基于社交媒體的人物分析技術(shù)研究.pdf

1、以新浪微博為代表的社交媒體中存在著數(shù)以億計的用戶,他們通過這類平臺進(jìn)行內(nèi)容的發(fā)布、傳播與評論,在產(chǎn)生大量內(nèi)容信息的同時,他們之間的關(guān)系也在日益擴(kuò)展。整個社交媒體由一個一個用戶實體(UserEntity)互相連接而成,而這些用戶實體的線下行為也逐漸的遷移到了線上。因此,如何通過用戶的線上行為來對用戶進(jìn)行分析顯得尤為重要。
　　微博媒體上的人物在交互過程中會產(chǎn)生關(guān)系和內(nèi)容,關(guān)系分析可以挖掘出用戶的密友、校友和同事等等,而內(nèi)容分析可以用

2、來做話題的識別、話題的分類、興趣的挖掘等等。針對關(guān)系分析,文章介紹了一種基于機(jī)構(gòu)識別的社區(qū)劃分算法。針對話題識別,文章使用了一種基于主題模型的相似度計算方法。
　　分析的技術(shù)需要有應(yīng)用的場景,人物分析的技術(shù)主要用來作人物推薦和信息推薦。本文針對微博媒體分析了人物數(shù)據(jù)的特點,介紹了一種利用多維度推薦的人物推薦算法,并且通過實驗驗證了它比傳統(tǒng)推薦算法更加準(zhǔn)確。同樣,對于信息推薦算法,文章分別從三個方面進(jìn)行了闡述:微博博文的長度、微博與