本文選題：社交媒體 + 集群行為��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用》2016年S1期

【摘要】：針對在線社交媒體服務(wù)中社交用戶飛速增長,社交媒體數(shù)據(jù)分析需求日益劇增的問題,提出針對社交集群行為分析的研究方案,設(shè)計并實現(xiàn)了基于社交媒體的準(zhǔn)實時集群行為監(jiān)測與分析系統(tǒng)。首先,實現(xiàn)可適應(yīng)性的實時數(shù)據(jù)采樣策略,為實時分析提供數(shù)據(jù)支持;其次,重構(gòu)完整的消息傳播路徑,用以分析集群行為過程中消息傳播的情況;最后,監(jiān)測互聯(lián)網(wǎng)中的熱點(diǎn)事件,并對熱點(diǎn)事件進(jìn)行全方位、多維度的分析。系統(tǒng)使用新浪微博數(shù)據(jù)集,對每日熱點(diǎn)事件進(jìn)行社交媒體上的集群行為分析,為社交輿情分析、觀點(diǎn)挖掘等提供了一定的支持。
[Abstract]:Aiming at the problem of the rapid growth of social users and the increasing demand for social media data analysis in online social media services, this paper proposes a research scheme for social cluster behavior analysis. A real-time cluster behavior monitoring and analysis system based on social media is designed and implemented. Firstly, the adaptive real-time data sampling strategy is implemented to provide data support for real-time analysis. Secondly, the complete message propagation path is reconstructed to analyze the message propagation in the process of cluster behavior. Monitor the hot events in the Internet and analyze the hot events in all directions and dimensions. The system uses the Sina Weibo data set to analyze the cluster behavior of daily hot events on social media, which provides some support for the analysis of social public opinion and point of view mining.
【作者單位】： 華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61170086)
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1863127