【摘要】：微博用戶網(wǎng)絡(luò)是一個涉及普通用戶、名人等多類用戶要素以及其間關(guān)注、推文、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等多種行為關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),以往對微博用戶網(wǎng)絡(luò)的研究通常僅對一種關(guān)系進行討論,忽略了微博用戶的行為間存在的相關(guān)性,而事實上微博用戶的行為是存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系的,分析并發(fā)現(xiàn)微博用戶多種行為間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,對揭示微博用戶的網(wǎng)絡(luò)行為規(guī)律,理解微博用戶行為的復(fù)雜機制,具有重要的現(xiàn)實意義。 基于此,本文使用KDD CUP2012任務(wù)1提供的騰訊微博數(shù)據(jù),提取了用戶的關(guān)注關(guān)系,以及推文、轉(zhuǎn)發(fā)與評論中相同關(guān)鍵詞關(guān)系,基于復(fù)合網(wǎng)模型,構(gòu)建了用戶關(guān)注關(guān)系子網(wǎng)與關(guān)鍵詞子網(wǎng)；基于該模型的子網(wǎng)加載運算,構(gòu)建了用戶關(guān)注與關(guān)鍵詞復(fù)合網(wǎng)；通過對子網(wǎng)以及復(fù)合網(wǎng)若干拓撲性質(zhì)的分析,發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象,為理解微博用戶的復(fù)雜行為提供了支持。 本文的主要工作闡述如下： (1)微博用戶關(guān)注子網(wǎng)和關(guān)鍵詞子網(wǎng)的構(gòu)建及性質(zhì)分析。將用戶抽象為結(jié)點,用戶間的關(guān)注關(guān)系抽象為連邊,構(gòu)建了關(guān)注子網(wǎng)；關(guān)注子網(wǎng)的度分布近似冪律分布,度大的為名人,也即名人受關(guān)注數(shù)大；將用戶抽象為結(jié)點,用戶間有≥k(k∈N+)個相同關(guān)鍵詞的關(guān)系抽象為連邊,構(gòu)建了多個關(guān)鍵詞子網(wǎng)；多個關(guān)鍵詞子網(wǎng)的度分布也均近似服從冪律分布,但普通用戶的度遠大于名人的度,說明普通用戶參與的話題較多,而名人的話題較專一,這可能與名人專業(yè)領(lǐng)域有關(guān)。 (2)構(gòu)建了用戶關(guān)注與關(guān)鍵詞復(fù)合網(wǎng),分析了復(fù)合網(wǎng)邊界結(jié)點的性質(zhì),發(fā)現(xiàn)隨著邊界結(jié)點在關(guān)鍵詞子網(wǎng)的度的增大,關(guān)注子網(wǎng)的度微弱變大,說明關(guān)鍵詞相似度子網(wǎng)和關(guān)注子網(wǎng)呈現(xiàn)微弱的正相關(guān)性,說明用戶擁有的話題越多,被關(guān)注的可能性越大。 (3)為發(fā)現(xiàn)用戶類型對邊界結(jié)點性質(zhì)的影響,抽取了名人及其間的關(guān)注關(guān)系、關(guān)鍵詞關(guān)系數(shù)據(jù),構(gòu)建了名人間關(guān)注和關(guān)鍵詞復(fù)合網(wǎng),分析了邊界結(jié)點的性質(zhì),發(fā)現(xiàn)隨著名人關(guān)鍵詞相似度子網(wǎng)度逐漸增大,名人關(guān)注子網(wǎng)的度有微弱減小的趨勢,即名人關(guān)鍵詞相似度子網(wǎng)的度與名人關(guān)注子網(wǎng)的度呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系,這與普通用戶的規(guī)律恰好相反,說明名人更愿意關(guān)注在某一領(lǐng)域比較專注、權(quán)威的名人。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.092

【參考文獻】

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本文編號：2436991