微博博主的特征与行为大数据挖掘
新媒体数据分析4微博数据分析
新媒体数据分析-4微博数据分析新媒体数据分析：微博数据分析随着社交媒体的普及，微博已成为中国最重要的社交平台之一。
作为一个新媒体数据分析师，了解并掌握微博数据分析的技巧和方法对于优化营销策略、提升品牌影响力以及加强客户关系至关重要。
本文将介绍微博数据分析的四个方面，包括用户行为分析、舆论分析、热搜分析和数据可视化。
一、用户行为分析微博用户行为分析是通过对用户在微博平台上的活动进行跟踪和分析，以了解用户的兴趣、偏好、活跃度等特征。
以下是进行用户行为分析的一些关键指标：1、活跃天数：统计用户在一段时间内活跃的天数，了解用户的活跃程度。
2、发布微博数：统计用户在一段时间内发布的微博数量，可以反映用户的参与度和积极性。
3、点赞数：统计用户在一段时间内对其他用户微博的点赞数量，可以反映用户对内容的喜好程度。
4、转发数：统计用户在一段时间内对其他用户微博的转发数量，可以反映用户对内容的认可度和传播意愿。
通过分析这些指标，企业可以深入了解目标用户的需求和兴趣，为产品或服务的定位和优化提供依据。
二、舆论分析舆论分析对于企业而言尤为重要。
通过对微博上的话题、热搜和评论进行分析，企业可以及时掌握公众对品牌或产品的态度和反馈。
以下是进行舆论分析的一些关键步骤：1、确定监测话题：根据企业需求，确定需要监测的话题和关键词。
2、数据采集：通过微博开放平台获取相关数据，包括微博内容、评论和互动等。
3、数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除无效数据和重复数据。
4、文本分析：利用自然语言处理技术对数据进行分析，提取关键信息和情感倾向。
通过舆论分析，企业可以迅速发现舆情，及时回应和处理负面评论，同时也可以挖掘潜在的销售或推广机会。
三、热搜分析微博热搜是用户关注度最高的关键词或话题。
通过对热搜进行分析，企业可以了解当前社会的热点话题和公众关注点，为营销策略的制定提供参考。
以下是进行热搜分析的一些关键步骤：1、数据采集：获取微博热搜榜单的数据。
微博博主的特征与行为大数据挖掘
理状态，提出了利用语义分析自 评论数、转发数、提及数和粉丝 的 大 量 研 究 工 作 均 证 实 了 性 格
动评估社交网络用户价值观的方 数来研究用户影响力。
和词汇运用之间存在着决定性
法。价值观作为个性中表明社会
其次，从微观层面来讲，大 的 联 系。 文 献 [10] 分 析 了 参 与
需求和欲望的一个重要方面，在 量研究工作针对社交网络用户行 者 的 大 五 类 (BIG5) 人 格 1 分 数
关注数与粉丝数服从著名的幂律 这些研究的基础上提出了一个行 倾向性分析等。从隐私保护的角
分布 ；文献 [6] 通过构建微博的 为矩阵模型。
度来看，宏观特征反映的是一个
1 人格的大五模式是近
第 10 卷 第 6 期 2014 年 6 月
潜在语义分析进行计算，包括用 活动行为的有机整体。我们结合 及精准营销等领域的研究和应用
36
第 10 卷 第 6 期 2014 年 6 月
都有着深刻的意义。
转发树来研究用户影响力 ；文献
最 后， 从 语 义 理 解 层 面 来
最 后， 我 们 针 对 用 户 的 心 [7] 通过综合考虑用户的发帖数、 讲， 语 言 心 理 学 和 计 算 文 体 学
电子商务、社交网络、组织行为 为分析展开。研究发现，针对特 与 LIWC2001（Linguistic Inquiry
分析以及舆情监控和预测等多个 殊政客或政党的积极和消极情绪 and Word Count，语言获得和词
领域得到广泛应用。传统的价值 的用词数量，在推客 (tweet) 的 汇计数）中预定义词汇在个人言
● 哪些地区拥有最大的用户 密度？
● 男性用户与女性用户之间有 什么关系？
微博用户行为及其分析方法
微博用户行为及其分析方法随着社交网络的兴起，微博已经成为了很多人日常生活中不可或缺的一部分。
作为一种虚拟社交工具，微博用户行为的研究已经成为了社会学、心理学、传播学、计算机科学等领域的研究热点。
本文将对微博用户行为及其分析方法进行综述。
一、微博用户行为的特点1、短小精干的表达方式微博用户的信息表达方式主要以短小精干的形式为主，这种表达方式比较容易被用户接受和传播，也符合现代人们追求快捷、简单、直接的表达方式，因此在社交网络中具有广泛的应用。
2、关注社会热点事件微博用户喜欢关注社会热点事件，这种行为不仅可以扩大自己的社交圈，还可以获取最新的信息和观点，从而更好地参与社交活动和社会事件。
3、交流互动和社交微博用户更喜欢在互动和社交方面进行行为，不仅可以增强自己在社交网络中的影响力，还可以互相借鉴、反思、分享各种知识和社会经验。
二、微博用户行为的分析方法1、社会网络分析社会网络分析是一种基于“节点”和“连边”理论的分析方法，它主要研究人与人之间的各种社交行为，包括信息传播、影响力分析、社交群落的发现和演化规律等。
2、文本分析文本分析是一种通过计算机技术对文本信息进行挖掘和分析的方法，它涉及到自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域，在微博用户行为分析中，文本分析主要用来分析微博用户的话题、情感和用户行为等方面。
3、空间分析空间分析是一种基于地理信息系统技术的分析方法，它可以将微博用户在社交网络中的行为与地理位置信息结合起来，探索用户的社交活动区域、影响范围、人口分布等方面的规律。
三、微博用户行为分析的应用1、舆情监测微博用户行为分析可以帮助政府、企业、媒体等部门对公众舆情进行监测、预警和应对，发现和解决重大社会事件，维护社会稳定和民生和谐。
2、粉丝分析微博用户行为分析可以帮助新媒体账号的管理者了解其粉丝的属性、兴趣和行为等方面，从而更好地制定运营策略，增加用户黏度和社交影响力。
3、市场分析微博用户行为分析可以帮助企业了解消费者的购买行为、偏好和需求等方面的信息，从而制定更精准的营销策略，提高市场竞争力。
针对微博用户信息的数据挖掘分析
针对微博用户信息的数据挖掘分析数据挖掘什么是数据挖掘？百度百科上定义，数据挖掘是“一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法”。
简单来说，就是通过一定的分析，找出大量的数据中隐藏的一些特殊的相关性或者规律，并由这些规律挖掘出一些事物的特性。
数据挖掘被广泛运用于企业的运营和发展中，企业常常通过对源自客户的大量的数据的分析，以获取客户的特性，由此尽可能应和客户的需求，从而能够在市场上博取更多消费者的青睐，以更具竞争力。
分类分析、聚类分析和关联分析是数据挖掘的三大主要任务。
在本项目中，重点运用到了聚类分析，并辅以关联分析。
聚类分析主要任务是确立某一个对象属性作为标准（如空间坐标、时间等），然后根据数据对象在该属性上的相近程度或密集程度，将数据对象分成不同的簇，使得相比之下在同一个簇中的对象具有很高的相似性，并由此导出规则；而关联分析则是根据对象的属性，得出对象与其他对象之间隐含的关联，并得出规律，以便达到以下目的：给出某一个对象的某一种属性，便可知道该种情况包含了其他哪些对象的哪些属性。
聚类和关联分析在文章接下来会有更加详细的描述异常分析、特异群组分析和演变分析是数据挖掘的另外三大任务，在这里我们不作详细描述。
微博数据分析网络社交平台已经是现代人的生活中不可缺少的一部分，脸书、推特、人人、QQ、微博、微信等等类似的社交平台层出不穷，而这样的社交平台中无疑蕴含着大量的信息。
企业可以分析这些数据，大致提取出用户的特征和生活规律，了解客户的需求，以便更好的利用这个平台，扩展业务，从而获取更大的盈利。
对这些企业来说，这无疑是一个巨大的商机。
本项目的工作“基于空间轨迹和发博特点的微博用户特征数据分析”的主要任务是通过分析微博用户所发过的大量的微博中的时间及空间坐标，来得出用户的工作地/居住地、活动性、消费水平（消费偏好）、职业、亲子状况（孩子年龄）等特征及偏好，并最终提取出上述各种属性的关系，运用关联分析勾画出该用户的立体形象。
基于数据挖掘的微博人气用户特征分析与研究
基于数据挖掘的微博人气用户特征分析与研究摘要：通过网络爬虫从新浪微博站点上爬取人气百强用户信息数据，利用clementine软件的c5.0决策树模型对这些数据进行分析。
结果表明：人气用户中，娱乐明星占据着大部分，并且微博中的名人具有关注数小，被关注数大的特征。
名人效应非常显著，“非著名话唠”想要引起大家的观注依然困难。
关键词：微博；决策树；用户分析；名人效应中国分类号：tp39 文献标识码：a文章编号10053824（2013）010017020 引言微博在中国开始以不可思议的速度流行起来，并在人们的生活中扮演着越来越重要的角色，它逐渐地改变着人们的生活、思想、行为以及我们的社会文化。
针对这些变化，越来越多的专家学者将目光转向微博，开始对其特点、传播模式以及用户群展开分析研究。
目前，新浪微博用户数已超过1亿。
仅仅两年时间，新浪微博就为新浪生下了一个价值几十亿美金的“金蛋”。
那么新浪微博的用户群包括哪些人？他们当中的人气用户都是来自哪些行业？他们的空间分布又有什么特征？这些人群通过微博主要是为了了解信息，还是朋友交流？为什么他们会受到这么多的关注？给我们的社会带来什么启示？本文以新浪微博为研究对象，提取前100名人气用户数据作为分析数据，通过分析分类，挖掘用户行为特征、空间分布以及圈层特征等，找出这些问题的答案。
了解微博在社会中的作用，了解“微博人”的真实想法和思想认识，将有助于社会和相关部门更好地把控微博的舆论方向，对建设和谐社会有着积极的意义[15]。
1 研究设计1.1 样本来源研究所需的样本数据利用爬虫工具通过微博站点开放的api获取。
获取的微博人气用户数据信息主要包括：昵称、性别、地址、描述、被关注数、关注数以及微文数等属性，并以这些数据作为用户特征分析挖掘的基础。
1.2 研究方法和思路利用c5.0算法，根据用户的名人标识以及其他用户信息，分析名人的用户特征。
c5.0算法是决策树模型的经典算法之一，它的基本思想是利用信息论原理对大量样本的属性进行分析和归纳而产生树的结构或规则，其目的是使系统的熵最小，以提高算法的运算速度和精确度[67]。
微博用户行为特征分析及预测研究
微博用户行为特征分析及预测研究微博作为中国最早的微型博客，已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
亿万的用户在这个平台上留下了无数的足迹，形成了一个庞大的社群。
然而，这个巨大的社群里面存在了各种各样的现象和行为特征。
本文就将对微博用户的行为特征进行分析，并提出一些预测研究。
一、微博用户的年龄结构首先，我们来看微博用户的年龄结构。
从数据上看，微博用户的年龄结构呈现出明显的年轻化趋势。
在微博上，90后和00后已成为了主体用户。
这些年轻人习惯用这种方式表达自己的生活态度和情感，分享自己的生活和看法，通过微博来与其他人交流互动。
二、微博用户的性别结构其次，我们来看微博用户的性别结构。
对比分析数据可以发现，微博上的女性用户比男性用户更加活跃。
在娱乐、美食、时尚等领域女性用户的影响力尤为显著。
此外，在社会话题的讨论中，女性用户也表现出了更多的关注度和热情。
三、微博用户的行为特征微博用户的行为特征是多样的，下面就对一些典型的行为特征进行简要分析。
1. 转发行为：转发是微博用户最常见的行为之一。
转发可以使用户将有价值的内容分享给自己的粉丝，同时也可以帮助用户自我展示。
许多用户将转发作为与其他用户交流的一种方式，通过转发互动来增加影响力。
2. 点赞行为：点赞在微博上同样也是非常常见的。
用户点赞可以表明对某一内容的认可或者情感上的共鸣，并且可以为被点赞的用户增加一定的曝光度。
同时，一些用户也会将点赞作为与他人交流的一种方式，表达一种良好的社交礼仪。
3. 评论行为：评论是微博中非常重要的一个环节。
用户在评论中可以表达自己对于某一内容的看法和感受，同时也可以通过评论增加自己的曝光度。
评论也可以为其他人提供很多有价值的信息和反馈。
四、微博用户行为的影响因素微博用户的行为是受许多因素影响的，关注这些影响因素可以帮助我们更好地理解微博用户的行为特征。
1. 社交因素：微博是一个社交平台，用户的行为活动与其社交关系是密不可分的。
社交关系在微博上发挥着至关重要的作用，它可以使用户更容易得到他人的关注和交流，并且可以增加用户的网络影响力。
微博数据挖掘的方法及其应用
微博数据挖掘的方法及其应用微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有着数亿的用户，每天都有数以亿计的消息在微博上进行传播。
这些数据中蕴藏着丰富的信息，因而微博数据挖掘逐渐成为了一个热门话题。
本文将介绍微博数据挖掘的方法及其应用，并探讨这一领域的发展潜力。
一、微博数据挖掘的方法微博数据挖掘主要涉及文本挖掘、网络分析、情感分析等多个方面。
下面将对这些方面的方法进行详细介绍。
1. 文本挖掘文本挖掘主要涉及文本的提取、清洗、分词、去噪、特征提取等操作，以便对文本数据进行分析和分类。
在微博数据挖掘中，文本挖掘可以用来识别话题、发现事件、分析情感等。
例如，可以通过对微博文本进行关键词提取等操作，来找出与特定话题相关的微博。
2. 网络分析网络分析主要涉及社交网络的构建、社交网络中信息的传播、节点的重要性等方面的研究。
在微博中，网络分析可以用来分析用户之间的互动关系、发现社交网络中的影响者等。
例如，在一个社交网络中，影响力比较高的用户可能会更容易将某个话题传播出去，因而这些用户在分析中可能会受到更多的关注。
3. 情感分析情感分析主要涉及人类情感的识别、分类、理解等方面的研究。
在微博数据挖掘中，情感分析可以用来探测微博用户对某个话题的情感倾向，从而得出对话题的态度和立场。
例如，可以通过对微博文本中表达情感的词汇进行提取和分析，来判断用户对某个话题的喜欢程度或厌恶程度。
二、微博数据挖掘的应用微博数据挖掘可以应用于多个领域，这里列举了几个主要应用领域。
1. 舆情分析舆情分析可以通过对微博数据进行挖掘和分析，来了解民众对某个话题的反应和态度。
例如，可以通过对特定事件相关的微博进行分析，来了解事件的发展趋势和舆情变化。
这种分析可以帮助政府、企业和个人及时了解公众的反应，并做出相应的决策和应对措施。
2. 社交网络分析社交网络分析可以通过对微博社交网络的分析，来了解用户之间的互动关系和影响力等。
这种分析可以帮助企业或组织找到合适的影响者进行宣传，并更加精确地推广和营销产品，提高社交网络媒体的效益。
新媒体数据分析-4微博数据分析
新媒体数据分析-4微博数据分析新媒体数据分析 4 微博数据分析在当今数字化的时代，微博作为一个极具影响力的社交媒体平台，拥有着庞大的用户群体和海量的信息。
对于企业、品牌、自媒体等各类主体而言，深入了解和分析微博数据至关重要。
通过对微博数据的挖掘和分析，我们能够洞察用户行为、把握市场趋势、评估传播效果，从而制定更具针对性和有效性的营销策略。
接下来，让我们一起深入探讨微博数据分析的关键方面。
首先，我们来谈谈微博数据的来源。
微博提供了丰富的数据接口，包括但不限于粉丝数据、微博内容数据、互动数据（如点赞、评论、转发）等。
这些数据可以通过微博的官方后台管理工具、第三方数据分析平台或者自己开发的数据抓取程序来获取。
然而，在获取数据的过程中，需要遵守相关的法律法规和平台规定，确保数据的合法性和安全性。
粉丝数据是微博数据分析的重要组成部分。
我们可以了解到粉丝的数量、增长趋势、地域分布、年龄性别构成等信息。
粉丝数量的增长情况反映了账号的吸引力和影响力的变化。
而粉丝的地域分布和年龄性别构成则有助于我们更好地了解目标受众的特征，从而制定更符合他们需求的内容策略。
微博内容数据则包括发布的微博的文本、图片、视频等元素。
通过对微博文本的分析，我们可以运用自然语言处理技术，提取关键词、主题和情感倾向。
比如，通过分析用户对某一产品或服务的评价关键词，了解用户的关注点和满意度；通过情感倾向分析，判断用户对相关话题的态度是积极、消极还是中性。
此外，图片和视频的受欢迎程度也能为我们的内容创作提供参考，比如哪种类型的图片更容易吸引用户的注意力，哪种视频风格更能引发用户的互动。
互动数据是衡量微博传播效果的关键指标。
点赞数、评论数和转发数直接反映了用户对微博内容的参与度和兴趣程度。
高点赞、高评论和高转发的微博通常意味着其具有较高的话题性和传播价值。
我们可以进一步分析这些互动数据的来源，即哪些用户群体更倾向于参与互动，从而更好地优化我们的内容和互动策略。
大数据分析方法探索微博社交网络舆情分析关键点
大数据分析方法探索微博社交网络舆情分析关键点随着互联网技术的快速发展，大数据分析已经成为了许多领域的重要工具，其中之一就是舆情分析。
微博作为中国最大的社交媒体平台之一，其庞大的用户群体和活跃的社交互动使得它成为了分析社会舆情的重要数据源。
因此，探索大数据分析方法在微博社交网络舆情分析中的关键点十分必要。
本文将就这一主题展开探讨。
首先，大数据分析是微博社交网络舆情分析的核心工具之一。
大数据分析依靠海量数据的处理与分析，能够快速发现、提取和分析数据中的关联与规律。
在微博社交网络舆情分析中，大数据分析可以帮助我们了解用户在微博上的行为和态度，从而更好地把握社会舆情的动向。
通过大数据分析，我们可以实现对微博用户的关系网络、信息传播路径和话题热度等进行全面的把握和分析，为舆情分析提供有力的支持。
其次，关键点之一是数据的准确性和完整性。
在大数据分析中，数据的准确性和完整性是非常重要的。
微博社交网络的数据源很大程度上取决于用户自主发布，因此其真实性和客观性存在一定的不确定性。
为了确保数据的准确性，舆情分析者需要运用一系列的数据清洗和分析方法，筛选出可靠和有价值的数据。
同时，为了保证数据的完整性，舆情分析者也需要全面收集和整理相关的社交网络数据，确保分析的全面性和准确性。
第三，特征提取和情感分析是微博社交网络舆情分析中的关键环节。
特征提取是指从大量的微博数据中提取出有意义和有价值的特征信息，例如用户的观点、情感倾向等。
在微博社交网络中，用户的观点和情感往往通过表达的文字、图片、表情等方式来体现。
因此，舆情分析者需要利用自然语言处理和机器学习等方法，将这些非结构化的数据转化为结构化的特征，以便进行后续的分析。
情感分析则是根据微博内容中的情感信息，对用户的情感倾向进行分析。
通过特征提取和情感分析，我们可以更好地理解用户的观点和情感，进而分析舆情的态势和走向。
此外，可视化分析是微博社交网络舆情分析中的关键手段之一。
通过将大量数据转化为易于理解和阐述的图表形式，可视化分析可以帮助人们更直观地了解和分析舆情数据。
基于数据挖掘的微博用户行为分析研究
基于数据挖掘的微博用户行为分析研究随着互联网的发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
微博作为最早出现的社交媒体之一，具有强大的信息传播和交流功能，吸引了大量用户的关注。
近年来，基于数据挖掘的微博用户行为分析研究越来越受到关注。
一、数据挖掘在微博用户行为分析中的应用数据挖掘是从大量数据中提取对决策有用的信息的过程。
在微博用户行为分析研究中，数据挖掘可以帮助我们了解微博用户的兴趣、观点和行为习惯等，从而更好地满足用户需求，提高用户体验。
首先，数据挖掘可以挖掘用户的兴趣爱好。
通过对微博用户发布的内容进行分类和分析，可以了解用户关注的主题、领域和话题，进而为用户推荐相关的内容和用户，提高用户留存率。
其次，数据挖掘可以挖掘用户观点和态度。
通过文本情感分析和主题挖掘等技术，可以了解用户对特定话题的态度和看法，进而为企业、政府和媒体等提供决策参考。
最后，数据挖掘可以挖掘用户行为习惯和模式。
通过对用户的浏览记录、点赞、评论和分享等数据进行分析，可以了解用户的行为习惯和模式，为企业和广告主提供个性化服务和广告投放建议。
二、微博用户行为分析的方法和技术微博用户行为分析不仅需要运用数据挖掘方法，还需要结合多种技术手段进行研究。
首先，文本分析是微博用户行为分析中常用的方法。
文本分析可以挖掘微博用户发布的文本数据中的信息和规律，包括语言特征、话题和观点等。
文本分析可以采用自然语言处理、文本挖掘和情感分析等技术。
其次，网络分析是微博用户行为分析中能够揭示用户之间关系和互动模式的方法。
网络分析可以通过分析用户之间的关注、粉丝、转发、评论等行为数据，了解用户之间的交流互动模式和社交网络关系。
网络分析可以采用社交网络分析和复杂网络分析等技术。
最后，机器学习是微博用户行为分析中能够通过算法模型自动识别和预测用户行为的方法。
机器学习可以应用于用户画像、用户行为预测和个性化推荐等方面，帮助企业和广告主更好地了解用户需求，提供更好的服务和广告。
微博数据挖掘技术研究及其应用
微博数据挖掘技术研究及其应用近年来，随着互联网的快速发展和社交网络的普及，微博已经成为人们获取信息与交流观点的重要平台。
与此同步，微博数据挖掘技术也受到极大的关注。
本文将围绕微博数据挖掘技术进行深度探讨，并就其应用进行分析。
一、微博数据挖掘技术简介微博数据挖掘技术是将大数据分析技术应用于微博的数据分析中，以实现对微博数据的挖掘、分析和应用，从而帮助人们更好地理解和利用微博。
其主要应用于微博用户分析、微博话题分析、微博情感分析、影响力分析等方面。
以微博用户分析为例，该技术利用微博中的用户信息和互动记录，通过聚类、分类等技术手段对微博用户进行分析，如性别、年龄、地理位置等，帮助企业更好地了解其用户特征，为其提供更加精准的服务与营销方案。
二、微博数据挖掘技术的应用1. 公共舆情监测在大规模、无序的微博中，往往难以直接获取有效信息，而应用微博数据挖掘技术则可以为政府、企业等提供更为准确、及时的公共舆情信息。
利用该技术，可以对微博用户的意见与态度进行分析，从而了解民意、掌握时事，为政府及其他组织提供数据支持。
2. 营销策略优化微博作为一种重要的社交媒体，企业们在营销推广中往往会选择微博平台，进而开展各种活动。
这时候，微博数据挖掘技术的应用就可以帮助企业更好的了解用户需求，优化产品方案，调整营销策略。
例如挖掘用户兴趣标签、了解用户对某些产品的反馈等。
3. 社会风险防控随着微博作为一个新的公共平台，社会事件、舆情等也在微博上得到快速的扩散。
微博数据挖掘技术的应用，可以实现对事件的实时监测、分析和处理，预警社会风险，切实有效地维护社会稳定。
三、微博数据挖掘技术的局限虽然微博数据挖掘技术应用广泛，但我们也应该清楚地认识到它的局限性。
首先是数据来源的局限性，由于微博用户同样存在“水军”等恶意用户，所以在数据采集与分析时需要谨慎处理。
同时，微博数据本身也具有一定的隐私性，需要注意信息脱敏等方面的问题。
另外，对于微博数据的分析与挖掘，培养数据挖掘人才显得尤为重要。
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例一、前言社交媒体的兴起已经改变了人们的生活方式，也影响了企业的市场营销策略。
微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有数亿活跃用户。
通过微博上的数据挖掘和分析，企业可以深入了解消费者需求和行为，优化他们的市场营销策略，提高销售量，这也是本篇文章主要讨论的话题。
二、什么是社交媒体数据挖掘？社交媒体数据挖掘是从社交媒体平台上抽取有用信息的过程，既包括文本，也包括图像和视频，以推断用户的需求，偏好和态度。
使用数据挖掘算法可以提取一个或多个指定领域的模式。
社交媒体平台上的个人和企业用户活跃性极高，它们的行为有可能成为更广泛市场的信号。
社交媒体数据可用于企业分析，反馈消费者对产品和服务的看法，并作为市场推广的参考。
三、微博上的数据挖掘与分析方法1.人工处理人工处理是一种昂贵且费时的方法，但可以提供更全面，准确，高质量的数据。
一些微博数据可能难以用自动工具分析，例如含多个意思，打错的单词和机器翻译的内容，因此要仔细检查和审核。
已经有很多人在微博上定期发布关于他们的工作，生活和休闲的更新。
这使得研究员可以通过手动对这些信息进行编码，为接下来的数据分析做准备。
2.机器学习机器学习是指计算机程序可以自动通过数据学习一定的过程，并提高效率和准确性。
这些算法分析已知的语言特征和模式，以查找并跟踪这些模式。
通常使用传统的思维数据挖掘算法，即文档分类和聚类以及情感分析。
3.文档分类与聚类文档分类的目的是将文档按照主题特征分组，例如：体现文化艺术活动的文本，社交媒体发布和销售讨论，等等。
聚类是将具有相似主题特征的文本分组。
例如，是有关个人或商业工作的话题，或是关于产品评论的话题。
4.情感分析情感分析是对微博上的信息进行分类和理解的一门技术，它能够将制图技术作为有关文档情感的坐标轴，将信息和主题分类至情感的轴线上，以建立对于不同情感的对比分析。
这种技术可以非常好地应用于消费者满意度、品牌忠诚度的研究中。
新媒体数据分析-4微博数据分析
新媒体数据分析-4微博数据分析新媒体数据分析 4 微博数据分析在当今数字化的时代，微博作为一款具有广泛影响力的社交媒体平台，对于企业、品牌、个人等各类用户而言，都具有不可忽视的重要性。
而要想在微博上实现有效的运营和推广，数据分析就成为了关键的一环。
通过对微博数据的深入分析，我们可以更好地了解用户行为、洞察市场趋势、评估营销效果，从而制定出更加精准、有效的策略。
接下来，让我们一起深入探讨微博数据分析的各个方面。
一、微博数据的类型微博数据种类繁多，主要包括以下几类：1、用户数据用户数据涵盖了用户的基本信息，如性别、年龄、地域、职业等。
这些数据有助于我们了解目标受众的特征，为内容创作和推广策略提供依据。
2、内容数据包括发布的微博文本、图片、视频等。
通过对内容数据的分析，可以了解哪种类型的内容更受用户欢迎，从而优化后续的内容创作方向。
3、互动数据互动数据是反映用户参与度的重要指标，如点赞数、评论数、转发数、收藏数等。
高互动量的微博通常意味着更能引起用户的兴趣和共鸣。
4、粉丝数据粉丝数据包括粉丝数量、粉丝增长趋势、粉丝活跃度等。
了解粉丝的动态，有助于维护和拓展粉丝群体。
5、话题数据微博上的热门话题往往能够吸引大量用户的关注。
分析话题数据可以帮助我们及时把握社会热点，参与相关话题讨论，增加曝光度。
二、微博数据分析的重要指标1、微博曝光量指微博被展示给用户的次数。
曝光量的高低直接影响着微博的传播范围。
影响曝光量的因素包括发布时间、内容质量、账号权重等。
2、粉丝增长数反映了账号吸引新粉丝的能力。
通过分析粉丝增长的趋势和来源，可以了解哪些策略和内容有助于吸引更多的关注者。
3、互动率互动率是指互动量（点赞、评论、转发等）与曝光量的比值。
较高的互动率表明微博内容能够有效地激发用户的参与和兴趣。
4、话题热度通过话题的参与人数、讨论量、阅读量等指标来衡量话题的热度。
选择热门话题并巧妙结合，可以提升微博的关注度。
5、内容传播路径了解微博是通过何种渠道被传播的，比如粉丝转发、大 V 推荐等，有助于优化传播策略。
基于数据挖掘技术的微博用户社交行为分析
基于数据挖掘技术的微博用户社交行为分析一、引言随着社交媒体的兴起，各种社交平台上涌现出了大量的用户。
微博作为国内其中一个著名的社交平台，拥有着数亿的用户数量。
这些用户的社交行为与用户的社交网络结构息息相关。
如何从微博用户的社交行为中发现有用的信息，提高微博平台的用户体验和社交网络效益，成为了微博研究的热点领域。
数据挖掘技术作为一种重要的数据分析手段，能够发现微博用户的社交行为和社交网络之间的潜在关系，对相关环节进行分析，并做出针对性的优化策略。
二、微博用户社交行为分析的意义微博用户的社交行为分析涉及到很多内容，比如用户的活跃度、社交关系、情感倾向、话题传播等等。
这些行为可以反映用户的博弈策略，也可以帮助平台运营人员深入了解用户需求，更好地为用户提供服务，提高平台的用户体验。
1.用户活跃度分析用户活跃度是指用户在微博上发布的内容的数量和频率等，反映用户在平台上的行为倾向。
利用数据挖掘技术对用户的活跃度进行分析能够更好地了解用户对平台的依赖度、对平台上具体内容的兴趣以及用户使用平台的模式。
提高用户的活跃度，对于平台的生存和发展非常重要。
运营人员可根据数据挖掘的结果调整对用户的推送策略、调整内容发布时间等等，从而达到增加用户使用时长的目的。
2.社交关系分析社交关系是指用户在微博上之间的相互关注、点赞、评论等交互行为。
社交关系的分析有助于揭示用户之间的网络结构，把用户之间的互动行为转化为用户之间的连边。
通过社交关系分析，可以发现用户间的共性和相异性，找出具有较高影响力的用户，推动用户间的信息流传播等等。
基于社交关系分析所得的结果为微博运营人员提供了进一步的管理手段，比如针对用户群体进行分析，制定相应的推广策略等等。
3.话题传播分析话题传播是指微博平台上用户发布的内容在网络空间中的传播情况。
借助数据挖掘技术，可追踪分析微博用户发布的话题在网络中传播的路径、速度和规模等，掌握各个话题的热度以及微博上的用户关注度等等。
基于微博的大数据用户画像与精准营销
基于微博的大数据用户画像与精准营销基于微博的大数据用户画像与精准营销导言随着互联网技术的不断发展，大数据已经成为现代社会的热门话题。
而微博作为中国最大的社交媒体平台之一，拥有海量的用户和丰富的内容，成为大数据分析的宝库。
本文将重点讨论基于微博的大数据用户画像与精准营销的相关问题，探究如何通过分析用户画像实现精准营销。
第一部分：微博数据的特点与挖掘价值1.1 微博数据的特点微博数据具有瞬时性、分布广泛性和多样性等特点。
微博用户日常生活和社交活动等信息以及他们对各类事件的态度和评论都可以在微博上找到。
这些数据并不像传统的问卷调查数据那样受限于时间和空间，能够准确地反映用户的真实想法和需求。
1.2 微博数据的挖掘价值微博等社交媒体平台的使用者越来越多，他们在平台上发布的信息和行为日益增加，其中蕴藏着用户的消费偏好、兴趣爱好、社交关系等价值。
通过对微博数据的挖掘和分析，可以了解用户的个性特征、心理状态和行为习惯，从而帮助企业准确把握用户需求，制定精准营销策略。
第二部分：基于微博的用户画像构建2.1 用户信息获取通过微博的API接口，可以获取用户的个人信息、关注列表、微博内容等数据。
这些数据可以帮助构建用户画像的基础。
2.2 数据清洗与预处理由于原始的微博数据存在噪声和冗余信息，需要进行清洗和预处理，筛选出与用户特征相关的有效数据。
同时，还可以对文本数据进行分词、情感分析等处理，提取用户的情感状态和消费倾向。
2.3 用户画像建模根据微博数据的特点和用户需求，可以选择不同的用户画像建模方法。
常见的方法包括基于关键词的用户画像、基于行为模式的用户画像和基于社交网络的用户画像。
通过这些方法，结合用户的基本信息和行为特征，可以构建出具有代表性的用户画像。
第三部分：基于用户画像的精准营销3.1 用户分群通过对用户画像进行聚类分析，可以将用户分成不同的群体。
根据用户的消费特点、兴趣爱好和行为习惯等因素，将用户分群有助于企业更好地了解不同群体的需求和偏好，从而有针对性地提供相应的产品和服务。
4_微博社交网络数据挖掘与分析_吴中超组
三、用户权重排序算法
在下列测试中，β设置为200，用户的影响力排名与计算结果如表所示
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三、用户权重排序算法
通过用户影响力模型计算得到的排名前10的用户均为新浪微博认证用户。
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其中一部分用户的影响力主要来自用户自身的粉丝数量，如排名第1、2、3、5位的用户; 也有一部分用户其影响力主要来自他们髙质量的粉丝，如排名第4、8，尤其是排名第10位 的用户。
下图为用户度特征随着时间的变化趋势
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二、微博社交网络特征分析
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由图可知，曲线随着时间的延伸缓慢向右移动，当到达X轴的10平方后逐渐汇合。上述 变化趋势说明了对于网络中的大多数普通用户，其粉丝数量随着时间的增长为一个递 增的过程，因此整个网络的入度也是一个递增的过程。也就是说，粉丝与好友比值位 于0.2到10之间的用户在将来的用户行为中，更倾向于接收新的粉丝用户而不是主动添 加好友。 图中所表述现象可以通过现实中真实的用户行为来说明：当微博社交网络中新增加一 个用户时，通常的用户行为往往是首先添加自己感兴趣的关注好友。因为一个人的关 注内容和社交热情有限，对于一个老用户来说，他的主要精力将在维护自己已经在的 朋友关系而不是持续关注新的用户。在这个过程中，网络中不断有新的用户节点添加 进来，这些用户的主要行为将增加老用户的入度数位，因此图中的曲线呈现出整体右 移的现象。 因此，微博内容与微博作者的用户活跃度均是影响微博传播性能的参考特征，在评价 用户影响力与研究微博传播过程中应当被充分考虑。
三、用户权重排序算法
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式3.8中,Ti与Tj分别代表用户i与用户j最新发布的若干条微博数量，根据实际取最新200 条。Rj，i为用户j对于微博i的评论次数; Rtj，i与Mj，i分别代表用户j转发与提及用户i的微 博次数。式中系数β为一个正整数用来线性放大用户j对于用户i交互指数的影响。 利用用户交互指数Ci，j对公式3.8中用户影响力模型进行改进，得到:
微博用户特征分析和核心用户挖掘
是关
联规则挖掘的经典算法 ，该算法的主要思想是采用逐层迭 代的方法通过低维频繁项集得到高维频繁项集 。 Apriori 算 法进行关联规则挖掘的基本步骤是 ： ① 找到频繁 1 项集 L1 。②利用上一次的结果找到频繁 2 项集 L2 。③循环进行 步骤②，直到不能找到频繁 K 项集为止。④根据找到的频 繁集产生期望的规则。 1. 2. 4 社区划分 微博是基于一定的社会网络而搭建起 来的新兴应用平台。微博用户及其之间的关系本质上构成 了一个社会网络。由于用户各自有着不同的兴趣爱好 、 教 育背景等特点， 并且用户与用户之间的关联程度也不相 同，微博中便形成了许多社区网络 。 它的盈利点在于营 销，而真正在营销中起重要作用的往往是各个社区网络中 的核心用户。营销活动如果得到用户的肯定 ， 极有可能得 到迅速传递，这正是微博的强大之处 ，所以有必要发现社 s 算法进 区网络中的核心用户。 利用 Girvan and Newman ’ 行社区挖掘
［4 ］
欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟
1
1. 1
研究设计
样本来源 利用网络爬虫通过站点开放的 API 可直接获取到站点
服务器上的数据。通过网络爬虫从网易微博上获取到微博 用户的一手资料， 包括用户的基本信息， 如昵称、 性别、 地址、描述、被关注数、关注数以及微文数等属性 ， 还有 用户的关系信息，如用户的关系模式以及关系端等 ， 并以 这些数据作为用户特征分析以及核心用户挖掘的基础 。 1. 2 1. 2. 1 研究方法和思路 名人挖掘 微博的同质化问题突出 ， 竞争重点并
*
客户分析研究” 的成果，项目编号： 70771067 。
·情报理论与实践·
微博舆情分析技术的应用方法与数据挖掘策略
微博舆情分析技术的应用方法与数据挖掘策略随着社交媒体的发展和普及，人们越来越多地在微博等平台上表达自己的观点和情感。
因此，对于企业和政府部门来说，了解并正确应对微博舆情变得尤为重要。
微博舆情分析技术的应用方法和数据挖掘策略能够帮助我们实现对微博用户的情感分析、话题挖掘、事件检测等，为决策提供重要的参考。
一、情感分析情感分析是微博舆情分析的核心任务之一。
基于语义分析的方法是最常用的情感分析方法之一。
将微博文本作为输入，通过词典情感分析和机器学习等技术，可以对微博用户的情感倾向进行判断。
例如，通过词频统计分析微博文本中蕴含的正向或负向情感词汇，再结合情感词的强度和修饰词的权重来进行情感判别。
此外，也可以使用机器学习算法，通过构建分类器来进行情感分类。
二、话题挖掘话题挖掘是指从大量的微博数据中识别和提取出热门话题的过程。
在微博中，用户的话题包含在他们发布的微博文本中。
通过数据挖掘技术，可以识别并提取出与某一特定话题相关的微博。
常用的方法包括基于关键词的方法和基于文本聚类的方法。
前者通过识别话题相关的关键词来挖掘话题，后者则通过对微博文本进行聚类分析，找到共同主题的微博集合。
对于企业和政府部门来说，话题挖掘可以帮助他们了解公众对某一事件或产品的关注度和态度，进而调整战略。
三、事件检测事件检测是指从微博数据中自动提取出具有一定规模和影响力的事件的过程。
通过微博用户发布的相关信息，可以发现和跟踪一些重要的事件。
事件检测可以分为两个阶段：事件提取和事件识别。
事件提取是指从微博数据中提取具有话题关联的微博集合。
事件识别则是对这些微博进行聚类分析，并进一步判断它们是否构成一个重要事件。
对于政府部门和企业来说，事件检测可以帮助他们及时了解和应对社会上出现的突发事件或舆情危机。
四、数据挖掘策略在微博舆情分析中，数据挖掘策略是非常关键的。
首先，需要有一个庞大的微博数据集。
可以通过抓取微博数据、利用API接口获取微博数据或使用已有的公开数据集等途径获取数据。
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例随着互联网技术的不断进步，社交媒体这个概念被越来越多的人所熟知，并成为了人们日常生活、工作中不可或缺的一部分。
而社交媒体中所涉及的海量数据也成为了人们进行数据挖掘和分析的重要来源之一。
本文将以微博为例，探讨社交媒体数据的挖掘和分析方法。
一、微博数据的来源微博是一种基于用户间关系的社交媒体平台，它让人们可以发布文字、图片、音频、视频等形式的信息，同时还可以关注其他人发布的信息，进行评论和转发等互动操作。
微博平台作为社交媒体的代表之一，涵盖了丰富的信息内容和用户行为，为数据挖掘和分析提供了良好的数据来源。
在微博平台上进行数据挖掘和分析需要获取到微博数据，这些数据主要来自于微博用户发布的信息以及用户行为，具体包括：1. 内容数据：包括微博的文本内容、图片、音频、视频等多种形式的数据。
2. 影响力数据：包括微博用户的粉丝数量、转发量、评论量、点赞量等数据。
3. 用户属性数据：包括微博用户的性别、年龄、地理位置等数据。
二、微博数据挖掘的方法与技术微博作为一种典型的社交媒体平台，具有着丰富的数据内容和用户交互行为，因此其数据挖掘和分析也具有其独特性。
在微博数据挖掘和分析过程中应用了多种不同的方法和技术，其中最常用的方法如下：1. 文本挖掘：针对微博中的文本内容进行挖掘，如情感分析、主题挖掘等。
2. 社交网络分析：分析微博用户之间的关系和互动行为，如社区发现、影响力分析等。
3. 图像和视频分析：针对微博中的图片、视频等多媒体数据进行挖掘，如图像识别、视频分类等。
4. 位置处理：利用微博用户的地理位置数据进行分析，如趋势分析、热度分布图等。
以上方法是微博数据挖掘和分析过程中最常用的方法，在实践中可以根据具体需求选择相应的方法和技术。
三、微博数据分析的应用场景微博数据分析的应用场景非常广泛，如品牌营销、舆情分析、用户画像建模等。
以下分别介绍一下这些应用场景：1. 品牌营销：利用微博平台进行品牌宣传和推广，分析粉丝数量、转发量等影响力数据，整合多种数据进行综合分析，为品牌提供精准的营销策略。
基于大数据分析的社交媒体用户行为与个性特征挖掘
基于大数据分析的社交媒体用户行为与个性特征挖掘社交媒体在当今社会中扮演着至关重要的角色，它不仅改变了人们之间的互动方式，还成为了获取信息和娱乐的重要渠道。
随着社交媒体的普及和用户数量的不断增加，人们对于社交媒体用户行为与个性特征的研究也越来越多。
而基于大数据分析的方法可以为研究者提供强大的工具，以挖掘社交媒体用户行为和个性特征的价值。
一、社交媒体用户行为挖掘社交媒体用户行为是指用户在社交媒体平台上的各种活动和行为表现，例如发布内容、转发、评论、点赞等。
通过大数据分析的方法，我们可以深入分析这些行为，并从中挖掘出有价值的信息。
1. 社交媒体内容分析社交媒体上的内容可以直接反映出用户的兴趣和偏好。
通过对用户发布的内容进行文本分析，我们可以发现用户对于某一领域的关注和知识水平。
例如，通过分析用户发布的推文内容，可以判断其对于某个政治事件的立场和态度。
这对于政治分析和舆情监测具有重要的价值。
2. 社交媒体用户关系分析社交媒体上的用户之间建立了复杂的社交网络，用户之间的关系和连接可以通过大数据分析的方法进行挖掘。
例如，通过分析用户之间的关注关系和互动行为，可以发现用户的社交圈子和人际关系，了解用户所处的社交环境和社交影响力。
这对于社交网络营销和推广具有重要的指导意义。
二、社交媒体用户个性特征挖掘社交媒体用户个性特征指的是用户在社交媒体上表现出的特定性格和行为习惯。
通过大数据分析的方法，我们可以深入挖掘用户的个性特征，并基于这些特征进行用户分类和预测。
1. 社交媒体情绪分析社交媒体上的用户经常表达自己的情感和情绪，通过对这些情绪进行分析，可以判断用户的情感倾向和性格特征。
例如，积极向上的用户更倾向于发布正面情绪的内容，而消极情绪的用户则更容易发布抱怨或负面评论。
通过情绪分析，可以更好地了解用户的心理状态，进而为用户提供个性化的服务。
2. 社交媒体用户兴趣挖掘社交媒体上的用户行为可以反映出他们的兴趣和偏好。
通过对用户的行为轨迹和内容偏好进行分析，可以挖掘出用户的兴趣点和喜好，从而为用户推荐相关的内容和产品。
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丝数、关注数、博客地址、教育 经历，仅占所有用户中的 3.8%。 微博数-人数分析
经历以及认证等级。
但在这些用户中，近 83.2% 的用
我们通过对数据集中发微博
基本统计特征分析
户拥有本科或者研究生学历。同 数所对应的人数进行统计，绘制
在基本统计特征分析中，我 们着重研究了地理分析、性别分 析、教育和年龄分析三个指标， 从中获得了以下问题的答案 ：
观评估采用基于量表的调查问卷 转发率之间存在正相关关系。此 论中出现词频的相关性，发现二
方式，时间和经济成本较高。本 外，研究者还调查了在政治选举 者存在明显的联系。文献 [11] 利
文利用价值观和词语运用之间的 这一特殊时期有关政治的讨论 用朴素贝叶斯 (Naïve Bayes) 分
语言学联系，根据用户发表在社 是如何在那些活跃的有影响力的 类器对博客用户进行自我状态量
y = 1.9771x + 19.y0=4 y18=519855.97766x300.5122.68x 1.9771
ln(用户数)
12
10
8
6
4
2
0
0
2
4
6
8
10
12
ln(微博数)
图3 微博数和人数对数关系
y = 185766301.8xy1.=9771 1.9771x + 19.04
分 布 (2)，[494, 613070] 符 合y =幂1I8n5fl7u6e6n3c0e其1( .8中)x=，1.(97f7o1 llowers 是用•户fo的llo粉wing) / posts
了社交网络的大数据环境。针对 指从整体上来认识客观世界，快 户意图做了深入研究。
社交网络大数据的统计分析和数 速计算大数据的宏观特征与结
其次，针对用户的行为信息，
据挖掘方法成为了商业应用或科 构，是整体认识客观世界快速而 从微观层面入手，从社交网络用
学研究重要工具之一。与此同时， 又有效的方法 ；见微是指在宏观 户的行为（原创微博、转发微博、
户在现实生活中的作息规律、行 属性，采用面向用户群体的宏观 用于描述微博用户的行为活动，
为轨迹并进一步构成了用户的行 特征分析。在此，我们提出一种 并设计了行为矩阵分析法，这对
为特征。三是用户的精神特征属 “微博生态系统”，即一个包含微 加深对用户行为的理解，对于好
性，此类信息可通过用户言论的 博用户、用户发帖以及用户其他 友推荐、身份推理、群体分析以
虽然也有一些对微博行为规律的 计中所用词汇并不适用于社交网
相关工作
研究，但是主要仍停留在对整体 络的口语化语言环境。 数据的统计分析及建模阶段。如：
首 先， 宏 观 层 面 的 隐 私 挖 掘和保护最先成为社会关注的热 点。文献 [4] 研究了脸谱和推特
易兰丽揭示用户微博信息转发评 论行为的统计特征并构建理论模 型 [9]。此外，研究表明转发评论
我 们 采 用 函 数 回 归 的 方 法，
用户 )。数据集中包含多个字段，
受教育与年龄分布的统计结 对微博数、粉丝数以及关注数三
例如微博 ID、性别、昵称、生日、 果如图 2 所示。在我们的数据集 个数值特征进行分析，得出其拟
地区、自我介绍、发微博数、粉 中，大约有 66.2 万人填写了教育 合函数。
交网络上的公开言论自动对其进 用户之间进行的。与此同时，文 表 (Egogram) 性格分类预测，取
行价值观评估，从而掌握用户的 献 [4] 对新浪微博和推特上的用 得了较好的成效。IBM 数据分析
行为偏好及社会需求。
户行为进行了比较，研究了访问 师米歇尔·凯利 (Michael Kelley)
社 交 网 络 中 大 量 公 开 的 个 方式和用户的写作风格和文本特 在报告中指出，可以通过 200 条
动互联网上的快速发展，社交网 在的心理状态。
征分析、数字化特征分析以及文
络用户的大量个人信息在互联网
在大数据应对的认识论与方 本特征分析，进而充分掌握新浪
上公开，原本碎片化的信息在大 法论方面，我们提出“知著、见微、 微博用户的各种宏观信息，据此
数据环境下被整合，并由此形成 晓意”的论点 [1]，其中 ：知著是 构建了用户影响力模型，并对用
人数据为上述三种分析提供了 征，比较了两个平台上的话题和 推特，分析得到人的需求、大五
相对便利的条件。本文以新浪 情感极性 ；最后还调查研究了微 类性格特征以及价值观，不过该
微博为例，通过数据抓取、模 博用户行为的时间动态模型，例 报告并未给出具体的分析方法。
型 分 析 以 及 实 例 研 究 等 方 法， 如用户兴趣随时间变化的情况。 一项基于安然 (Enron) 邮件数据
电子商务、社交网络、组织行为 为分析展开。研究发现，针对特 与 LIWC2001（Linguistic Inquiry
分析以及舆情监控和预测等多个 殊政客或政党的积极和消极情绪 and Word Count，语言获得和词
领域得到广泛应用。传统的价值 的用词数量，在推客 (tweet) 的 汇计数）中预定义词汇在个人言
往认为的接近 1 ：1。出现这种现 人更易于接受新鲜事物。
分析所用的数据集采集自新 浪，经过大量筛选处理，清洗后 的数据规模为 1700 万 ( 摒除大量
象的主要原因可能是男女用户Fra bibliotek 业的差异性使得女性能够在微博 上花费更多的时间。
数值化特征分析及影响 力模型
机器自动生成的僵尸用户及休眠 受教育与年龄分析
90 80 70 60 50 40 30 20 10
0
79 71 56 33 21 19 16 15 14 14 11 10 8.9 8.8 8.6 7.9 7.8 6.5 5.8 5.6 5.5 5.4 5.3 5.1 4.9 4.7 4.4 4.4 4.4 4.2 4.2 4.1 4 3.9 11
可以用来在现实生活中对社交网 网络大数据的挖掘工作，从隐私 要是限于写作风格和文本特征，
络用户进行定位。二是用户的行 挖掘的角度来看社交网络隐私的 对其中某个客观因素的研究，以
为属性，包括发帖、转发、评论 保护。
及简单的统计研究等。基于上述
关注的时间和频率等，反映了用
首先，针对用户的基本社会 问题，我们提出了行为矩阵模型，
0.00%
用户 累积百分率
图2 受教育与年龄分布图
38
y = 0.5226x + 9.8307
y = 0.5226x + 9.8307y = 18595.第97 1x00 卷.522 6 第 6 期 2014 年 6 月 y = 18595.97 x y 0.5226= y0=.5212.697x7+19x.+831097.04
理状态，提出了利用语义分析自 评论数、转发数、提及数和粉丝 的 大 量 研 究 工 作 均 证 实 了 性 格
动评估社交网络用户价值观的方 数来研究用户影响力。
和词汇运用之间存在着决定性
法。价值观作为个性中表明社会
其次，从微观层面来讲，大 的 联 系。 文 献 [10] 分 析 了 参 与
需求和欲望的一个重要方面，在 量研究工作针对社交网络用户行 者 的 大 五 类 (BIG5) 人 格 1 分 数
图1 用户密度分布图
450000 400000 350000
用 300000 户 250000
200000 150000 100000
50000 0
0-10 11-20 21-30 31-40 41－50 51-60 61-
年龄
100.00%
80.00% 累 积
60.00% 百 分
40.00% 率
20.00%
宏观特征大数据挖掘
本节主要研究在宏观角度
(Twitter) 的基本统计分布，包括 数与粉丝数关系密切，粉丝数越 下对新浪微博隐私挖掘的分析结
用户的地理、性别、种族分布等； 多的用户发布的微博信息更容易 果，其中重点包括微博数据基本
文献 [5] 发现社交网络中用户的 吸引大量的转发和评论。我们在 统计信息、数值特征分析、用户
大数据的挖掘能力也威胁到了用 结构指导下，有针对性地研究有 关注微博用户、发表评论等）中
户的个人隐私保护。
代表性的微观数据，这里并不需 提取特定的行为模式 [3]。研究表
目前，按照隐私内容，社交 要对每一个微观都进行计算 ；晓 明，微博用户的群体行为表现出
网络的隐私及保护问题可分为三 意是指大数据语言内容的含义， 两段阶梯幂率分布的规律。但由
类 ：一是用户基本属性、身份及 是语义的理解与认知，属于自然 于用户行为记录的不规律性与随
社会关系信息，包括真实姓名、 语言理解的范畴。本文将从“知 意性，加上其受制于用户本人的
性别、年龄、所属机构、好友关 著、见微、晓意”这三个维度展 习惯、生活、学习或工作等客观
系以及社会影响力等，这些信息 现针对上述三类用户隐私的社交 因素，个体行为的研究目前还主
潜在语义分析进行计算，包括用 活动行为的有机整体。我们结合 及精准营销等领域的研究和应用
36
第 10 卷 第 6 期 2014 年 6 月
都有着深刻的意义。
转发树来研究用户影响力 ；文献
最 后， 从 语 义 理 解 层 面 来
最 后， 我 们 针 对 用 户 的 心 [7] 通过综合考虑用户的发帖数、 讲， 语 言 心 理 学 和 计 算 文 体 学
国家在线社交网络的总体特点。
性别分布分析的结果显示， 时， 从 年 龄 分 布 上 来 看， 从 21
从国家安全的角度来看，超大规 新浪微博中女性用户达到 55%， 岁到 40 岁的用户约占所有用户
模人群的各类统计数据存在宏观 男性用户则只占 45%，并非像以 的 75%。这些数据充分说明年轻