微博自2009年引入國內(nèi),發(fā)展迅速,相關的研究也越來越被重視。目前關于微博的研究大多都停留在宏觀層面——用戶,針對微觀角度的單條微博的研究較少。值得注意的是,不同用戶發(fā)布的微博轉發(fā)量區(qū)別較大,并且同一用戶發(fā)布的不同的微博的轉發(fā)量也存在顯著的差異。因此,有必要對微博的影響力形成原因以及相關影響因素進行深入分析。完成這些研究將有助于發(fā)現(xiàn)那些擁有極大影響力的微博和微博用戶。本文以此為出發(fā)點,結合微博的多層級結構,將單條微博的影響力的研究分為幾個階段：首先是對微博作者影響力的影響因子進行分析,并進行數(shù)學建模;隨后以此為宏觀層面的屬性基礎,結合單條微博的微觀層面屬性,構建單條微博的多層次線性模型；最后基于微博的傳播特性,構建一個轉發(fā)預測模型。其中,在構建用戶影響力模型時,針對某些影響因子(指標)進行優(yōu)化處理。在對單條微博進行分析時,本文選用了客觀因子——轉發(fā)量對其影響力進行衡量。本文使用新浪開放API來收集微博數(shù)據(jù),在對這些數(shù)據(jù)分析之后,有如下結論：(1)在衡量用戶影響力方面,本文優(yōu)化后的指標是更加合理。(2)引入多層次線性模型,比以往的簡單線性模型能更好的解釋(轉發(fā)量)在用戶之間的差異以及用戶...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１大學生用戶登錄使用微博途徑統(tǒng)計結果圖??

超過功能手機用戶。對于微博而言，大學生是其主要的使用人群，對運些人群的??＂微博＂登錄途徑進行統(tǒng)計，結果顯示使用移動端（７８％）的比例遠遠島于ＰＣ端??（４６％）（如圖１－１）。移動客戶端增加了微博的使用便捷性，因此也在一定程度上??對微博的發(fā)展起到了不可忽視的促進作用。２０１４....

圖３－１用戶影巧力合成過程

方式；群體傳播１４５１。而在傳播的用戶數(shù)量形成一定的規(guī)模時，就會對社會Ｗ及公??眾產(chǎn)生不可小戯的影響力。??（１）用戶影響力??目前，有關微博影響力的研巧其實大多都是在研究微博用戶的影響力。這是??因為在有些研巧中，把用戶的影響力等同于微博影響力，或者認為微博影響力在??用戶間的....

圖３－３關注數(shù)量排巧??

圖３－３關注數(shù)量排巧??表３－１原始數(shù)據(jù)??巧號?粉絲用戶名?（二級）巧絲數(shù)量（二級）關注巧量???１?用戶?１?＾?＾???２?用戶?２?Ｍ?ｎ????３?用戶?３?ＩＪ?１６????４?用戶?４?１５?１５????５?用戶?５?１３?１３???６?用戶?６?ｎ?ｍ????７?....

圖３＞４轉發(fā)和評論數(shù)量的巧序結果??

?１０?１５??圖３－３關注數(shù)量排巧??表３－１原始數(shù)據(jù)??巧號?粉絲用戶名?（二級）巧絲數(shù)量（二級）關注巧量???１?用戶?１?＾?＾???２?用戶?２?Ｍ?ｎ????３?用戶?３?ＩＪ?１６????４?用戶?４?１５?１５????５?用戶?５?１３?１３???６?用戶?６?ｎ....

本文編號：3960231