UFAM_RIU_用户反馈数据分析_机构知识库优化数据2017_2025

数据集概述

本数据集包含2017-2025年期间UFAM机构知识库（RIU-UFAM）用户的反馈信息，聚焦用户在自存档过程中的体验，涵盖369条建议和297条自存档困难记录。数据用于支撑“完善数字知识库：基于人工智能整合用户反馈”的研究，包含作者所属社区、建议及提交过程中遇到的困难等核心字段。

文件详解

• 文件名称：relatorio RIU suges_dific.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含作者社区信息、用户对RIU-UFAM自存档功能的建议内容、自存档过程中遇到的具体困难记录等字段，对应研究提交所需的核心数据维度。

适用场景

• 机构知识库用户体验优化：分析用户反馈中的困难与建议，针对性改进RIU-UFAM的自存档流程与功能设计。
• 数字知识库智能化研究：为基于人工智能整合用户反馈的相关研究提供原始数据支撑。
• 学术资源管理效率提升：挖掘自存档环节的高频问题，优化机构知识库的资源提交与管理机制。
• 高校知识服务改进：基于用户反馈调整UFAM机构知识库的服务模式，提升用户满意度与使用黏性。