将个人微博用户关系网络作为研究对象,抓取了一个用户从开始注册到一定稳定期3个时间点的数据,构建了3个复杂网络,研究了该微博用户关系网络的结构属性变化,得出用户行为和影响力的变化。使用K-means聚类算法对微博用户关系网络进行了聚类分析,从使用目的角度将微博用户分为3种类型——普通社交型、个人兴趣型和信息散播型。微博服务商可以通过算法优化,根据详细的聚类结果更有针对性地进行页面和应用程序推荐,创造商业价值。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
