基于频繁时序挖掘的移动政务场景化服务策略研究

王福 康丽琴 刘宇霞

摘 要：[目的/意义]现有移动政务信息逐渐呈现为泛在化、碎片化、个性化、交互性、原创性和分享性的特征，如何挖掘移动政务不同场景下用户的信息接受期望，并为其实现多元化和个性化的政务信息推送，这对于提升移动政务的服务水平和服务性能意义重大。[方法/过程]本文采用频繁时序的挖掘方法，对用户所处场景的政务信息接受期望进行有效地挖掘，并为用户在相应的场景精准地提供其期望的敏感性业务，这是提升移动政务服务黏性的重要路径。[结果/结论]提出了移动政务的“场景—行为—情境”的三维一景适配的服务策略，并将其细化为标准化和个性化适配服务策略，期望能为移动政务信息接受提供理论依据和实践指导。

关键词：频繁时序挖掘;移动政务服务;场景化服务;数据挖掘;服务策略

Abstract：[Purpose/Significance]The existing government information gradually presents the characteristics of ubiquitous，fragmented，personalized，interactive，original and shared.How to excavate the users expectation of receiving government information in different scenarios and realize diversified and personalized government information push is of great significance for improving the quality and efficiency of government service.[Method/Process]The paper adopt frequent time series mining method to effectively mine the government information acceptance expectation of the users scene and accurately provided the sensitive business of the users expectation in the corresponding scene.[Result/Conclusion]Based on this，this paper put forward the three-dimensional one scenario adaptation strategy of“Scene-Behavior-Context”of mobile government，and refined it into standardized and personalized adaptation，which laid the foundation and provided guidance for the actual optimization of mobile government.

Key words：frequent sequential mining;mobile government service;scenario service;data mining;service strategy

为了把握国内电子政务的研究脉搏，以CNKI为检索工具，利用文献调研法对现有研究成果梳理后发现，目前，国内电子政务的研究成果主要集中在以下几个方面：1）影响因素。蒋骁等为了探究国内电子政务用户采纳的影响因素，运用问卷调查方法构建了国内电子政务采纳接受模型[1]。王立华等基于386位西安农民的调查，采用Logistic模型分析和实证了农民对电子政务采纳的影响因素[2]。钱丽等针对“互联网+政务”服务的特点，从感知信任、环境特征、公众满意3个维度对电子政务采纳的影响因素进行了分析[3]。2）价值共创。刘柳等探讨了政府与社会用户共同创造电子政务价值的内涵、领域和内容，并以PARTS模型作为分析电子政务价值共创的方法，从多个视角分析了电子政务价值共创战略要素[4]。温倩宇等将价值网理论与电子政务价值共创相结合，探索电子政务的价值共创机制[5]。司文峰等结合国内研究的现状，将价值共创理论引入电子政务，探讨了电子政务价值共创的内容、过程和资源要素[6]。3）服务质量。陆敬筠等基于服务质量理论，结合电子政务服务内容，对电子政务服务质量要素进行了识别[7]。郭俊华等构建了移动政务服务质量评估模型，揭示了移动政务服务质量与用户满意度和持续使用意愿之间的关系[8]。杨雅芬从公共服务质量评价、公众满意度评价、政府网站质量评价等方面对现有研究成果进行了分析和论述[9]。4）数据共享。徐晓林等基于电子政务的应用现状分析，指出数据孤岛和数据烟囱对于数据共享的制约，以标准化为切入点，逐步完善云端共享平台的路径推进政务数据的共享[10]。翟云基于“业务—技术—组织”三维视角，强化数治思维，建立业务协同长效机制，创新制度保障的政府网服务中存在的问题[11]。5）移动服务。马亮指出智能手机在农村居民的普及率已经较高，发展移动政务是推进“互联网+政务服务”的有效路径，应突出以移动政务为核心的发展战略，加强激励并切实提升移动政务质量，特别是同第三方平台合作提供移动政务服务[12]。邵坤焕等在技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）、修正的技术接受模型（Technology Acceptance Model Two，TAM2）、技术采纳与利用整合理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）、创新扩散理论（Innovation Diffusion Theory，IDT）和信任模型的基础上，结合移动政务的特性，提出移动政务服务的用户接受模型，并通过具体分析外部变量和内部变量的影响因素，对我国移动政务建设提出建议[13]。在对以上文献梳理的过程中发现，有关于电子政务的研究主要集中在影响因素、价值共创、服务质量、数据共享和移动服务。从研究成果的数量上讲，相对于电子政务整体研究成果而言，移动政务的研究成果相对较少，且现有移动政务的研究存在着两个方面的局限。其一是没有充分利用政务的移动性所带来的便利，如移动终端的智能性、用户的可定位性、移动终端传感器的多种类性，致使对于用户位置信息接受興趣的挖掘未能引起业界的足够重视，然而这对于如何为用户提供具有黏性的服务意义重大;其二是现有移动政务应用没有充分利用社交性带来的便利，没有足够重视当今社交媒体对于移动政务用户与用户以及用户与政府的连接作用，致使用户间以及用户与政府之间的黏性不高。环顾当今移动政务所处的环境，其与传统的电子政务具有本质上的不同，如随着大数据、传感器、移动设备、社交媒体和移动终端在移动政务中嵌入的渐进渐深，5G、人工智能、物联网等在移动政务中逐渐应用，往往会出现理论研究落后于实际应用的状况。为了更好地指导移动政务的实际应用，很有必要对移动政务的服务模式进行深入研究和探讨，以提升移动政务的服务质量和服务效率[14]。本文的贡献在于，能够及时发现移动政务所处环境的变化，从移动政务的属性特征剖析为切入点，以用户接入应用的频繁时序挖掘为基本方法，运用场景理论、情境理论和适配理论构建了移动政务的场景化服务策略，一方面丰富了移动政务场景化服务理论;另一方面为指导移动政务的实际应用提供了依据。

1 移动政务的场景化服务内涵及其形成动因

1.1 移动政务的场景化服务内涵及特征

1.1.1 移动政務的场景化服务内涵

移动政务是传统电子政务与移动通信技术相结合的产物。借鉴电子政务的定义，移动政务指的是政府机构借助信息通信技术和移动设备将服务以电子的方式传递给公众。移动政务是对电子政务的补充，且仅限于运用移动技术，通过手机、掌上电脑、PDA及其它移动设备，借助于无线网络设备、蓝牙等接入基础设施而享受服务的方式。近年来，移动政务在满足用户信息需求方面取得了一定的进展，提升了移动政务的质量和效率[15]。但是，随着大数据、移动设备、传感器、社交媒体和移动终端这些场景要素在移动政务中嵌入程度的加深，以及政务系统中的资源情境、技术情境和服务情境的不断丰富和细化，使得现有的移动政务已不能满足用户的信息接受期望，移动政务急需要打破传统服务模式的制约，实现服务转型和创新[16]。移动政务的场景化服务正是迎合这种变化而出现的一种新的政务服务模式，所谓移动政务的场景化服务是指在特定的时间和特定的空间移动政务系统满足用户信息接受期望的信息资源丰富程度、技术保障能力和服务支撑能力的集合[17]。移动政务场景化服务包含了场景的功能属性和过程属性，场景的过程属性包含了信息接受的时间、地点、人物、事件，场景的功能属性包括大数据、传感器、移动设备、社交媒体和移动终端。移动政务场景化服务的实质是将场景的过程属性和功能属性关联耦合形成了移动政务的场景化服务的综合能力的过程。

1.1.2 移动政务的场景化服务特征

移动政务的场景化服务特征来源于移动政务的过程属性和功能属性。结合现有理论研究和实际应用，可以将移动政务场景化服务特征概括为移动性和社交性两个维度，这两个维度又分别包含了各自的子特征[18]。1）移动性。所谓移动性是指任何用户在任何时间、任何地点可以接受任何政务信息。正是由于政务应用的移动性，使得其亦具有泛在性的特征。同时，由于移动设备的特点使移动政务又具有碎片化的特点[19]。不同场景意味着在不同的信息接受时空，不同用户的信息接受期望并不相同，移动政务应具有个性化服务的特征，否则难以强化用户持续的政务采纳意愿。由此，政务的移动属性最终表现为泛在化、碎片化和个性化特征方面。2）社交性。社交性是新媒体环境下移动政务所具有的特征。基于移动政务的社交性，用户可以对相关信息进行点赞、转发、评论、分享。由此，我们不难发现移动政务服务具有类似于点赞、转发和评论的交互特征，也具有类似于评论的原创特征，以及通过社交功能进行分享的特征。由此，移动政务在向用户提供服务时，会充分体现这两个维度、6个方面的特征，实现服务创新。移动政务场景化服务特征框架如图1所示。

如图1所示，移动政务平台借助于各类情境的组织效用对用户提供移动服务，用户信息接受的愉悦度体现为移动政务平台资源情境的可用性、技术情境的有用性和服务情境的易用性[20]。用户将基于场景的体验实时地反馈给移动政务平台，移动政务平台根据用户的反馈，将资源情境的可用性、技术情境的有用性和服务情境的易用性进行三维一景的适配，其适配效果体现为移动性和社交性的两大特性。移动政务平台通过用户信息接受体验反馈不断迭代情境的组织和再组织方式，实现信息接受情境组织的优化，而信息接受情境中资源情境的可用性、技术情境的有用性和服务情境的易用性表现为移动性和社交性两个维度的属性，而移动性和社交性分别又细化为泛在化、碎片化、个性化和交互性、原创性和分享性6个方面的立体化的特征。

1.2 移动政务的场景化服务形成动因

1.2.1 移动政务的场景化服务形成诱因

随着信息技术的飞速发展，移动电话、移动互联网的优势已凸显出来，用户通过移动终端随时随地、自由自在地享受网络服务已变成现实。为了进一步发挥政务信息服务优势，政府机关通过移动终端、PDA、无线网络、蓝牙、RFID等技术为公众提供服务。这种服务方式随着政务平台资源情境、技术情境和服务情境的不断丰富，以及随着大数据、移动设备、社交媒体、传感器和定位系统等场景要素的嵌入，使得移动政务场景化服务必将成为未来移动政务的发展趋势[21]。然而，根据现有理论研究和实际调研发现，现有移动政务平台的场景化服务能力薄弱，现有移动政务并未充分地将场景要素融入到情境要素之中，亦并未形成具有竞争性的综合服务能力，大多移动政务的服务内容、服务形式同质化现象严重，用户信息接受的持续意愿较低，移动政务并未充分发挥其应有的效用。为此，各级各类政府机构及相关部门应充分重视场景化要素在移动政务中作用的有效发挥，克服场景化要素游离于政务系统内部的现状，将其充分融入到移动政务的服务能力形成过程之中，真正发挥其应有的效用[22]。

1.2.2 移动政务的场景化服务形成动因

场景时代，移动政务所处的环境正在发生着巨大的变化。用户可以随时随地接受其期望的政务信息，如：用户可以利用乘地铁或等公交的碎片时间，通过简单的指尖操作接受政务信息。移动政务系统在一定程度上存在着信息过载，形成了“有用的信息找不到，没用的信息满屏跑”的局面，这增加了用户在单个内容产品上的信息接受时间，这就要求移动政务平台要实时感知用户所处的场景及场景变化，通过其接入场景的频繁程度挖掘其在不同场景的历史信息需求期望、信息搜索习惯和信息接受偏好，为其在合适的场景推送其期望的信息，提升用户信息接受体验的愉悦度，增强信息接受持续意愿[23]。由此，移动政务的场景化服务形成动因如图2所示。

如图2所示，由于场景五力的出现，以及环境和时代的变迁，使得移动政务逐渐体现为人、场景、情境间的多维度交互，通过交互促进不同维度信息接受情境的有机融合，进而实现移动政务的服务模式创新，即通过场景化的服务实现资源情境的可用性、技术情境的有用性和服务情境的易用性的有效融合[24]。由图2可知，可以根据用户接入某个场景的频繁时序的挖掘，为用户提供适配其所处场景的信息服务，就需要对用户所处场景的信息接受期望进行挖掘，至于如何对用户接入场景的频繁时序挖掘正是本研究的核心，也是本研究的主要贡献点和创新点。

2 移动政务信息接受的频繁时序挖掘

2.1 移动政务信息接受频繁时序挖掘方法

由上述分析可以發现，移动政务信息被接受，需要有3个维度的要素，即信息接受时间、信息接受空间和信息接受期望。移动政务用户在历史场景接受信息的数据都存储在日志中，移动政务历史场景信息接受的日志数据一般包含用户接受信息的位置（Location）、接受信息的时间（Time）和接受信息的期望（Acceptance Expectation）。假设u=（l，a，t），其中u为移动政务信息接受接入模式集合M的元素，l为用户信息接受位置集合L的元素，a为用户信息接受期望集合A的元素，t为用户信息接受时间集合T的元素，则移动政务场景化信息接受场景接入模式三元组可以表示为式（1）[25]。

移动政务场景化信息接受序列接入模式可以表示为M=〈u1，u2，…，un〉，其中ui=（li，ai，ti），1≤i≤n，且n∈N，表示为某个场景i的信息接受接入模式，n为移动政务场景化信息接受序列接入模式M的维数[26]。另外，假设M′=〈u′1，u′2，…，u′m〉，并且m

假设移动政务场景化信息接受日志数据库D={Ms1，Ms2，…，Msn}，其中包括n（n∈N）种移动接入模式，则将接入移动政务场景模式Ms量纲同一化之后，其信息接受接入模式的支持度可定义为式（3）。

假设移动政务信息接受场景化接入模式Ms的支持度Sup（Ms）大于用户实现定义的期望阈值δ，则移动政务场景化接入模式Ms被称为频繁移动接入模式。移动政务平台数据库D中保存着用户接入移动政务场景接受信息的日志和用户自定义的阈值δ，基于此，我们可以利用移动政务场景化信息接受日志挖掘频繁序列移动接入模式[27]。

2.2 移动政务信息接受频繁时序挖掘过程

基于现有理论研究，结合移动政务的场景化服务特征，本文借鉴北京邮电大学经济管理学院马子斌等专家学者的研究方法[28]，对移动政务场景化信息接受进行挖掘，这种挖掘用户信息接受的方法的特点是可以有效发现与时间相关的频繁序列，基于此频繁序列挖掘用户信息接受期望，并实现信息接受位置、信息接受时间和信息接受场景的关联耦合，进而可以为用户在合适的时间和合适的地点推送合适的信息。为此，本研究以某移动政务系统为被测对象，召集用户进行测试。测试的方法是通过在用户的移动终端安装录屏软件，记录被测用户接入移动政务的时间、位置，通过对用户的操作和出声分析其信息接受期望，并以此为基础数据进行分析，这些数据显示了用户在不同的时间ti及位置li激活用户信息接受期望ai，形成了移动政务场景化信息接受接入模式ui=（li，ai，ti），1≤i≤n，n∈N[29]。移动政务用户在不同的场景激活了不同的信息接受，这样在移动政务的信息接受日志数据库D中记录了移动政务场景化信息接受接入模式M，本研究测试的移动政务场景化信息接受接入时间如表1所示。

以表1试验的数据构建移动接入模式序列树，将移动政务场景化信息接受序列接入模式以数据形式储存于移动政务数据库D中，以便更有效地挖掘频繁序列移动接入模式和时间频繁序列移动接入模式，以组合数据库D中的移动序列组合日志信息为依据，形成表2所示的被测用户的政务信息接受过程[30]。

表2中是以被测用户的移动序列接入模式（Insert1，Insert2，Insert3，Insert4，Insert5，Insert6）说明移动序列接入模式树的构建。首先从〈（a，2，t1）（b，3，t2）（c，6，t9）（d，9，t11〉中提取移动序列〈a，b，c，d〉，然后插入移动序列接入模式树，移动序列〈a，b，c，d〉中每个节点的计数在移动序列接入模式树中自动加1;在移动序列接入模式树中，移动序列〈a，b，c，d〉的尾节点构建信息接受期望树，用来记录在相同移动序列下的不同信息期望，因而在每个移动序列的尾节点都将有一个信息接受期望树[31];依据该方法从〈（a，2，t1）（b，3，t2）（c，5，t9）（d，8，t11〉中提取信息接受期望〈2，3，6，9〉，并将其插入相应的信息接受期望树给出的移动序列接入模式树的构建原理，如图3所示。

如图3所示，假设用户自行定义的支持度阈值是0.3，则只有当每个空间和信息接受节点的计数大于或等于2时才能符合要求。通过对图1的节点结构分析，发现移动政务场景接入序列表头中的所有节点计数都满足最小的支持度阈值2，我们随机选择移动政务场景接入序列表头中的d节点来构建（d，*，*）的信息接受期望树[32]。通过扫描图1移动时序接入模式树中包含d的移动序列各个节点，将这些节点的信息接受期望进行计数，并构建相应的信息接受期望树，如图4所示。

信息接受期望树的每个节点都记录了信息接受在移动序列接入模式（d，*，*）中的计数，由此可以得到信息接受尾节点的信息接受累计表。在该信息接受期望累计表中，我们将小于支持度阈值2的信息接受节点序列删除，并把符合要求的信息接受节点和移动序列接入模式（d，*，*）进行组合来重构移动序列接入模式树[33]。如图5所示，箭头上方是组合前缀接入模式（d，7，*）的移动序列接入模式树重构例子，对图5中的最新信息接受期望累计表进行扫描，将满足支持度阈值2的移动接入模式（b，2，*）选出，通过使用（d，7，*）（b，2，*）作为前缀接入模式重构移动序列接入模式树[34]。

图5中，箭头下方由于最新信息接受期望累计表的计数都小于2，所以（d，7，*）（b，2，*）作为频繁序列移动接入模式而被选出。对以上处理流程进行递归处理，针对位置和信息接受期望的频繁程度，直到所有频繁序列移动接入模式被选出。

2.3 移动政务信息接受频繁时序挖掘结果

移动政务平台如何在最佳的时间段内重点推出移动用户感兴趣的信息接受已经成为移动政务平台需要解决的一个主要问题。在频繁序列移动接入模式中，如果一個频繁序列移动接入模式中的（li，si，ti）之间的时间间隔在规定的时间阈值δ内，则该频繁序列移动接入模式被认为是在一定时间段内具有时间敏感性[35]。假设规定的时间阈值δ是1h，我们对频繁序列移动接入模式进行分析，t3、t4、t5、t6的时间取值在时间范围在[8∶20∶29，08∶43∶42]内，而t9、t10、t11、t12的时间取值在时间范围在[11∶23∶22，12∶01∶17]内，并都在时间阈值δ内分布，则〈（f，3，*）（d，8，*）〉和〈（g，6，*）（d，9，*）〉是在这两个时间段内的频繁移动序列接入模式，由此被测移动政务平台可以在这两个时间段内重点关注这两个移动序列接入模式[36]，具体的关注方式如表3所示。

如表3所示，移动政务需要在不同的时间和地点为不同的用户提供针对性的服务，其服务的敏感性强，有利于快速提升移动政务的质量和效率。

3 移动政务场景化服务策略

移动政务场景化服务策略可以基于频繁序列信息接入模式挖掘结果所提出。利用本研究的方法对移动政务场景化信息接受接入挖掘结果表明，用户只有在特定的时间、特定的空间会产生特定的信息接受期望，这些信息接受期望的形成得益于移动政务平台的资源情境、技术情境和服务情境聚合适配的结果。正是由于用户对于移动政务具有时间和空间的特殊需求，使得用户的移动政务场景化信息接受表现为时间和空间的敏感性。由此，移动政务平台在场景化服务策略制定中要将用户的信息接受细化为信息需求、信息搜索和信息接受三个维度，利用用户信息接受的敏感性实现“场景—需求—情境”、“场景—搜索—情境”、“场景—接受—情境”3个维度的精细化适配。然而，现有移动政务服务的同质化现象较为严重，并未充分发挥大数据、传感器、移动设备、社交媒体和定位系统的这些场景要素的作用[37]。有鉴于此，在移动政务场景化服务策略的制定中要从标准化适配和个性化适配两个视角进行制定。所谓标准化适配，是指用户政务能满足大多数人的大多数需求，如政务系统中的常见问题、政策法规、信息查询等业务，而个性化适配则是能满足特定用户在特定场景的信息需求，如在线咨询、精准信息推送等[38]。

3.1 标准化适配策略

移动政务场景化信息接受的标准化适配是从政务服务的常规性、普及性和大众性出发而言的，标准化适配就是要尽可能基于场景要素和情境要素的关联、耦合，并从功能上和效用上进行融合，实现场景要素和情境要素对于用户日常的、大众的、普遍的信息接受期望的满足。所以，可以通过提升系统运行中的容错能力，保持数据的完整性和一致性，有效地避免系统的崩溃是移动政务平台标准化适配需要深入考虑和研究的。移动政务的场景化服务情境标准化适配策略如图6所示。

移动政务平台的标准化适配的优化主要表现在服务平台的稳定性、流畅性、安全性、界面友好性、信息资源的组织性能，系统平台是否支持故障的自检与维护。如图6所示，移动政务平台的标准化适配的本质是表现在情境的功能效用上，即资源情境的可用性、技术情境有用性和服务情境的易用性能否满足用户的标准化需求，如资源情境在满足用户普遍需求方面是不是可用，技术情境在满足用户普遍需求方面是不是有用，服务情境在满足用户普遍需求方面是不是易用等等[39]。通过频繁时序挖掘，捕捉用户日常的、大众的、普遍化的信息接受接入，帮助用户在庞杂的移动政务信息世界里提高信息接受的有效性，快速抓住用户接受信息的短时心理效应，并为其提供信息接受的标准化适配保障。

3.2 个性化适配策略

相对于标准化适配是针对大众用户而言，移动政务平台的个性化服务针对的是单个用户而言的，不同的用户在不同场景，甚至是相同的场景，由于其信息需求期望、信息搜索习惯和信息接受偏好不同，其信息接受期望自然不同，此时就应该借助于移动政务平台的资源情境、技术情境和服务情境来满足用户的个性化的信息接受需求[40]。因此，移动政务平台应注重将场景要素在其中的嵌入程度，以及场景要素和情境要素的关联程度，通过对这两类要素的有效整合、聚合和融合实现移动政务平台资源情境的聚合适配，以满足用户的个性化信息需求。移动政务的场景化服务情境个性化适配策略如图7所示。

在移动政务的个性化适配中，移动政务的个性化适配策略的优化应充分体现信息接受内容的针对性、适量性、适时性、协调性、适应性和有效果性。如图7所示，通过基于频繁时序挖掘，应该挖掘用户信息接受的触点、痛点，让移动政务信息平台成为刺激用户信息接受的视角、听觉、触觉、感觉和味觉，探究不同用户在不同场景的个性化的信息接受期望，并为此针对性地配置情境，形成移动政务的个性化信息接受适配机制。通过频繁时序挖掘用户信息接受期望，基于特定时空用户的信息需求期望、信息搜索习惯和信息接受偏好，为用户配置情境，在情境的配置过程中，强调资源情境的可用性、技术情境的有用性和服务情境的易用性，从而满足用户在特定时空的特定信息接受期望。

4 结 论

通过文献梳理发现，现有移动政务服务的同质化现象较为严重。基于此，借鉴现有研究成果对移动政务平台场景化频繁时序接入模式进行挖掘，得到了移动政务的服务策略，指出移动政务适配性功能是移动政务场景化服务的最终目标。由此，移动政务平台在做好场景搭建、情境配置的同时，要通过频繁时序挖掘的方法分别对用户大众和普遍的信息需求接入模式以及用户的个性化需求接入模式进行挖掘，通过分析挖掘结果，为不同的用户提供合适地点和合适时间的合适信息，使用户在信息接受过程中始终保持沉浸感，享受信息接受的畅体验。在本研究过程中，证明了通过频繁时序挖掘的方法可以挖掘用户在不同场景的信息接受期望，然而由于被测样本较少，所以本研究还存在着一定的局限，期待下一步能够加以改进。本研究也证明通过频繁时序挖掘还可以发现用户信息接受的变化规律和变化原因，有利于移动政务平台对场景要素和情境要素进行重新配置，以实现平台对用户信息接受最大效能的支持。

参考文献

[1]蒋骁，季绍波，仲秋雁.电子政务服务公民采纳模型及实证研究[J].科研管理，2011，32（1）：129-136，146.

[2]王立华，苗婷.农民对电子政务服务的采纳意愿及影响因素的实证分析——基于陕西省西安市农民的调查数据[J].当代经济科学，2012，34（6）：109-114，126.

[3]钱丽，王永，黄海，等.“互联网+政务”服务公众采纳模型的研究[J].情报科学，2016，34（10）：141-146.

[4]刘柳，胡广伟.电子政务服务价值共创及战略要素分析[J].电子政务，2015，（4）：90-97.

[5]温倩宇，胡广伟.基于价值网的电子政务服务价值共创机制研究[J].情报杂志，2017，36（12）：152-158.

[6]司文峰，胡广伟.电子政务服务价值共创实现内容、过程及资源要素分析[J].情报杂志，2018，37（1）：132-139.

[7]陆敬筠，朱晓峰.基于卡诺模型的电子政务服务质量要素研究[J].电子政务，2012，（1）：75-80.

[8]郭俊华，朱多刚.移动政务服务质量与用户再使用意愿研究[J].图书馆学研究，2016，（2）：64-70.

[9]杨雅芬.电子政务服务质量评价研究及启示[J].情报资料工作，2013，（6）：69-74.

[10]徐晓林，明承瀚，陈涛.数字政府环境下政务服务数据共享研究[J].行政论坛，2018，25（1）：50-59.

[11]翟云.政府职能转变视角下“互联网+政务服务”优化路径探讨[J].国家行政学院学报，2017，（6）：131-135，164.

[12]马亮.中国农村的“互联网+政务服务”：现状、问题与前景[J].电子政务，2018，（5）：74-84.

[13]邵坤焕，杨兰蓉.公众采纳移动政务服务的综合接受模型研究[J].现代情报，2011，31（12）：3-6.

[14]郭高晶.时空视角下省级政府政务微博运营效率评价[J].现代情报，2016，36（11）：94-98，131.

[15]国秋华，程夏.移动互联时代品牌传播的场景革命[J].安徽大学学报：哲学社会科学版，2019，43（1）：133-137.

[16]邓庄.场景视阈下移动阅读APP的发展策略[J].出版发行研究，2018，（10）：86-90.

[17]陈雅乔，龚梓坤.媒介批判视角下移动新闻的场景适配[J].传媒论坛，2018，1（18）：36-37.

[18]王福，刘姝瑾.基于信息接受规律的移动图书馆场景重构[J].情报资料工作，2018，（5）：50-56.

[19]谢斌.基于情境感知的移动图书馆场景化资源推荐服务研究[J].图书馆学刊，2018，40（8）：116-119.

[20]王福，毕强，张晗.移动图书馆信息接受场景识别研究[J].图书情报工作，2018，62（15）：16-22.

[21]王福，毕强，许鹏程，等.移动图书馆信息接受適配及场景推荐[J].图书情报工作，2018，62（15）：23-30.

[22]游筱婷.移动互联网金融：场景与社交[J].齐齐哈尔大学学报：哲学社会科学版，2018，（7）：72-75.

[23]毕达天，王福.基于信息接受情境的移动图书馆场景构建[J].情报理论与实践，2018，41（6）：14-21.

[24]王福，毕强，张艳英.移动图书馆场景化信息接受内容适配剖析[J].图书情报工作，2018，62（11）：16-22.

[25]Julea A，Meger N，Bolon P，et al.Unsupervised Spatiotemporal Mining of Satellite Image Time Series Using Grouped Frequent Sequential Patterns[J].IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing，2011，49（4）：1417-1430.

[26]詹艳艳，陈晓云，徐荣聪.基于时间序列的模式表示挖掘频繁子模式[J].计算机工程与应用，2006，（21）：139-142，161.

[27]Chen C H，Hong T P，Tseng V S.Mining Fuzzy Frequent Trends from Time Series[J].Expert Systems with Applications，2009，36（2）：4147-4153.