微博客的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬性及用戶特性研究.pdf

1、微博是繼BBS，傳統(tǒng)博客，人人網(wǎng)等社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展起來(lái)的在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的新形式。本文借助數(shù)據(jù)獲取工具，從新浪微博上獲取42079個(gè)用戶數(shù)據(jù)，從以下幾方面分析了對(duì)新浪微博進(jìn)行了分析：1.新浪微博的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬性。從新浪微博的出度，入度分布，平均最短路徑和聚類系數(shù)等方面證明了新浪微博的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性，為研究基于新浪微博網(wǎng)絡(luò)的信息傳播機(jī)制提供了一定的參考；2.分析了微博用戶發(fā)表微博數(shù)量及發(fā)表微博頻率的分布特征，發(fā)現(xiàn)微博用戶的行為特征也服從冪律分布，；3

2、.根據(jù)出度，入度的分布特性，計(jì)算出新浪微博用戶的幾個(gè)變量值之間的相關(guān)系數(shù)，建立微博客用戶的活躍度回歸模型；4.從微博用戶的出度，入度，發(fā)表微博數(shù)，使用微博的時(shí)間這四個(gè)維度考慮，選取了這四個(gè)變量作為分類的衡量值，將認(rèn)證用戶和非認(rèn)證用戶分別分為16個(gè)類型，并使用k-means算法識(shí)別這幾個(gè)類型的用戶中心，分析每類用戶的特征；5.將獲取的用戶的地理信息數(shù)據(jù)通過(guò)Google Maps API發(fā)布在Google Maps上，從信息技術(shù)教育普及程度