基于微博的社交网络特征分析

发布时间：2017-11-03 16:11

本文关键词：基于微博的社交网络特征分析

【摘要】：伴随着web2.0的快速发展,新浪微博作为web2.0的有形信息载体也呈现了快速的成长。多样化的的用户群体展现出来的需求很大差异。从差异化的用户群体和需求中加深对用户行为的理解、身份推理、群体分析及精准营销等,提取具有较高的现实意义的信息。为企业的发展提供真实的用户需求信息;给政府了解民生问题提供信息来源平台;同时企业给微博用户提供个性化的服务,使微博能够惠及更广泛的网络用户。本研究依据2013年4月18日新浪微博用户数据,借助新浪微博的微连接网络接入方案(API Application programming interface接口),并结合使用网络爬虫技术抓取其微博用户信息,主要采用统计语言R软件实现BP神经网络分类算法,分析微博用户Tag属性标签内容,将用户标签进行分类,挖掘用户标签中隐含的热门话题。同时,文章主要对比了:K-means、分层划分的聚类DIANA、凝聚层次聚类AGNES和CLARA等算法,实现用户群体的聚类分析。最终实现研究对象的基本特征统计分析、用户数值化特征分析、用户标签偏好分析以及用户群体的聚类分析。新浪微博作为最具有代表性的社交网络,其在应用及研究领域都具有广阔的前景,尤其是在信息推荐、电子商务、新闻传播及人类动力学等方面。研究新浪微博的目的就在于通过对零散的和原始的数据信息进行整合,发现其在应用及研究中潜在的无限价值,从而对社会的发展带来使用价值。最终借助分类结果可以向微博用户关注提供个性化的服务,及研究结果向企业提供企业战略决策信息的支持,帮助企业发现更多的用户兴趣偏好领域,精准客户需求,进而促进企业与客户的实时互动。
【学位授予单位】：江西农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

中国期刊全文数据库前10条

1 刘丹丹;邱恒清;赵应丁;;基于SVM的中文微博情感识别与分类研究[J];中国新通信;2015年21期

2 刘滨;张静远;刘强;赵静阳;李寒;徐巍巍;;微博分析研究综述[J];河北科技大学学报;2015年01期

3 曹玖新;吴江林;石伟;刘波;郑啸;罗军舟;;新浪微博网信息传播分析与预测[J];计算机学报;2014年04期

4 杨长春;俞克非;叶施仁;严水歌;丁虹;杨晶;;一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法[J];计算机工程与应用;2012年25期

5 李军;陈震;黄霁崴;;微博影响力评价研究[J];信息网络安全;2012年03期

6 谢丽星;周明;孙茂松;;基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取[J];中文信息学报;2012年01期

7 刘志明;刘鲁;;微博网络舆情中的意见领袖识别及分析[J];系统工程;2011年06期

8 赵妍妍;秦兵;刘挺;;文本情感分析[J];软件学报;2010年08期

9 杨学成;张晓航;;社会网络分析在市场营销学中的应用[J];当代经济管理;2009年06期

10 杨博,王亚东,苏小红;一种基于误差放大的快速BP学习算法[J];计算机研究与发展;2004年05期