微博內(nèi)容對(duì)移動(dòng)應(yīng)用銷(xiāo)售的影響研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、微博作為新型社交媒體的代表,自誕生以來(lái)就具備以用戶(hù)為信息產(chǎn)生源和以用戶(hù)為關(guān)注中心兩個(gè)不同于其他媒體的特點(diǎn),這也使其吸引了全世界十幾億的使用者,成為當(dāng)今最熱的網(wǎng)絡(luò)媒體。微博用戶(hù)在使用微博的同時(shí)產(chǎn)生了大量文本內(nèi)容,這些文本內(nèi)容具有相當(dāng)研究?jī)r(jià)值,也逐漸成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的焦點(diǎn)。國(guó)內(nèi)受微博用戶(hù)關(guān)注最高的行業(yè)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),移動(dòng)應(yīng)用的使用和銷(xiāo)售情況在微博中的討論熱度極高。本文旨在通過(guò)文本處理方法、情感分析方法和數(shù)據(jù)回歸方法研究微博中與某一移動(dòng)應(yīng)

2、用的相關(guān)內(nèi)容對(duì)該移動(dòng)應(yīng)用銷(xiāo)售情況的影響。
  微博是短文本數(shù)據(jù),所以處理微博的內(nèi)容需要應(yīng)用一系列的文本處理手段。本文首先研究了現(xiàn)有的文本預(yù)處理方法、主觀識(shí)別方法和情感分析方法,其次針對(duì)微博的特點(diǎn),提出了基于信息來(lái)源和關(guān)鍵符號(hào)屏蔽推廣信息的預(yù)處理方法,然后用2-POS方法標(biāo)記微博的主觀性程度,最后運(yùn)用X-Means聚類(lèi)方法將微博樣本按情感特征標(biāo)記為四個(gè)類(lèi)別,并對(duì)四個(gè)類(lèi)別進(jìn)行分析得到各自的特點(diǎn)?;谖⒉┑幕静僮靼ㄞD(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、贊、關(guān)

3、注、閱讀等,每個(gè)操作都有不同的影響作用,本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有微博影響力計(jì)算方法的研究,基于TURank方法提出了針對(duì)本研究的微博影響力表示方法,并根據(jù)微博數(shù)據(jù)回歸得到微博閱讀量的計(jì)算公式。
  運(yùn)用以上得到的研究手段和處理方法,并結(jié)合一些統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)抓取的微博進(jìn)行處理得到每條微博的統(tǒng)計(jì)量特征、情感類(lèi)別特征和影響力特征,再根據(jù)日期和移動(dòng)應(yīng)用名稱(chēng)將微博數(shù)據(jù)合并得到關(guān)于某移動(dòng)應(yīng)用的微博特征樣本,最后通過(guò)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)的每日下載量數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄,

4、得到研究需要的微博特征樣本。
  本文利用一系列統(tǒng)計(jì)手段對(duì)微博特征樣本進(jìn)行分析,結(jié)果顯示軟文型微博的比例和絕對(duì)數(shù)量分別有78%和73%的概率對(duì)下載量產(chǎn)生正向影響;原創(chuàng)贊揚(yáng)型微博不一定(有49%概率)會(huì)對(duì)下載量有正向的影響;吐槽型微博的絕對(duì)數(shù)量有79%概率對(duì)下載量產(chǎn)生正向影響;一段時(shí)期內(nèi)關(guān)于某一移動(dòng)應(yīng)用的所有微博的發(fā)博人平均粉絲數(shù)越多、微博的平均贊數(shù)越多、微博平均被閱讀的次數(shù)越多,則在相應(yīng)時(shí)期內(nèi)該移動(dòng)應(yīng)用的下載量就越大;有關(guān)某一移動(dòng)

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