最新微博用户关系可视化设计设计

微博用户关系可视化

设计设计

计算机科学与技术学院

毕业设计(论文)

指导教师职称博士讲师学生姓名学号

专业网络工程班级

系主任院长

起止时间2013年10月11日至2014年5月23日

2014年5月23日

目录

目录 (2)

微博用户关系可视化设计......................................................................................................................... Visualization of Relationships between Weibo Users . (i)

第一章绪论 0

1.1 研究背景 0

1.2研究意义 0

1.3 研究现状 (1)

第二章分析与研究方法 (3)

2.1 研究方法 (3)

2.2 微博用户关系分析原理 (3)

第三章微博数据获取 (5)

3.1 新浪微博开放平台 (5)

3.1.1简介 (5)

3.2 数据获取 (5)

3.2.1 创建应用 (5)

3.2.2 下载软件开发包 (6)

3.2.3 获取数据 (7)

3.3 微博标签分析与特征 (13)

第四章微博用户属性及用户关系研究 (15)

4.1 微博用户属性 (15)

4.1.1 用户的动机 (15)

4.1.2 用户的角色分类 (16)

4.1.3 用户的行为 (16)

4.2 微博用户关注情况分析 (17)

4.3 微博用户关系网络分析 (20)

4.3.1 微博用户关系间的强度分析 (26)

4.3.2 网络密度分析 (27)

4.3.3 平均路径长度与网络直径 (28)

第五章总结与展望 (30)

5.1 总结 (30)

5.2 展望 (31)

参考文献 (32)

谢辞 (33)

微博用户关系可视化设计

摘要：微博用户数量的爆炸式增长使得微博用户网络更为错综复杂。本文主要研究微博用户关系以及其可视化：通过新浪微博的官方API开放平台接口以及Python运行环境，读取特定微博用户的相关数据并进行用户关系分析；利用CSV文件存储分析结果；使用Gephi工具进行可视化输出，对用户的特征、行为活动以及整体关系结构进行直接展示，从而得到微博用户与其相关用户之间的交互“强度”，及其所在社群的可视化关系图，最终有助于用户社群的挖掘与舆情控制等。

关键字：微博用户；用户关系；可视化

Visualization of Relationships between Weibo Users

Abstract: Weibo explosive growth of the number of users makes the network more complex Weibo user. The main microblogging users and their relationship herein Visualization: official Sina Weibo Open Platform API interface and Python runtime environment, read the relevant data for a specific micro-blog users and user relationship analysis; CSV file storage utilization analysis; using Gephi tools for visual output on the user's characteristics, behavior and the overall structure of a direct relationship between the display, whereby the micro-blog users and their associated user interaction between the "strength", and where the visualization diagram community ultimately contribute mining and user community control of public opinion.

Keywords: weibo user;user relationship;visualization

第一章绪论

1.1 研究背景

伴随着我国的计算机技术以及互联网技术的快速发展，2013年我国的信息化进程报告会认为我国的信息化进程已经与发达国家一同步入网络化的时代，截至2013年的6月，中国网民已经突破6亿，初步实现网络化。可见，互联网技术已经日复一日的融入到我们的日常生活当中，网络技术已经影响了我们的生活、工作、交友方式等，成为生活中不可或缺的组成部分之一。近几年来，全球互联网市场上各种社交软件相续应运而生，从外国的MSN、FaceBook、Twitter等到国内的QQ、人人、微信等，以及到目前流行的微博客，这些平台都是我们在日常生活中人与人之间关系以及行为活动的具体表现。通过这些交互平台，我们可以常与亲戚朋友沟通，并且结交志同道合的新朋友，它们能提供给我们所需要的通信便利，减少因为地理上的不便所带来的麻烦。“微博”作为社交软件的新生力量，作为一种全新的信息传播模式。据新浪微博最新的数据显示，截至2013年底，新浪微博用户的注册数量已经突破6亿，用户活跃度也持续增长。随之而来的对于微博的技术升级、应用开发、平台资源的整合，在资源数据下的研究分析，折射出各方面的优势以及提升空间。

在如此大的微博用户数据中蕴藏着巨大的可挖掘数据，因而对新浪微博的数据进行挖掘研究很有必要性。