基于社交圈发现与用户信任度传播的微博朋友推荐方法

微博的普及导致微博平台数据量日益增长,因此从海量微博中快速准确地为微博用户推荐好友成为了巨大挑战。用户的社交网络和微博文本在一定程度上体现了用户的价值观和兴趣爱好,有相似兴趣的微博用户更有可能成为朋友。基于上述事实,以用户微博文本相似度为似然函数,使用K-means聚类对微博用户聚类,得到微博用户社交圈;在社交圈内部迭代计算用户之间的相似度,同时计算用户对其所在社交圈中其余用户的信任度;最后,根据用户之间的相似度和信任度完成微博好友推荐。实验结果表明,该算法优于传统的基于社交网络拓扑图的好友推荐方法。     

微博用户信息采集分析系统设计与实现

系统运用Python语言克服新浪微博反爬虫问题,使用Scrapy框架实现了高效、稳定的微博用户信息爬虫程序,全面获取用户在微博中的基本信息,并导入Neo4j图数据库和Echarts数据可视化库进行人物关系分析和挖掘。此外,系统针对微博中存在大量“网络水军”的现状设置了过滤选项,可以有效排除“网络水军”非正常行为对分析结果的影响。系统调试结果表明,系统能够实现对特定微博下转发、评论用户信息的实时、稳定、高效采集与分析,有效帮助人们从海量数据中提取复杂的关联关系,简洁、直观地分析微博用户之间的交互关系。     

基于大数据分析的旅游微博用户偏爱研究

为在巨量数据下挖掘旅游微博用户的偏爱链路,分析了传统偏爱链路算法在巨量数据背景下存在的挖掘能力不足等问题,通过重新评判用户浏览兴趣与点击量的真实关系,对已有的网络拓扑算法进行了改进,提出了一种基于大数据分析的旅游微博用户偏爱链路计算方法。研究结果表明:基于大数据分析的旅游微博用户偏爱链路算法在互联网巨量数据下较传统算法有更高的计算速度和更高的计算准确度。     

中文微博自动文摘生成方法

微博已经成为广大用户发布和获取信息的重要渠道之一,微博平台上集聚着大量的用户群体和文本信息资源,如何从大量的微博信息中准确、有效获取微博事件关键内容至关重要。提出一种基于VSM和LDA主题模型相结合的方法,对微博文本生成自动文摘。实验结果表明,该方法能够比较准确地抽取微博文本的文摘内容,从而实现用户对实时消息的搜索。     

融合用户兴趣与信任的微博推荐

在微博社交网络中,微博用户每天针对热门新闻、事件等生成众多微博内容,导致用户在大量内容中找到自己真正感兴趣的信息非常困难。因此,系统向用户推荐其感兴趣的微博,是改善用户体验的重要途径。提出一种新的模型因子分解机FM,以及综合考虑用户兴趣与信任因素的预测方法ITFM,以提高个性化微博推荐质量。通过在真实的数据集上进行模拟实验,结果表明,所提出的微博推荐方法在一定程度上提高了微博推荐准确度。ITFM方法能够有效解决信息过载问题,对改善用户体验具有较好的理论和实际意义。     

基于用户互动模型的微博营销效果实证研究——以饭店业为例

随着微博的兴起,利用微博开展营销成为企业有效的营销方式。通过文献研究发现,微博数、微博内容、用户数、转发量对企业微博营销效果具有正相关。建立上述变量之间的多元线性回归模型,并以饭店业为例进行实证研究,搜集6家典型饭店微博的相关数据,使用SPSSl6．0软件进行回归分析。研究结果表明：微博数对企业微博营销效果相关度不显著;微博内容对用户数、转发量和企业微博营销效果有显著正相关,且功能型微博相关度高于情感型微博;用户数和转发量对企业微博营销效果有高度相关,且在0．01水平显著。针对6家饭店数据实证分析发现,黄龙饭店转发量因子o：值最大,开元酒店集团的品牌影响力a0因子得分最高,微博营销效果相对最好。     

网络微博环境下企业思想政治工作的思考

"微博"即微型博客,是一种通过开放式互联网社交服务而搭建的基于"好友圈子"的信息分享和传播平台,可以通过网站和手机平台随时随地的使用。据社会研究中心《2013年微博发展研究报告》调查研究表明,2013年上半年,新浪微博注册用户达到5.36亿,2012年第三季度腾讯微博注册用户达到5.07亿。综合数据显示,微博已成为一种全新的网络社交服务手段。     

基于新浪微博的企业营销策略研究

新浪微博是一个提供微型博客服务的类Twitter网站.用户可以通过网页、WAP页面、手机短信、彩信发布消息或上传图片.新浪微博拥有过亿的注册用户,其粉丝价值在不断攀升.通过对新浪微博框架、裂变式传播模式等特征和碎片化信息整合能力进行分析以后,剖析了新浪微博的营销价值.并在此基础上,系统分析企业利用新浪微博的营销策略.     

基于融合标签与蚁群的协同过滤微博推荐算法

针对协同过滤算法中存在数据稀疏的问题,提出一种基于融合用户标签和蚁群的协同过滤微博推荐算法。将表示用户兴趣的标签引入推荐模型中,利用标签和用户以及标签和微博的关联度,建立用户对微博的兴趣度模型。另外结合蚁群聚类和协同过滤为目标用户进行用户聚类,计算出对目标用户的待推荐微博集。最后利用用户对微博的兴趣度模型从待推荐微博集中选出Top-N为目标用户进行推荐。实验引入标签和蚁群算法的有效性,将测试结果与传统协同过滤推荐算法和纯基于标签的微博推荐算法进行比较,该算法不仅改善了协同过滤算法中数据稀疏和冷启动的问题,而且推荐准确度有明显提高。     

基于Hadoop的微博舆情分析预警系统研究

海量数据给微博舆情实时监控预警带来了严峻的挑战,将Hadoop关键技术引入微博舆情分析研究领域,以探寻分布式环境下的高效率短文本数据查询与推理方法,以微博数据结构为基础,结合云计算Hadoop关键技术特性,提出了一种海量微博数据分析预警框架.HDFS为海量微博的数据提供了存储,而MapReduce为海量微博的数据提供快速运算.采用Map(映射)和Reduce(规约)规则,对微博用户关系和内容数据的大规模数据集进行并行运算,以实现并行化高效预处理、深度分析和舆情实时五级预警.为验证计算效率与Reduce任务数之间关系,对Reduce任务数进行实验,结果表明,在Map一定的情况下,随微博数据集的增大到2 GB后,多任务数Reduce执行时间相比少任务数Reduce大大缩短.     

社交网络中领域专家发现模型研究

随着Web2.0和移动终端设备的发展,社交网络日益普及,寻找社交网络中的领域专家已成为研究热点。微博是当今流行的社交网络,以新浪微博数据为例,首先按用户发布的微博主题将用户划分为各个领域,然后提出在各领域内计算微博社交网络用户权威值的模型。模型充分考虑了用户发布的微博数目、用户粉丝数以及粉丝评论、转发和提及用户等行为对用户权威值的影响,最终计算出用户权威值。实验结果证实了该领域专家发现模型的合理性与可行性。     

大学生微博使用状况网络跟踪调查研究——以上海市高校为例

微博对大学生的成长成才具有较大影响。本研究选取上海不同高校100个微博"大学生用户"持续进行为期一年网络跟踪,分析认为微博可以向大学生用户传递积极向上的生活理念,改善大学生的心理状况,另一方面也可以助力大学生的个人成长、发展。     

从社会网络分析看“教育技术”微博圈

为了揭示教育技术领域使用微博进行网络学习与交流的现状,在新浪微博平台上以"教育技术"等为标签进行用户搜索后,选取了110名用户为研究对象。使用社会网络分析方法,从名人和普通人两个用户层面分析了"教育技术"微博圈,发现名人之间的交流频繁,普通人基本上扮演"围观者"的角色。最后从加强交流的主观愿望以及活动引导两方面,对完善"教育技术"微博圈的交流机制提出了建议。     

基于D3.js的微博舆情分析可视化研究

随着微博用户数量的不断增多,微博舆情分析得到了高度重视,可视化研究成为微博舆情分析的热门课题。现有的微博舆情可视化研究主要从影响力、传播过程、语义等方面进行分析,往往使用折线图、柱状图等形式展现结果。借助D3.js可视化库数据驱动、高效灵活的特点,提出了一种以力导向图为基础的微博舆情可视化方案。该方案可实时、直观地展现当前微博舆情热点及其关注度、用户情感和热点间的相关性。     

基于微博交互信息的社交网络推荐算法

微博作为近年来的热门社交网络平台,其用户行为、兴趣模型及个性化推荐深受国内外学者关注。针对微博社交网络的弱关系特点,结合用户实时交互信息与用户基本信息,提出一种综合考虑用户基本信息与用户交互信息的用户相似度计算方法;进而在UserCF算法的基础上,提出一种基于微博交互信息的推荐算法。该算法考虑了微博平台的弱连接关系特点,能有效针对微博类社交网络进行用户推荐。通过实际社交数据集实验证明,该算法具有良好的执行效率与推荐效果。     

微博营销在旅游业中的应用研究

旅游业是典型的信息密集型产业,微博所具有简单易用、互动性强、时效性强、针对性强等特点,恰好能够满足现代旅游消费者日益增长的个性化需求,给旅游业营销带来了新的契机。在对微博发展现状的研究基础上,通过分析微博用户与其它三大主流社交网络的差异,以及微博营销的优势和局限性,提出其在旅游业中的应用模式,以期能为我国旅游营销提供新的借鉴。     

微博及中文微博信息处理研究综述

微博是一种新的社交网络平台,由于寄生于网络,且操作便捷、信息沟通能力极强,深受广大网民青睐。自2006年微博平台走入信息市场后,我国便开始从信息处理角度,探究中文微博服务的实现路径,用户能过通过网络web、移动终端,以电子邮件、文字信息的形式,描述自己当前所在位置、状态,是微博必须遵守、满足的功能。因此,在中文微博特殊的创建条件下,如何迎合信息处理中用户"关注"及"被关注"等社会化关系的变化趋向,依然是中文微博需要重点考虑的发展问题。     

浅谈微博对大学生的影响

微博正迅速发展,用户趋于年轻化、高学历化。因此．大学生群体的微博使用情况是非常值得关注的问题。本研究在相关调查的基础上,分析了大学生热衷微博的原因。以及微博对大学生产生的各种影响,并提醒大学生应正确利用微博。     

微博时代用户接受体育信息的特点分析

微博快速崛起、无人不晓、炙手可热.微博有时效性强、信息表现形式多样化、受众参与互动性强、信息海量性等特点.用户接收信息的数量和存在方式都发生了变化.[1]微博向使用者们提供个性化的体育信息服务,迎合了体育新闻传播的要求.在微博时代到来之后用户更加宽容化成熟化.本文采用了文献资料法、调查访问法、比较分析法以及数据分析法等方法.     

基于新浪微博谈微博的英语教学策略研究

计算机技术飞速发展,为教育提供了一个全新的教育平台,其中微博也被应用于英语教学。本文基于新浪微博来研究微博英语教学的策略。经过对一些活跃于微博上的个人和组织用户进行研究与分析,试着提出微博用于英语教学的可行性意见。