励的理论展开了研究。
研究出的各种模型在后续发展过程中通过聚合、新范式、混合等方式整合在一起，形成了一些现代管理中更实用的综合模型。
1.1 态度、激励和绩效的综合模型katzell和thompson提出的“态度、激励和绩效的综合模型”以混合的方式整合了内在激励理论、行为动力学理论、目标设置理论等多种激励理论，以获得比单个理论更大的预测效度。
模型从行为的个人决定因素、认知选择行为的期望与效价、认知因素与行为的关系等多方面考虑了激励的过程，提供了多维度的方法来提高员工的绩效，覆盖了企业激励可能出现的许多情形，如图1虚线部分。
如何建立用户激励机制？4个策略!
产品经理简称PM，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。
产品经理是很难定义的一个角色，如果非要一句话定义，那么产品经理是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。
产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。
近年来互联网产品经理火热，一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。
移动互联网平台的发展，用户的争夺战自然愈发猛烈。
用户运营的生态链也逐渐被精细化策略完善，无论从用户分层还是用户周期。
每一个带有目的性的运营动作都具备一个完善的可视化模型和大数据支持，你在任何一个app上的任意一个细节都已经被记录和被营销。
这里不妨延伸设想一个话题：“拿什么拯救你，我的隐私”！对于用户运营这个大话题，我们今天要的是“用户激励机制“。
顾名思义是我们运营方通过利益刺激，激发和引导用户行为，包括用户体验/用户活跃/用户转化/用户留存甚至用户付费。
这个过程中对于用户而言是进行怎样的操作可以获得怎样的奖励；而对于运营方而言，就是如何建立激励机制，并且确保ROI>1实现更大化的价值。
一、用户激励模型，由内部价值到外部连接拆解这里的激励主体是平台和消费者，需要在两者之间产生激励关联，我们区分3个层次来看，并尝试把每一个层次独立来看，整座桥梁也就自然连通。
3个层次我们分别定义为：内部需求层，内外连接层和外部承接层。
具体请看下图：二、内部需求层，基于平台需求开始设置在搭建新零售的过程中，用户激励的设立会跟随业务的发展而调整，从拉新、转化、到复购和流失防御这条主线来看。
我们列举几个核心需求：1、新客控制CAC，理想LTV/CAC≥1业务前期的拉新获客是我们应用激励的第一步，对于新客本身的转化而言，我们需要投入新客礼包+拳头商品+免邮券组合引导转化确保首单。
LTV需要经过3-4周的时间看反馈数据来预估，同样也能做为CAC的目标值来调礼包和商品成本，这个阶段通常是平台拉种子用户的关键期，品牌认知刚起步，拉新成本自然最高，所以这一阶段很多平台都是“烧钱“策略。
Web2.0网络社区用户激励机制调研
Web2.0网络社区用户激励机制调研/jiutangyue随着互联网技术和理念的创新与发展，论坛、博客、维基、视频分享、微博等新的互联网产品形式不断涌现，互联网已经真正进入Web2.0时代。
Web2.0网站的核心是用户创造内容（User Generate Content）。
在Web2.0时代，用户既是网站内容的浏览者，也是网站内容的制造者。
如何激励网络的用户创造内容、参加到网络的建设，这成为网站建设中的重要因素。
本文从激励理念出发，将传统人力资源领域的激励机制引入互联网社区，试图构建网络社区的用户激励系统。
文章将理论与实例相结合，用诸多实现展现激励理论在网络社区激励中的应用，让人对互联网网络社区激励机制产生较为完整和清晰的认识。
关键词：激励理论激励机制Web2.0 互联网网络社区虚拟社群社交网络（一）Web2.0网络社区的发展一、Web2.0的概念Web 2.0是网络运用的新时代，网络成为了新的平台，内容因为每位用户的参与而产生，参与所产生的个人化内容，借由人与人的分享，形成了现在Web 2.0的世界。
Darcy DiNucci 在她1999年的文章"Fragmented Future" 中第一次使用了这个词汇，但现在我们所以为的Web 2.0 一直要到2004年才出现。
Tim O'Reilly 提到他与工作伙伴在一次脑力激荡中提出了"Web 2.0" 这个概念，他的定义是：Web 2.0 对电脑工业来说是一种商业革命，起因于开始把互联网当成交易平台，并企图去理解在新的平台上通往成功的规则。
Tim O'Reilly的观点预见了Web2.0将产生的革命，为明确提出Web2.0的互联网是“平台”。
IBM的社区网络分析师，Dario de Judicibus，提出不一样的定义，特别是在社区交互和架构现实上。
他的定义是：Web 2.0 是一个架构在知识上的环境，人与人之间交互而产生出的内容，经由在服务导向架构中的程序，在这个环境被发布，管理和使用。
虚拟学习社区对学生学习效果的影响与评价
虚拟学习社区对学生学习效果的影响与评价随着互联网的发展和普及，虚拟学习社区作为一种新兴的学习模式，逐渐受到了广大学生的欢迎和关注。
这种学习方式带来了许多新的机遇和挑战，对学生学习效果产生了深远的影响。
本文将从学习资源丰富度、学习互动性、学习合作性以及学习自主性四个方面论述虚拟学习社区对学生学习效果的影响，并对其进行评价。
一、学习资源丰富度虚拟学习社区提供了丰富多样的学习资源，包括各类课程教材、学习资料、学术论文等。
学生可以根据自己的需求和兴趣，在虚拟学习社区中寻找到适合自己的学习资源。
相比传统的学习方式，虚拟学习社区具有更高的资源获取效率和更广阔的学习资源范围，可以满足学生多样化的学习需求。
二、学习互动性虚拟学习社区提供了丰富的学习互动平台，学生可以通过在线讨论、学习群组等方式与其他学生和教师进行互动交流。
这种学习互动性使得学生可以分享自己的学习经验、解决问题、互相学习，促进了学习效果的提升。
通过与他人的互动，学生不仅可以增加对学习内容的理解和掌握，还能够培养合作能力和社交能力。
三、学习合作性虚拟学习社区鼓励学生进行学习合作，通过合作学习的方式促进学生间的互补和协作。
学生可以通过虚拟学习社区上的小组学习、项目合作等形式，共同完成学习任务。
学习合作不仅提高了学生的学习效果，还培养了团队协作和沟通能力，为他们未来的工作和生活奠定了基础。
四、学习自主性虚拟学习社区赋予学生更大的学习自主性，学生可以根据自己的兴趣和需求，安排学习时间和学习方式。
虚拟学习社区提供了灵活的学习模式，学生可以根据自己的实际情况，调整学习计划和学习进度。
这种学习自主性能够激发学生的学习兴趣和主动性，提高学习效果。
综上所述，虚拟学习社区对学生学习效果产生了积极的影响。
通过提供丰富多样的学习资源、促进学习互动和合作、培养学生的学习自主性，虚拟学习社区有效地提升了学生的学习效果。
然而，虚拟学习社区也面临着一些挑战，例如学习资源的可信度和质量问题、学习互动的有效性等。
社区用户成就系统激励用户成长
社区用户成就系统激励用户成长社区用户成就系统是现代社交平台为用户提供的一种激励机制，它通过设定特定目标和奖励机制，鼓励用户参与平台社区活动、积极交流分享、提供有价值的内容和服务。
这种成就系统不仅能够增加用户的积极性和活跃度，还能够促进社区的发展和用户之间的互动。
本文将从不同角度探讨社区用户成就系统对用户成长的积极影响。
一、成就系统对用户活跃度的激励作用社区用户成就系统通常设定了一系列的成就称号、徽章和等级，用户通过完成特定的任务、获得特定的成就可以解锁这些称号和徽章，并逐渐提升等级。
这种设定能够有效激发用户的参与热情和积极性，让用户在社区中展示自己的能力和价值。
不同的成就称号和徽章一方面能够给予用户一种成就感和满足感，另一方面也能够增加用户之间的交流和互动，形成一种良好的社区氛围。
二、成就系统对提升用户技能和知识的促进社区用户成就系统不仅仅是一种鼓励机制，同时也是一个学习和发展的平台。
通过参与社区的交流和分享，用户可以接触到各类有价值的知识和技能，并通过完成任务和获得成就不断提升自己的能力。
例如，在一个知识分享社区中，用户可以通过回答问题、发布专业文章等方式获得相应的成就，这不仅能够帮助用户提升自己的专业能力，同时也能够为其他用户提供有价值的信息和帮助。
三、成就系统对建立用户信任和社区认同感的作用社区用户成就系统能够根据用户的行为和贡献给予相应的奖励和认可，这种机制能够帮助建立用户间的信任和社区的认同感。
用户通过积极参与社区活动，获得成就和奖励，逐渐建立了一定的声誉和权威，其他用户也会对其产生一定的认可和信任。
这种信任和认同不仅对用户自身的成长有益，还能够促进社区的发展和壮大。
四、成就系统对社区活动推动和内容质量的提升社区用户成就系统通过设定任务和要求，可以引导用户参与到社区活动和内容创作中来。
用户为了完成任务和获得成就，会积极参与到社区的讨论和交流中，并且努力提供有价值和有质量的内容。
这种机制能够有效提升社区的活跃度和内容质量，同时也为其他用户带来更好的阅读和讨论体验，推动社区的发展和繁荣。
面向移动边缘网络的联邦学习激励机制研究
面向移动边缘网络的联邦学习激励机制研究面向移动边缘网络的联邦学习激励机制研究随着移动设备与边缘网络的迅速发展，联邦学习作为一种分散式机器学习方法逐渐受到广泛关注。
联邦学习通过将数据保留在本地设备上进行模型训练，仅共享模型参数更新，从而实现个人隐私保护和数据安全性。
然而，边缘网络中的设备多样性和异构性以及参与者的自主权导致了联邦学习中的参与度、贡献度和激励机制等挑战。
本文将从面向移动边缘网络的角度，探讨联邦学习激励机制的研究现状与问题，并提出一种改进的联邦学习激励机制。
移动边缘网络是由许多移动设备组成的网络，如智能手机、平板电脑和物联网设备等，这些设备内置有丰富的传感器和计算资源。
在移动边缘网络中，设备拥有自己的数据集，并通过联邦学习参与模型训练。
然而，由于设备之间的差异性，如计算能力、数据量和网络连接质量等，会导致某些设备参与度不高，影响模型的全面性和准确性。
为了解决参与度和贡献度不均的问题，需要设计一个合理的激励机制。
目前，研究者们提出了许多激励机制，如贡献度奖励、数据贡献度评估和模型可信度评价等。
贡献度奖励是指根据设备的贡献度给予相应的奖励，可以是数据贡献度、计算贡献度或通信贡献度等。
数据贡献度评估是通过评估设备的数据质量和多样性来计算贡献度。
模型可信度评价是根据设备在联邦学习过程中的表现来评估其模型的可信度。
这些机制都可以有效地提高参与度和贡献度，但存在一些问题。
首先，现有的激励机制忽视了设备之间的差异性。
设备之间的差异性会导致设备在联邦学习中的贡献度不同，但现有的激励机制未能考虑这一点，导致了激励机制的公平性和可行性不足。
其次，现有的激励机制对于数据隐私和安全性方面的考虑不够。
联邦学习的一个重要特点是保护个人隐私和数据安全性，然而现有的激励机制未能充分考虑这一点，可能导致数据的泄露和滥用。
针对以上问题，我们提出了一种改进的联邦学习激励机制。
首先，我们引入个性化激励机制，根据设备的特点和贡献度差异进行个性化的激励。
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表１ 测试对象 Ｉ Ｋ Ｕ Ｇ 初始积 ｏ ５ ０ ｏ
Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ｅ ： ｔ ： ｌ ｏ ｎ Ｈ ｅ ＝ ｒ ｅ ： ： ｌ ｄ ： 一 矗
【 ｆ Ｊ ＝ 【 ｆ 一 １ ） ＋ Ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｃ ｅ （ ｈ ｃ ａ ｔ ｅ ， ｔ Ｊ
（ ４ ）
【 ｆ Ｊ ＝ ｓ ｏ （ ｔ 一 １ ） ＋ Ｐ ｘ Ｓ Ｕ ｓ ｅ ｒ ｋ （ ｋ ， ｆ ）
（ ５ ）
另外 ， 用 户 ｋ对 于 资 源 的 评价 ， 是属于 用户行为 的一类 ， 有 相 应积分 。 资源 评 价 的指 标 参 考 社 区规 范 。 评 价 体 系 对于 恶意 评 价 者 的违 规 行 为 同 样 采 取 惩 罚 阶 段相 关 的 办 法 进 行 惩 戒 。
预 期趋势 积 分减少 积分 增长 积分 增长 积分 减少 积 分增长
资源 Ｒ
测试 对象
最终积分
主要过程
用户 Ｉ 用户 Ｋ
用户 Ｕ 资源 Ｇ 资源 Ｒ
８ ８ ５ ｌ Ｏ ６ Ｏ
ｌ Ｏ ７ Ｏ ４ ５ ６ ５ ６ ６
行为异 常进 入长度为 ５ 的惩罚阶段至结束 行为正 常直 至实验结束，但未参评资源 Ｒ
则按 一 定 比例 实 时 累计 到 相 应 贡 献 者 的 总 积 分 。
另一 方 面 ， 若 用 户 ｋ对 用 户 Ｕ提 供 的 资 源 ｉ 进行 了有 效 评 价 ， 则 用 持续 鼓 励 如 式 （ ５ ）
“
惩的 两 面 性 ， 考 虑 社 区 资源 评 价 、 用 户行 为评 价 与 用 户综 合 评 价 这 户 作 为 资源 提 供 者 会 按 一 定 比例 Ｐ获 得 该 有 效 评分 的部 分 作 为
积分体 系有 效性 实验 初值 与 条件 从属／ 评价关 系 恶意评价资 源 Ｒ 正常评价资源 Ｇ 正常评价资源 Ｇ ／ Ｒ 由用 户 Ｉ 提供 由用 户 Ｋ提 供
表２ 积 分体 系有 效性 实验 结果 及 分析 结果分析
用户 用户 用户 资源
实验行为／ 资源性 质 含一次异常 正常 正 常 含异常 正 常
Ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ｉ （ ｎ ） ＝ Ｓ ￣ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｓ ｃ ￣ ｒ ｅ ｉ （ Ｏ ） ＋ Ｚ ： ： 。 Ｓ Ｕ ｓ ｅ ｒ ｋ （ ｋ ， ｆ ） （ ２ ） ４结 论
２ ． ２ ． ２用 户行 为计 分
本 文 通 过 对 移 动 虚 拟 学 习社 区 用 户 激 励 问题 的 分 析 ， 将 一 种
再 结 合研 究 对 象 若 将 社 区 用 户的 活 动 视 为 若 干 相 互 独 立 的 用 户 行 为 ， 则正 常 管 理 学 的综 合 激 励 模 型 借 鉴 到 教 育 学 的 领 域 中 ， 实 际 特 征对 该 模 型加 以 改 进 ， 提 出 了移 动 虚 拟 学 习社 区激 励 模 型 ， 行为直接 按社区规范计分 ， 在 此 主 要 考 虑 前 面 提 到 的 惩 罚 阶 段规
２． ２ 基于 奖惩 评 价 的积 分算 法 设计
２ ． ２ ． １社 区 资 源计 分 设资源 的类别为 ｃ ａ ｔ ｅ， 在 社 区 规 范 中对 应 的 基 础 分 值 表示 为
３实例分析
为 验 证 移 动 虚 拟 学 习社 区激 励 机 制 的 有 效性 与 合 理 性 ， 特 进 行 如下实验 ： 从 某 资 源 共 享 型社 区 获 取 实 验 的 初 始 数 据 如 表 ｌ 所 示； 除表 １ 涉 及 实验 因素 之 外 ， 实验 过 程 中 其 他 条件 完 全 一 致 。 一 段 时 间后 ， 通 过 社 区 评 价 体 系 中积 分 体 系 的 计 算 ； 结 果 显 示 该 积 分体 系 评价 能 如 实 反 映 用 户 的 行 为 表 现 及 资 源 的 质量 情 况 ， 如表 ２ 所
行为正 常直至实验结束 ２ ２ 名参 评用户发现异常 ，给予平均分一 ２ ２ ２ 名 （ １ 恶意 ）参评用户给予平均分 ３
积分低体现 用户表现欠佳 积分较高体现 用户表现较好
积分最高体现 用户表现优异 积分体现 了资源质量欠佳 积分体现 了资源质量较好
增减 额 度 由用 户 行 为的 程 度 决 定 。 由于 积 分 计 算 需 要 考 虑 激 励 奖 几部 分 的 有 机 结 合 ， 因此 积 分 处 理 的 基 本 方 法 是 ： （ １ ） 以 社 区规 范 为准 则 ， 对 用 户 行 为 或新 上 传的 资 源 进 行 一 次性 的 机 器 评 分 。 若 用 户的 所 有 行 为 都 符 合 社 区 规 范 ， 则 其 积 分将 实现 正增 长 ； 而 若 用 户 的某 次 行 为 违 规 ， 则其积分减少 ， 且 进 入用 户行 为 的 惩 罚阶 段 ， 受 到一段时间的持续惩罚。 （ ２ ） 以社 区规 范 为 准 则 ， 用 户 对 于 其浏 览 、 收 藏 及 下 载 的 资 源 可 进 行 一 定 范 围 内 的评 分 。 （ ３ ） 用 户行 为积 分 在 系统 一 次 性 评 分 完 成 后 全部 累 计 到 该 用 户总 积 分 ； 社 区 资 源 积 分
示 。
Ｓ Ｒ ｕ Ｍｃ ａ ｒ ｅ ） ， 则该资源的初始评分Ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ￣ （ ０ ） 表示为：
Ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ￣ （ ０ ） ＝ Ｓ Ｒ ｕ ｌ ｅ （ ｃ ａ ｔ ｅ １
户给予 该资源有效 评分为 ：
（ １ ）
若用户 ｋ对资源 ｆ 进行了一次有效评分 Ｓ Ｕ ｓ ｅ ６ 【 七 ， ｆ Ｊ ， 则ｎ 个用