本文選題：微博網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：小世界現(xiàn)象　出處：《復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)》2013年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：將個(gè)人微博用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)作為研究對(duì)象,抓取了一個(gè)用戶從開始注冊(cè)到一定穩(wěn)定期3個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù),構(gòu)建了3個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),研究了該微博用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性變化,得出用戶行為和影響力的變化。使用K-means聚類算法對(duì)微博用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了聚類分析,從使用目的角度將微博用戶分為3種類型——普通社交型、個(gè)人興趣型和信息散播型。微博服務(wù)商可以通過算法優(yōu)化,根據(jù)詳細(xì)的聚類結(jié)果更有針對(duì)性地進(jìn)行頁面和應(yīng)用程序推薦,創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。
[Abstract]:Taking the personal Weibo user relationship network as the research object, this paper grabs the data of a user from the beginning to a certain stable time point, constructs three complex networks, and studies the changes of the structure and attributes of the user relationship network. Using K-means clustering algorithm to cluster Weibo user relationship network, from the point of view of the purpose of use, we can divide Weibo user into three types-ordinary social type, and then use K-means clustering algorithm to analyze Weibo's user relationship network, which is divided into three types: common social type, common social type, and so on. Weibo service providers can optimize their algorithms and recommend pages and applications according to detailed clustering results to create commercial value.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(70971089) 上海市重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)資助項(xiàng)目(S20501) 上海市研究生創(chuàng)新基金(JWCXSL1202)
【分類號(hào)】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1625616