本文關(guān)鍵詞：微博用戶特征量增長規(guī)律研究

  更多相關(guān)文章： 微博 增長模式 余弦相似性 K-means聚類算法 時(shí)間序列

【摘要】：根據(jù)抓取到的新浪微博實(shí)際用戶數(shù)據(jù),分析了粉絲數(shù)、關(guān)注數(shù)和微博數(shù)3個(gè)特征量的增長模式,發(fā)現(xiàn)這3個(gè)特征量整體上都隨時(shí)間線性增長,取整后的增長率服從冪律分布.用戶特征量增長模式主要呈持續(xù)增長和爆發(fā)式增長,其中爆發(fā)式增長用戶按增長的不同階段又可以劃分為前期、中期、后期和階躍式4種增長模式.使用基于向量余弦距離相似性的K-means聚類算法,對(duì)不同排序和不同初始規(guī)模實(shí)際用戶特征量的時(shí)間序列進(jìn)行聚類分析,統(tǒng)計(jì)得到不同增長模式的用戶數(shù)量.發(fā)現(xiàn)用戶特征量中增速高的用戶增長主要以爆發(fā)式增長為主,而規(guī)模高的用戶增長以持續(xù)式增長為主.通過對(duì)用戶粉絲數(shù)爆發(fā)式增長的過程分析,對(duì)比用戶微博被轉(zhuǎn)發(fā)和被評(píng)論二者的增長關(guān)系,提出了導(dǎo)致用戶粉絲數(shù)爆發(fā)式增長的原因.
【作者單位】： 北京市通信與信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京交通大學(xué));中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心;
【關(guān)鍵詞】： 微博 增長模式 余弦相似性 K-means聚類算法 時(shí)間序列
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61172072,61271308) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4112045) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(W11C100030) 北京市科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(Z121100000312024)
【分類號(hào)】：TP393.092
【正文快照】： Growth Law of User Characteristics in MicroblogYuan Weiguo1,2 and Liu Yun11(Beijing Municipal Key Laboratory of Communication and Information Systems(Beijing Jiaotong University),Beijing100044)微博作為一種典型的在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(onlinesocial network,OSN),在最

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 苑衛(wèi)國;劉云;程軍軍;;微博網(wǎng)絡(luò)中用戶特征量和增長率分布的研究[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年04期

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本文編號(hào)：580726