在研究微博用戶行為時(shí),研究者常需要利用抽樣數(shù)據(jù)來估計(jì)微博用戶的總體比例。然而互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有的海量性和不穩(wěn)定性導(dǎo)致在微博環(huán)境下使用概率抽樣方法出現(xiàn)困難。文章分析了一種非概率抽樣方法——同伴驅(qū)動(dòng)抽樣方法,并引入了一對(duì)多輪換估計(jì)的概念,提出了一對(duì)多輪換估計(jì)法下的同伴驅(qū)動(dòng)抽樣,來估測(cè)微博用戶的總體比例。經(jīng)過理論推導(dǎo)和實(shí)證檢驗(yàn),一對(duì)多輪換估計(jì)法下的同伴驅(qū)動(dòng)抽樣方法能夠有效地估計(jì)多類微博用戶的總體比例,是一種可推廣于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)抽樣方法。 

【文章來源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2019,35(22)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 理論回顧
    1.1 同伴驅(qū)動(dòng)抽樣過程
    1.2 同伴驅(qū)動(dòng)抽樣估計(jì)
2 理論模型
    2.1 一對(duì)多輪換估計(jì)法
    2.2 一對(duì)多輪換估計(jì)法下的同伴驅(qū)動(dòng)抽樣估計(jì)
3 實(shí)證
    3.1 數(shù)據(jù)描述
    3.2 結(jié)果分析
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于聚類的微博用戶類型與影響力研究[J]. 張琳,謝忠紅.  情報(bào)科學(xué). 2016(08)
[2]基于迂回二次聚類的微博用戶細(xì)分研究[J]. 陳可嘉,羅曉莉.  福州大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2016(01)
[3]微博用戶類型及行為特征的實(shí)證分析——基于信息傳播行為視角[J]. 劉行軍,王偉軍.  情報(bào)科學(xué). 2014(09)



本文編號(hào)：3149364