新浪微博用戶行為分析及預(yù)測.pdf

1、在線社交網(wǎng)絡(luò)已成為信息時代人們溝通和交流的一個主要平臺，微博在社交網(wǎng)絡(luò)中占有重要的地位，已經(jīng)成為社交網(wǎng)絡(luò)中重要的媒體之一。新浪微博作為國內(nèi)最大微博平臺，對新浪微博用戶在線行為分析及預(yù)測，直接的支撐著社會輿論導(dǎo)向，企業(yè)微博營銷活動，因此微博用戶行為的研究為企業(yè)和政府部門的決策提供了重要參考。為此主要完成了以下工作：
　　首先，分析了中文文本特征詞提取的理論和方法，包括切詞問題、主干詞的提取、權(quán)值的設(shè)置、特征詞的理論和DF、MI、CH

2、I、TFIDF、信息增益方法；研究了文本分類算法模型和不足，包括KNN算法、類中心向量算法、貝葉斯算法、邏輯回歸算法。
　　其次，從微博訓(xùn)練集整體角度進行了統(tǒng)計分析，得到?jīng)]有用戶行為的微博與具有用戶行為的微博比例因子，具有完整用戶行為的微博數(shù)與具有用戶行為的微博數(shù)比例因子；用戶行為與微博數(shù)量關(guān)系符合冪律分布；同一個用戶行為符合“點贊>評價>轉(zhuǎn)發(fā)”的規(guī)律；用戶轉(zhuǎn)發(fā)、評價及點贊行為都具有較高的聚類系數(shù)和較小的平均距離，每個用戶的每種用