基于微博用戶行為的數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)分析.pdf

1、微博,又稱為微博客,是一個(gè)基于用戶關(guān)系的信息分享、傳播以及獲取平臺(tái),用戶可以通過(guò)WEB、WAP以及各種客戶端組建個(gè)人社區(qū),以140字左右的文字更新信息,并實(shí)現(xiàn)即時(shí)分享。作為社交媒體的一種形式,它允許用戶有選擇性地訂閱其他用戶的信息。近幾年,微博得到迅速的發(fā)展。2012年底,新浪微博的注冊(cè)用戶數(shù)已經(jīng)達(dá)到了3.65億,平均每天約有1億條信息被發(fā)布。龐大的用戶群吸引了大量的公司、組織和個(gè)人,他們都希望通過(guò)微博平臺(tái)來(lái)推銷自己。
　　在本文

2、中,我們主要從兩個(gè)方面對(duì)微博平臺(tái)進(jìn)行研究,包括計(jì)算用戶的社交影響力和挖掘微博平臺(tái)上廣告?zhèn)鞑サ闹饕Ｊ健?br>　　近幾年來(lái)用戶影響力的計(jì)算受到了越來(lái)越多的關(guān)注,是社交網(wǎng)絡(luò)研究中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容,在很多領(lǐng)域得到運(yùn)用,如病毒式營(yíng)銷和個(gè)性化推薦。之前很多關(guān)于用戶影響力計(jì)算的研究是基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和轉(zhuǎn)發(fā)率進(jìn)行計(jì)算的。其中有些將用戶的粉絲數(shù)量認(rèn)為是用戶影響力的重要標(biāo)志,用戶的粉絲越多表示其影響力越大。然而,實(shí)際情況中用戶的粉絲數(shù)量和其影響力并不

3、相關(guān)。另有一些方法是基于用戶間的轉(zhuǎn)發(fā)率來(lái)計(jì)算用戶影響力的。但是,微博中的轉(zhuǎn)發(fā)率受到很多因素的影響,例如信息的內(nèi)容、流行程度和用戶自身的活躍度。而且,一個(gè)用戶的轉(zhuǎn)發(fā)率經(jīng)常隨著時(shí)間改變,無(wú)法反映用戶的固有特性。除此之外,還有些方法是基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)計(jì)算用戶影響力的,如PageRank和HITS,但是因?yàn)橛脩糸g的關(guān)注關(guān)系并不等于影響力。所以,上面這些方法的結(jié)果不一定能準(zhǔn)確地反映用戶的影響力。
　　針對(duì)上述這些問(wèn)題,我們提出了一個(gè)微博用戶交

4、互行為模型。與之前的方法不同的是,我們這個(gè)模型考慮了用戶的行為特征和交互性,主要包括三個(gè)關(guān)鍵因素:用戶的活躍程度、用戶的轉(zhuǎn)發(fā)意愿和用戶間的影響力。這使得我們的模型能夠?qū)蓚€(gè)用戶之間的影響力有一個(gè)比較客觀且準(zhǔn)確的估計(jì)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),該模型能除了準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶影響力,而且還能被用來(lái)預(yù)測(cè)用戶間的轉(zhuǎn)發(fā)率和發(fā)現(xiàn)有潛在影響力的用戶。
　　由于微博平臺(tái)的迅速發(fā)展,其已成為了一個(gè)重要的廣告平臺(tái)。在本文中,我們?cè)噲D通過(guò)對(duì)微博平臺(tái)上廣告?zhèn)鞑サ姆治?/p>

5、,發(fā)現(xiàn)微博廣告?zhèn)鞑サ哪Ｊ教卣鳌Ｎ覀兪占艘恍V告信息的傳播數(shù)據(jù),并將每條信息的傳播途徑用一個(gè)傳播樹(shù)表示。針對(duì)每個(gè)傳播樹(shù),我們共提取了包括傳播參與者的數(shù)量、傳播途徑的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和時(shí)間方面的傳播特征三個(gè)方面共33個(gè)特征,并使用K-Means聚類算法對(duì)這些傳播樹(shù)進(jìn)行了聚類。通過(guò)對(duì)結(jié)果的分析,我們揭示了微博平臺(tái)上廣告?zhèn)鞑サ奶卣?說(shuō)明不同類型的廣告在微博平臺(tái)上的傳播情況。我們驗(yàn)證了名人效應(yīng)在信息傳播中的推動(dòng)作用,指出推銷類廣告更適合微博平臺(tái)。此外,