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《新浪微博用戶行為分析及預測》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
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4、２４曰＇ｔ－＇－．？一；＾：一：＊－＇一、‘＇．荷＇貧＇＾？知一＞戶如＇一，．１＇Ｊ．、、＼？？－＂＇．’；；吟堂化聘予單你山西師范大學學位授予日期２０１６年月日－．、＇Ｖ＊‘．５－于’嚴－，ｒ山＇＇立＾．‘‘，，‘：—?。椋榈V‘．＾知答豁零員會主席安秋生教授己－－心／、．．．卻社‘：一．＇苗去八＂、‘評閱人徐欠化教授智敏教授＂迸＇可：．．并一＂‘｜＇．’、．—’；Ｖ．．．；ｖＫ；Ｖ為。；．，玲：丫謀；；＊＾膽－Ｖ，為巧、：滬
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6、新浪微博作為國內最大微博平臺，對新浪微博用戶在線行為分析及預測，直接的支撐著社會輿論導向，企業(yè)微博營銷活動，因此微博用戶行為的研究為企業(yè)和政府部門的決策提供了重要參考。為此主要完成了以下工作：首先，分析了中文文本特征詞提取的理論和方法，包括切詞問題、主干詞的提取、權值的設置、特征詞的理論和DF、MI、CHI、TFIDF、信息增益方法；研究了文本分類算法模型和不足，包括KNN算法、類中心向量算法、貝葉斯算法、邏輯回歸算法。其次，從微博訓練集整體角度進行了統(tǒng)計分析，得到?jīng)]有用戶行為的微博與具有用戶行為的微博比例因子，具有完整用戶行為的微
7、博數(shù)與具有用戶行為的微博數(shù)比例因子；用戶行為與微博數(shù)量關系符合冪律分布；同一個用戶行為符合“點贊>評價>轉發(fā)”的規(guī)律；用戶轉發(fā)、評價及點贊行為都具有較高的聚類系數(shù)和較小的平均距離，每個用戶的每種用戶行為都存在一個中心點。依據(jù)微博的特點使用模糊集與信息增益算法相結合抽取不同用戶行為的特征詞；根據(jù)每個用戶創(chuàng)建微博的時間進行了聚類分析，得到了每個用戶撰寫微博的時間與微博用戶行為之間的關系。最后，把類中心向量算法與模糊集相結合，形成了新的類中心向量算法；針對傳統(tǒng)的KNN算法K值的不易確定性，使用類別集合代替?zhèn)鹘y(tǒng)的求距離的方法對KNN進行了改
8、進，并與新類中心向量算法相結合，實現(xiàn)了用戶行為的預測?！娟P鍵詞】KNN微博TFIDF信息增益【論文類型】應用研究IAbstractTitle：SinaMicroblogUserBehaviorAnalysisandPrediction
