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基于数据挖掘的微博人气用户特征分析与研究

The analysis and research of popular micro-bloggers’features based on data mining

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【作者】 王静黄地龙

【Author】 WANG Jing,HUANG Dilong(College of Computer Science and Technology,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,P.R.China)

【机构】 成都理工大学信息科学与技术学院

【摘要】 通过网络爬虫从新浪微博站点上爬取人气百强用户信息数据,利用Clementine软件的C5.0决策树模型对这些数据进行分析。结果表明:人气用户中,娱乐明星占据着大部分,并且微博中的名人具有关注数小,被关注数大的特征。名人效应非常显著,"非著名话唠"想要引起大家的观注依然困难。

【Abstract】 This article accesses the popular top 100 users’information from the Sina microblogging site through the use of the Web crawler,and analyzes these data through the C5.0 decision tree model of Clementine software.The results showed that:most of these users are stars,and these stars have a common feature that is they all concern a few users,but have a large number of funs.The celebrity effect is very significant.

【关键词】 微博决策树用户分析名人效应
【Key words】 microbloggingdecision treeanalyze of userscelebrity effect
  • 【文献出处】 数字通信 ,Digital Communication , 编辑部邮箱 ,2013年01期
  • 【分类号】TP393.092;TP311.13
  • 【被引频次】7
  • 【下载频次】602
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