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论微博的新媒体特征微博的新媒体特征随着社交媒体的快速发展，微博作为一种新型的社交平台，具备了许多独有的特征。
本文将探讨微博的新媒体特征，分析其对信息传播、社交互动和公众参与方面的影响。
一、信息传播的快速性和广泛性微博作为一种即时性的社交媒体平台，其新媒体特征主要表现在信息传播方面。
首先，微博传播的速度非常快，用户可以即时发布文字、图片、视频等多种形式的媒体内容，实时传递信息。
这种快速性使得微博成为了紧急事件迅速传播的重要渠道，借助微博，用户可以实时获取重大新闻、突发事件等信息。
其次，微博的广泛性也是其新媒体特征之一。
用户可以通过关注其他用户或关注特定话题来获取感兴趣的内容，从而拓宽了信息获取的渠道和范围。
微博上有很多媒体机构、公众人物和专业博主，他们发布的内容能够覆盖广泛的领域，满足用户多样化的需求。
二、社交互动的强大性和即时性微博作为社交媒体平台，其新媒体特征还在于其强大的社交互动功能。
首先，微博上的用户可以通过评论、点赞、转发等方式对他人的微博进行互动，这种互动使得用户之间能够更好地沟通和交流。
其次，微博提供的私信功能可以实现一对一的沟通，用户之间可以随时随地进行互动，打破了时间和空间的限制。
此外，微博还可以通过@用户的方式进行提及，提升了用户之间的参与感和互动性。
通过这些社交互动功能，微博为用户提供了一个开放、多元化的社交平台。
三、公众参与的便捷性和影响力微博的新媒体特征还在于其对公众参与的便捷性和影响力。
首先，微博的用户门槛较低，只需注册一个账号即可使用，无论是个人用户还是企业机构都能够方便地参与微博社交平台。
其次，微博的传播范围广泛，一条微博可以通过转发、点赞等方式快速传播，引发广泛的关注。
这使得微博成为公众参与的重要渠道，用户通过发布微博可以表达个人观点、参与社会热点话题，对公共事务发表意见等。
微博上有很多公众人物、专家学者等，他们的观点和声音能够产生重大影响，引导社会舆论的发展。
综上所述，微博作为一种新兴的社交媒体平台，具备了许多独有的新媒体特征。
微博社交网络的用户影响力评价方法吴慧;张绍武;林鸿飞【摘要】This paper investigates the evaluation of the user influence on Sina microblog .Among various factors ,a user is considered as more influential if his information is disseminated faster to a largerextent .Compared with tra-ditional methods ,the user's active degree and the quality of posts are both taken into consideration .Treating each user as a node in the social network ,the final user influence is estimated .The experiments on both public dataset and real dataset from Sina microblog show the validity of the method .%该文主要研究在微博社交网络中怎样评价用户的影响力.在影响用户影响力的众多因素中,该文认为用户的传播能力越强,用户的信息便可以更快地在网络中扩散,其影响力也越大.和传统的用户影响力评价方法相比,该文综合考虑用户的活跃度和用户所发微博质量两个方面的因素,得到用户的影响力权重,然后把每一个用户作为社交网络中的节点,计算其在社交网络中的影响力.通过在公开语料集和真实数据中的实验,表明该方法是可行的,比传统的用户影响力评价方法更能客观、真实地反映用户的实际影响力.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2017(031)004【总页数】7页(P184-190)【关键词】社交网络;用户影响力;活跃度;微博质量【作者】吴慧;张绍武;林鸿飞【作者单位】大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连 116024;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连 116024;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连 116024【正文语种】中文【中图分类】TP391Abstract : This paper investigates the evaluation of the user influence on Sina microblog. Among various factors, a user is considered as more influential if his information is disseminated faster to a larger extent. Compared with traditional methods, the user’s active degree and the quality of posts are both taken into consideration. Treating each user as a node in the social network, the final user influence is estimated. The experiments on both public dataset and real dataset from Sina microblog show the validity of the method.Key words: social network; user influence; active degree; microblog quality 微博作为一种新型的在线媒介形态，正在悄无声息地改变着人们的生活和思考方式。
微博和抖音的用户差异及利弊比较研究微博和抖音是两个在中国市场拥有庞大用户群体的社交平台。
虽然它们都是社交媒体平台，但它们的用户群体、功能特点、使用场景等方面都存在差异。
本文将就微博和抖音的用户差异、利弊进行比较研究，探讨它们在用户群体、内容形式、营销方式等方面的异同点。
一、用户群体差异1.微博用户群体微博自2009年上线以来，一直是中国最具影响力的社交平台之一，拥有庞大的用户群体。
微博用户主要包括明星、KOL、媒体、企业、粉丝以及普通用户等，用户年龄跨度较大，以80后和90后为主，也有一定数量的70后和00后。
微博用户涵盖了各个年龄段、职业群体和兴趣爱好，具有很高的社会影响力和话语权。
2.抖音用户群体抖音作为短视频平台，用户群体更加偏向于年轻人，尤其是00后和10后。
抖音用户大部分是以年轻人为主，他们更加喜欢轻松、有趣的短视频内容，对时尚、潮流、娱乐话题敏感，更加注重内容的趣味性和快节奏。
二、功能特点差异1.微博功能特点微博是以文字、图片、视频为主要内容形式的社交平台，用户可以发表长文、照片、视频，可以进行互动评论、点赞、转发等操作。
微博可以完成更复杂的内容表达和传播，用户关注的内容主要是新闻、资讯、娱乐、明星动态等，更加注重用户发表的文字内容表达。
2.抖音功能特点抖音是以短视频为主要内容形式的社交平台，用户可以发布30秒以内的短视频内容，可以通过配乐、特效、滤镜等手段进行创作和编辑。
抖音用户更加注重视频创作和观看，内容更加注重视觉冲击力和趣味性，用户更加倾向于消费符合自己兴趣的短视频内容。
三、使用场景差异1.微博使用场景微博作为一个交流、传播、分享的社交平台，用户在微博上可以获取最新的新闻资讯、关注明星动态、参与话题讨论、发布个人见解等。
微博的用户更多地是在工作、学习或者生活日常中进行使用，每天进行内容发布、评论和互动。
2.抖音使用场景抖音作为一个短视频社交平台，用户更多地是在碎片化时间中使用，比如上下班途中、午休时间、闲暇时刻等。
微博营销的十种操作模式随着社交媒体的普及和发展，微博营销已经成为越来越多企业品牌宣传和推广的重要手段。
在众多的微博营销策略中，有十种操作模式经常被使用。
一、话题营销话题营销是指借助热点话题引导用户讨论，将品牌或产品内容与热点话题联系起来，从而达到宣传和推广的目的。
例如某个节日或大事件经常成为热点话题，品牌可以利用这些时机发布相关内容，并使用相应的标签进行传播。
二、活动营销活动营销是以举办活动为手段，吸引用户参加，同时宣传和推广品牌或产品。
例如举行抽奖活动或打卡活动等，让用户积极参与并分享到自己的社交平台上，从而达到推广的效果。
三、达人营销达人营销是通过邀请有影响力的微博用户转发自己品牌或产品相关内容，让更多用户关注和了解。
这些有影响力的微博用户被称为“达人”，他们的传播力和影响力很大。
借助达人的力量，可以让品牌或产品得到更多的曝光和推广。
四、微博广告微博广告是微博提供的一种商业服务，通过购买广告位来投放广告宣传品牌和产品，实现营销目的。
微博广告的优势在于广告效果可量化，可以根据广告投放效果来调整投放策略。
五、微博达人合作微博达人是指拥有大量微博粉丝的明星、网红、行业达人等，借助他们的影响力和粉丝量，可以在微博上推广品牌或产品。
与达人合作需要提供优质的合作内容和高额的合作费用，但收益也相应非常高。
六、微博直播微博直播是近年来非常热门的一种营销方式，借助直播平台实时展示品牌或产品的特点和优点，通过直播互动的形式吸引更多用户关注和购买。
微博直播的优势是可以提高用户互动体验和关注度。
七、微博话题挑战微博话题挑战是一种利用挑战性话题吸引用户参与和分享的方式，例如“五秒钟吃掉三个苹果”，通过挑战的形式增加用户的互动和分享，达到品牌的宣传目的。
八、微博大V带货微博大V带货是指通过微博大V的影响力，引导粉丝关注并购买品牌或产品。
大V在微博上分享自己喜欢的品牌或产品，并推荐给粉丝购买，从而达到品牌推广和销售的目的。
社交网络数据分析的方法与案例分析社交网络数据分析是当前信息技术领域的热点研究方向之一。
通过对海量的社交网络数据进行挖掘和分析，可以深入了解用户行为、社会关系及其影响力等相关信息，为各个领域的决策提供科学依据。
本文将介绍社交网络数据分析的方法以及具体的案例分析。
一、社交网络数据分析的方法1. 数据收集和预处理社交网络数据的收集是分析的基础，一般可通过API接口或网络爬虫等方式获取社交网络平台的数据。
在收集数据过程中，需要注意保护用户隐私和合法性。
收集到的数据需要进行预处理，包括去除重复数据、噪声数据和缺失数据等，保证数据的质量和准确性。
2. 社交网络图构建社交网络数据一般以图的形式呈现，其中节点表示用户或实体，边表示用户之间的关系。
构建社交网络图有两种常用方法，一是基于用户之间的关注、好友等连接关系构建，二是基于用户之间的交互行为构建。
构建好的社交网络图有利于后续的分析和挖掘。
3. 社交网络特征提取社交网络中的节点和边上蕴含着大量的信息，通过特征提取可以将这些信息转化为可量化的指标。
例如，可以提取节点的中心性指标（如度中心性、接近中心性、介数中心性等）以衡量节点在网络中的重要程度，提取边的权重指标（如连接强度、频繁度等）以表示节点之间的关联性。
4. 社交网络聚类分析社交网络中存在着各种群体和社区，聚类分析可以用来识别出这些群体和社区的特征以及内部的结构。
常用的聚类算法包括k-means算法、谱聚类算法等。
聚类分析可以帮助我们发现潜在的用户兴趣和社会关系等。
5. 社交网络影响力分析社交网络中的用户影响力是社交网络数据分析的重要内容之一。
影响力分析可以通过节点的度中心性、介数中心性等指标来度量。
此外，还可以借助传播模型，通过分析信息的扩散过程来评估用户的影响力。
二、案例分析以微博社交网络数据为例，假设我们希望从海量的微博数据中挖掘用户的情感倾向和影响力。
首先，我们通过API接口获取用户的微博数据，并进行数据预处理，去除重复数据和噪声数据。
Research on User 's Influence in MicrobloggingZhang Xun (Computer Science and Technology)Directed by Liu ZhaohuiAbstract:Socialnetworkingis a multi-functional platform for information exchange, multimedia, and e-commerce. Each user in the social network has the responsibility of sharing and collecting information. Because of the different position of each user in the social network, the influence of information transmission is also different.Microblogging is a typical representative of today's social network, Based on microblogging, the main research work in this paper is as follows:A model of influence evaluation based on user behavior and user information content is proposed.In this model, the measurement of user behavior mainly consists of two parts, that is, the communication frequency between users and the importance of users.The communication frequency between users reflects the users’ will of exchanging information will, is the foundation of information sharing.The importanceof users is composed of two parts,one part is the tightness, it shows the magnitude of the interaction force between users, the other one is betweenness,it indicates the users’ capability of providing the shortest possible routing for another users, the two parts reflect the connectivity of user nodes in the social network.At the same time, the user informationIIIcontent is included in the evaluation model of user influence，the user influence ultimately depends on the degree of communication between users，the greater the flow of information, the greater the impact the user has on the entire micro-blog network structure.The method used in this paper is compared with the PageRank algorithm,UIA algorithm based on PageRank algorithm and user behavior.The PageRank is a classical method to calculate the users’influence,and the UIA algorithm is one of the mature methods to evaluate the user's influencenow. It is proved by experiments that the applicability of the proposed method in this paper.In addition, because the method is simple to operate, it can reduce the operation time and storage cost.Keywords:s ocial network microblogginguser influenceIV目录摘要 (I)Abstract (III)目 录 (V)第1章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1 用户影响力研究现状 (5)1.3本文的主要工作 (6)1.4本文组织结构 (7)第2章 相关理论基础 (9)2.1理论基础 (9)2.1.1六度分隔理论 (9)2.1.2 150法则 (11)2.2社交网络的发展 (11)2.3社交网络的组成元素 (13)2.4社交网络的特点 (14)2.5微博社交网络的拓扑结构 (16)2.5.1 图的概述 (16)第3章 用户影响力模型构建 (19)3.1用户行为影响力计算 (19)V3.1.1 信任度问题 (19)3.1.2用户通信频率 (20)3.1.2 用户重要度 (22)3.2用户信息内容 (24)3.2.1相似性产生的信任度 (24)3.3模型构建 (26)第4章 实验及分析 (27)4.1数据获取与计算 (27)4.2实验对比及分析 (34)第5章 总结与展望 (37)5.1本论文的主要工作 (37)5.2进一步的研究工作 (38)参考文献 (41)作者攻读学位期间的科研成果 (47)致 谢 (49)VI第1章绪论1.1 研究背景及意义信息时代的到来给人们的日常生活和生产带来了极大的便利，网络已经无处不在，网民数量也正在大规模增长,有关资料显示[1]，2016年我国的网民数量为7.32亿，较2015的增长6.2%。
基于5T模型的“网红经济”微博营销策略研究一、本文概述随着互联网的深入发展，新媒体时代的来临，网络红人（简称“网红”）逐渐崛起并成为一种新型的经济现象——“网红经济”。
微博，作为中国最大的社交媒体平台之一，为网红经济的兴起提供了得天独厚的土壤。
本文旨在通过5T模型，即传播者（Transmitters）、传播内容（Transmission）、传播渠道（Channels）、受众（Targets）和传播效果（Effects），深入探究“网红经济”在微博平台上的营销策略，以期为相关企业和个人提供策略参考和实践指导。
本文将首先分析网红经济的内涵与特点，明确其在微博平台上的发展现状与趋势。
随后，结合5T模型，详细剖析网红在微博上如何进行自我品牌建设、内容创作与传播、粉丝互动与维护、商业变现等方面的策略。
本文还将探讨微博平台对于网红经济的影响，以及网红经济对微博生态的反作用。
本文将总结网红经济在微博营销中的成功案例与经验，分析存在的问题与挑战，并提出相应的对策与建议。
通过本文的研究，希望能够为网红经济在微博平台上的健康发展提供理论支撑和实践指导。
二、5T模型理论框架5T模型是一个全面且系统的营销理论框架，由五个核心部分构成：目标市场（Target Market）、传播内容（Transmission Content）、传播渠道（Transmission Channels）、受众互动（Target Interaction）和营销效果评估（Tracking & Evaluation）。
这一模型为“网红经济”微博营销策略的制定和实施提供了有力的理论支持。
目标市场（Target Market）是营销策略的起点，它要求明确网红所面向的消费者群体，包括他们的年龄、性别、兴趣、消费习惯等特征。
在“网红经济”中，网红的个人魅力和影响力在很大程度上决定了其目标市场的定位。
传播内容（Transmission Content）是指网红在微博上发布的信息内容，这包括文字、图片、视频等多种形式。
基于社会评级的微博动态影响力指数构建作者：姜伟伟，顾程来源：《新媒体研究》 2017年第11期摘要当前对社交媒体的研究集中于关注微博、微信的用户使用行为分析，缺乏对微博尤其是微博信息实时影响力的动态性研究。
本研究以页面评级（Page Rank）算法为基础，提出改进的社会评级（Social Rank）算法，结合用户微博使用行为分析得出的权重值，并将时间因素纳入微博动态影响力评估模型之中。
通过具体实例探讨了微博动态影响力指数构建的重要性和实用性。
研究认为社交媒体中大量数据的深度分析与挖掘可以更好地帮助市场营销以及舆情监管部门及时掌握信息的发展动态，从而更有效地推进品牌传播和干预舆论信息的走向。
关键词新媒体；微博；信息传播；动态影响力中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2017）11-0045-02随着互联网技术的不断发展，许多社交平台也从最初的萌芽逐渐发展成熟，人与人之间的空间距离得以进一步拉近。
特别是微博、微信等社交工具的出现，也更进一步地推动了互联网的发展，人们可以借助微博、微信，以及一些移动客户端随时进行信息的浏览、关注与分享。
大量的信息浏览、关注与分享也产生了大量的数据，数据尤其是实时数据的深度分析挖掘可以帮助舆情监管部门及时发现影响力最强的信息，从而有针对性地对其可能产生的负面影响及时进行干预，避免负面信息更大范围传播所带来的负面影响。
互联网信息的影响力主要通过信息排序获取，排序越靠前的信息人们对它的关注程度越高，影响力也就越大。
本研究认为新的微博影响力评估方法应强调信息辨识的问题，并考虑怎样解决时间因素对于信息影响力衰减的影响，进而实现一个兼顾全面性、及时性和真实性的实时互联网信息列表构建。
基于以上分析，本研究以微博信息为研究对象，结合以往有关网页排序的Page Rank 算法，在此基础上提出了Social Rank 的计算方法，得到相应微博用户的权重信息，并将时间因素纳入到信息影响力排名计算之中，构建了更为合理的微博动态影响力指数。
基于大数据分析的微博用户情感分析模型研究随着社交媒体的普及和发展，微博作为中国最具影响力的社交媒体平台之一，每天都吸引着大量用户在上面发布和分享信息。
这些信息包含了各种用户情感和观点，对于企业、政府和个人来说，了解和分析微博用户情感是制定决策和改进产品的重要依据。
因此，基于大数据分析的微博用户情感分析模型的研究变得尤为重要。
微博用户情感分析模型的研究旨在通过分析微博用户在发表内容中所表达的情感、观点和态度，以此推测和理解用户的情绪状态和对特定事件的态度。
这一模型可以帮助用户识别和管理情感，并为企业和政府提供情感数据支持，以帮助其做出更明智的决策。
基于大数据分析的微博用户情感分析模型主要包括以下几个关键步骤：数据收集、情感分类、情感特征提取和情感分析。
首先，数据收集是构建微博用户情感分析模型的第一步。
通过API接口或者网络爬虫，可以获取到大量微博用户发布的内容和相关信息。
这些数据是模型研究的基础，因此数据的质量和多样性对于模型的准确性和可靠性非常重要。
其次，情感分类是微博用户情感分析模型的核心环节之一。
通过机器学习算法，可以将用户的微博内容分类成积极、消极或中性等不同情感倾向。
常用的分类算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、决策树等。
这些算法可以通过训练样本学习用户情感的特征和规律，并预测未知样本的情感分类。
接下来，情感特征提取是微博用户情感分析模型的重要环节之一。
通过文本挖掘技术和自然语言处理技术，可以从文本中提取出表达情感的特征词汇、词频、词序等信息。
这些特征信息可以帮助模型更好地理解用户情感表达的方式和模式，并提高模型的准确性和稳定性。
最后，情感分析是微博用户情感分析模型的最终目标。
通过对用户情感特征的分析和整合，可以得出用户在特定事件或话题上的整体情感倾向。
这种情感分析可以帮助企业和政府了解用户舆论和态度，以及产品在市场上的表现和声誉。
微博用户倾向性分析与用户画像构建随着社交媒体的快速发展，微博作为中国最大的社交媒体平台之一，吸引了大量的用户。
这使得微博成为了了解用户喜好、倾向性和行为的宝贵资源。
微博用户倾向性分析和用户画像构建的目的就在于帮助企业、广告主等利用这些信息，更好地了解和满足用户需求。
微博用户倾向性分析可以通过挖掘微博用户的言论、关注和转发行为等数据，来揭示用户的兴趣爱好、价值观和态度倾向。
以微博文本为例，可以利用自然语言处理技术，如分词、情感分析和主题模型等，来获取用户发布内容的关键词、情感倾向和主题分布等信息。
通过分析微博用户的发布内容，我们可以了解用户对某个特定话题的态度、情感倾向以及对相关产品或事件的喜好与否。
此外，微博用户的关注和转发行为也提供了宝贵的信息。
通过分析用户的关注列表，我们可以发现用户关注的人物、品牌或机构，从中推测用户的兴趣领域和偏好。
通过分析用户的转发行为，可以了解用户对不同内容的认同、传播倾向和影响力等。
这些信息对于企业和广告主来说，可以帮助他们找到合适的用户群体，并精准投放广告、定制营销策略。
在进行微博用户倾向性分析的基础上，用户画像构建则是将用户的倾向性和行为模式整合，形成一个全面而准确的用户画像。
用户画像是对用户特征、兴趣爱好、行为习惯等方面进行综合分析和描述的结果。
通过用户画像，企业和广告主可以更好地理解用户需求，为其量身定制产品和服务，提供更好的用户体验。
用户画像的构建可以采用多种技术方法，如聚类分析、关联分析、分类器模型等。
聚类分析可以将相似的用户归类在一起，从而找到用户群体的共同特征。
关联分析可以揭示用户之间的关联规则，以及用户对某些内容或产品的偏好。
分类器模型可以根据用户的特征和行为，对用户进行分类，从而预测用户的兴趣和行为。
微博用户倾向性分析与用户画像构建不仅可以为企业和广告主提供更具针对性的营销策略，还可以为政府和社会组织等提供有益的信息。
例如，政府可以利用微博用户倾向性分析和用户画像构建来了解民意、预测舆情发展趋势，从而更好地制定政策和管理社会。
新媒体数据分析-4微博数据分析新媒体数据分析 4 微博数据分析在当今数字化的时代，微博作为一款具有广泛影响力的社交媒体平台，对于企业、品牌、个人等各类用户而言，都具有不可忽视的重要性。
而要想在微博上实现有效的运营和推广，数据分析就成为了关键的一环。
通过对微博数据的深入分析，我们可以更好地了解用户行为、洞察市场趋势、评估营销效果，从而制定出更加精准、有效的策略。
接下来，让我们一起深入探讨微博数据分析的各个方面。
一、微博数据的类型微博数据种类繁多，主要包括以下几类：1、用户数据用户数据涵盖了用户的基本信息，如性别、年龄、地域、职业等。
这些数据有助于我们了解目标受众的特征，为内容创作和推广策略提供依据。
2、内容数据包括发布的微博文本、图片、视频等。
通过对内容数据的分析，可以了解哪种类型的内容更受用户欢迎，从而优化后续的内容创作方向。
3、互动数据互动数据是反映用户参与度的重要指标，如点赞数、评论数、转发数、收藏数等。
高互动量的微博通常意味着更能引起用户的兴趣和共鸣。
4、粉丝数据粉丝数据包括粉丝数量、粉丝增长趋势、粉丝活跃度等。
了解粉丝的动态，有助于维护和拓展粉丝群体。
5、话题数据微博上的热门话题往往能够吸引大量用户的关注。
分析话题数据可以帮助我们及时把握社会热点，参与相关话题讨论，增加曝光度。
二、微博数据分析的重要指标1、微博曝光量指微博被展示给用户的次数。
曝光量的高低直接影响着微博的传播范围。
影响曝光量的因素包括发布时间、内容质量、账号权重等。
2、粉丝增长数反映了账号吸引新粉丝的能力。
通过分析粉丝增长的趋势和来源，可以了解哪些策略和内容有助于吸引更多的关注者。
3、互动率互动率是指互动量（点赞、评论、转发等）与曝光量的比值。
较高的互动率表明微博内容能够有效地激发用户的参与和兴趣。
4、话题热度通过话题的参与人数、讨论量、阅读量等指标来衡量话题的热度。
选择热门话题并巧妙结合，可以提升微博的关注度。
5、内容传播路径了解微博是通过何种渠道被传播的，比如粉丝转发、大 V 推荐等，有助于优化传播策略。
微博名词解释1. 引言微博是一种社交媒体平台，是中国最具影响力的社交网络之一。
随着互联网的快速发展，微博已经成为人们获取新闻、分享观点和交流互动的重要渠道。
本文将对微博的相关名词进行解释，以帮助读者更好地了解和使用微博。
2. 微博微博，即“微型博客”，是一种基于互联网和移动互联网的信息发布和分享平台。
用户可以通过文字、图片、视频等方式发布信息，其他用户可以对其进行评论、转发等互动操作。
微博通常以短文本形式呈现，限制字数在140个字符以内，被称为“微博文本”。
3. 转发转发是微博平台的核心功能之一，指用户将其他用户发布的微博分享到自己的个人主页上。
通过转发，用户可以将自己喜欢的内容传播给更多的人，同时也可以表达自己对该内容的认同或评论。
3.1 转发按钮转发按钮是微博平台上用于实现转发功能的按钮。
用户在浏览其他用户的微博时，可以点击转发按钮选择将该条微博转发到自己的主页上。
转发按钮的出现使转发变得简单快捷，方便用户进行社交互动。
3.2 转发评论转发评论是对转发的微博进行评论的行为。
用户可以在转发他人微博时添加自己的评论，表达自己对该微博内容的看法、观点或建议。
转发评论可以丰富微博的内容，增加与其他用户的互动。
关注是微博平台上的一个功能，指用户选择关注其他用户的个人主页，以便在自己的首页上看到该用户发布的微博内容。
通过关注，用户可以获取自己感兴趣的人或事的最新动态，并与其进行互动交流。
4.1 关注按钮关注按钮是微博平台上用于实现关注功能的按钮。
在浏览其他用户的个人主页时，用户可以点击关注按钮选择关注该用户。
关注按钮的点击会将该用户的最新微博内容显示在用户的首页上，方便用户及时获取感兴趣的信息。
4.2 粉丝列表粉丝列表是显示用户关注自己的其他用户的列表。
用户可以通过查看粉丝列表了解自己的粉丝群体，以及与其进行互动交流。
粉丝列表的显示通常按照关注时间的先后顺序进行排列。
5. 点赞点赞是对微博内容表示认同、赞同或喜欢的一种操作。
微博用户关注兴趣的社会网络分析引言：伴随着社交媒体的快速发展，微博已成为世界上最受欢迎的社交媒体之一。
作为中国最主要的社交平台之一，微博吸引了数量庞大的用户群体，并提供了一个平台，使用户可以方便地分享信息、观点和兴趣。
微博用户的关注兴趣成为了研究者们关注的焦点之一，本文将通过社会网络分析的方法，探索微博用户关注兴趣之间的关系，并分析其中的一些趋势和特征。
一、微博用户关注兴趣的背景微博作为一个社交媒体平台，允许用户通过发布和关注他人的信息来展示和分享兴趣爱好。
用户的关注兴趣可以反映其兴趣和态度。
研究微博用户关注兴趣的变化和特征有助于深入了解人们的兴趣爱好和社交关系。
二、构建微博用户关注兴趣社会网络在研究微博用户关注兴趣之前，我们需要构建一个微博用户关注兴趣的社会网络。
社会网络分析是一种研究个体之间关系的方法。
在本研究中，我们将通过收集微博用户的关注数据，构建微博用户关注兴趣的社会网络。
在这个网络中，微博用户被视为节点，他们之间的关注关系被视为边。
节点之间的关联反映了微博用户之间的兴趣相似度。
三、微博用户关注兴趣的度量指标为了对微博用户的关注兴趣进行量化，我们需要定义一些度量指标，帮助我们分析和理解他们的关系。
包括以下几个方面： 1. 兴趣相似度：通过计算两个用户之间的关注重叠度，可以量化用户之间的兴趣相似度。
2. 中心性指标：中心性指标可以帮助我们找到在用户关注兴趣网络中扮演重要角色的节点。
例如，度中心性可以表示用户在网络中被其他用户关注的数量，介数中心性可以表示用户在信息传播中的重要程度。
3. 社区检测：通过社区检测算法，可以将关注兴趣相似的用户聚集到一起，形成各种用户群体，从而更好地理解微博用户关注兴趣的分布情况。
四、微博用户关注兴趣的分析结果通过社交网络分析的方法，我们可以得到微博用户关注兴趣的一些有趣结果。
1. 兴趣社区的发现：通过社区检测算法，我们可以发现微博用户关注兴趣的社区结构。
例如，音乐、电影、体育、旅游等兴趣社区的形成。
第３２卷第３期 ２０１５年３月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０１．３２ Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０１５
一种微博用户影响力的计算方法 张吴刘功申 苏 波 （上海交通大学信息安全７－程学院上海２００２４０）
摘要 针对微博中用户影响力分析这个问题，提出用户影响力的计算方法。该方法首先提出用户自身影响力以及用户被影响 ， 力的概念，并根据用户自身特征与用户粉丝情况得出其计算公式，从而可以综合考虑用户在微博中的所有信息，计算出用户影响力。
实验结果表明，这种计算方法能比较好地反映用户在其粉丝中的影响力。 ’
关键词 微博用户影响力 用户被影响力 中图分类号ＴＰ３９ 文献标识码Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１５．０３．０１２
Ａ ＣｏＭ［ＰＵＴＩＮＧ Ｍ［ＥＴＨｏＤ ＦｏＲ ＭＩＣＲｏＢＬｏＧＧＩＮＧ ＵＳＥＲＳ ＩＮＦＬＵＥＮＣＥ Ｚｈａｎｇ Ｈａｏ Ｌｉｕ Ｇｏｎｇｓｈｅｎ Ｓｕ Ｂｏ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏ Ｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２４０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ａｎａｌｙｓｉｎｇ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ ｕｓｅｒｓ’ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ，ｈｅｒｅ ｗｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｉｓ ｉｓｓｕｅ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ．ｔｗｏ ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｒｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｉｒｓｔ：ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｕｓｅｒ８ ｔｈｅｋｎｓｅｌｖｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅｍ ｔｏ ｂｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒｍｕｌａ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｕｓｅｒｓ ｔｈｅｉｒ ｏｗｎ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｆａｎｓ’ｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ＳＯ ｔｈａｔ ｉｔ ｉＳ ａｂｌｅ ｔｏ ｔａｋｅ ａｌｌ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｕｓｅｒｓ ｉｎ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ ｉｎｔｏ ａｃｃｏｕｎｔ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ ａｎｄ ｔｈｕｓ ｔｏ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ ｕｓｅｒｓ’ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｗｅｌｌ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｍｉｅｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ ｕｓｅｒｓ ａｍｏｎｇ ｔｈｅｉｒ ｆａｎｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ Ｕｓｅｒ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ Ｕｓｅｒ’Ｓ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｂｅｉｎｇ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ
０ 引 言 随着互联网技术的发展，微博以及其他基于Ｗｅｂ２，０技术 的诸多应用，正改变着互联网用户的生活…，以新浪微博 （ｈｔｔｐ：／／ｗｅｉｂｏ．ｃｏｍ／）为例，其注册用户接近４亿。微博的核心 影响力，是人与人的关系，所以微博用户影响力的研究就格外重 要。现有的微博影响力分析算法主要参考ｇｏｏｓｅ的 ＰａｇｅＲ— ａｎｋ［２ 算法及其变种算法 和ＨＩＴＳ［５ 算法及其变种算法 ］。 在国外对微博影响力的研究主要集中在Ｔｗｉｔｔｅｒ上，Ｊｉａｎｓｈｕ Ｗｅｎｇ提出的ＴｗｉｔｔｅｒＲａｎｋ 算法，可以计算Ｔｗｉｔｔｅｒ中用户的影 响力，但是该算法仅考虑拥有相似话题的用户间相互的影响力， 不具有一般性。在国内的研究中，刘耀庭提出的ＵｓｅｒＲａｎｋ 算 法，该算法将用户关系与ＰａｇｅＲａｎｋ对应起来，遍历所有的好友 关系，计算出用户的ＵｓｅｒＲａｎｋ值从而判断用户的影响力，但是 此算法用于类ｆａｃｅｂｏｏｋ的社交网站并不适用于微博。邓夏 伟 提出的适用于人人网的用户排名系统，在优化了文献［９］ 中的ＵｓｅｒＲａｎｋ算法，但由于人人网的数据的局限性，该文也仅 对好友之间的关系来进行影响力分析。石磊 ｕ等在分析微博 用户影响力时引入活跃指数，但也只是从用户关注数，粉丝数， 微博数，首条微博发布时间，最近微博发布时间这几项数据中对 微博的用户影响力进行了分析，并没有涉及用户的整体信息。 总体来说，现有的微博用户影响力分析中仅仅是考虑了用 户的关注数、粉丝数、所发的微博数来作为排名依据进行计 算，首先这样会出现僵尸粉（僵尸粉即微博上的虚假粉丝）影响 结果，其次这样忽略了许多微博本身提供的信息，如用户粉丝与 其互动、用户发微博后粉丝是否转发与评论等，所以并不能客 观全面地表明一个用户真正的影响力。本文提出了一种用户在 其粉丝群体中的影响力计算方法，并采集了微博数据进行实验。
１算法思路 １．１用户影响力的定义 用户影响力即用户在一个群体中影响他人的能力，在微博 这个特定环境下，用户所发表的言论，所表达的信息的传递方式 是由用户粉丝，用户粉丝的粉丝这样一级级地传递下去，所以在 微博中用户的影响力即用户对其粉丝的影响力。 １．２用户影响力计算 对于一个微博用户而言，他的全部信息包括他的粉丝、他 所关注的对象，他所有的微博，以及他自身的特征。如果想全面 地分析一个用户的影响力那么必须分析其所有的信息。对于互 联网中排名而言ＰａｇｅＲａｎｋ算法的正确性已得到了证明，所以本 文所提出的算法参考ＰａｇｅＲａｎｋ，提出了以下概念： 用户自身影响力（ＵＩｏｗｎ） 用户自身在微博中对其粉丝的
收稿日期：２０１３—０８—０４。国家自然科学基金项目（６１２７２４４１，６１１７ １１７３）。张昊，硕士生，主研领域：内容安全。刘功申，副教授。苏波， 讲师。 ４２ 计算机应用与软件 ２０１５血 影响的能力。 用户被影响力（Ｕｌｅｄ） 用户在微博中受到被他关注人所 影响的能力，即就是用户看到一条微博后受到其影响的能力。 用户发布了一条微博，这条微博会传递给其粉丝，其粉丝也 有一定概率将这条微博转发。这条微博就经上述途径传递了下 去，每一级的传递概率取决于用户的被影响力，即用户被影响力 为用户将信息传递下去的概率。同一用户对于不同的关注者， 被影响力是不同的。上述过程就是微博中的话题传播，在相同 条件下，较活跃的节点得知新话题信息并参与讨论的概率比较 高 。所以参考ＰａｇｅＲａｎｋ的核心思想，用户影响力不仅仅由 其自身所具有的特征（Ｕｌｏｗｎ）决定，并且还由其粉丝对其影响 力的贡献，所以得１１１５１下公式： ＝ × ＋Ｕｌｏｗｎ （１） 』 ‘ ‘ 、 ｆ＝ｌ 这里Ｕｌｌ，Ｕｌｅｄ 表示用户第ｉ个粉丝的用户影响力与用户被影 响力。对于一个用户他的影响力应该主要由自身的影响力所决 定，否则如果一个拥有很大用户影响力的用户关注了另一个用 户Ａ，用户Ａ不发微博，也没有多少粉丝，那么Ａ的用户影响力 很小，如果粉丝对用户提供的影响力所占比重较大，那么计算出 来的用户Ａ的影响力也是较大，这样有违常理。也可以从另一 个角度理解，一个用户关注了很多其他的用户，当他打开微博所 获得的信息来自很多人，那么他获得某一个用户信息的概率就 会很小，所以用户的被影响力Ｕｌｅｄ其量级与ＵＩ不同，故可以认 为Ｕｌｅｄ为ｕＩ的一阶小量。如果我们定义 ，， ，为用户第ｉ 个粉丝的第 个粉丝，对用户影响力公式做一阶展开可得： ＵＩ＝∑（∑ＵＩ ×Ｕｌｅｄ ＋Ｕｌｏｗｎｉ）×ＵＩｅｄｆ＋Ｕｌｏｗｎ（２） ｆ＝１ ＝Ｉ 继续展开可得： ＝∑∑％×Ｕｌｅｄｉ￣￣Ｕｌｅｄｌ＋∑Ｕｌｏｗｎ ×Ｕｌｅｄｉ＋Ｕｌｏｗｎ（３） 对于一般用户其关注数均大于粉丝数，经过实际演算与实验以 及上述结论，上式的第一项可以作为二阶小量进行忽略，所以用 户的影响力计算公式如下： ＵＩ＝ ．Ｕｌｏｗｎ ×Ｕｌｅｄ ＋Ｕｌｏｗｎ （４） ‘ ｉ＝１ 上式表明，用户的影响力由其粉丝的影响力与其粉丝的被 影响力相乘再加上其自身的影响力组成，这个公式与ＰａｇｅＲａｎｋ 的核心公式相仿。从另一个方面理解这个公式，用户Ａ可以通 过自身的影响力将某一事件传递给其粉丝Ｂ，而其粉丝Ｂ也有 一定概率将这个事件继续传递下去，不是该用户的粉丝的用户 Ｃ通过Ｂ看到这一事件，对于社交网络而言Ｃ受到了Ａ的影 响，虽然Ｃ与Ａ没有直接联系，这部分的影响力就是Ａ的粉丝 Ｂ对Ａ提供的。所以我们如果想计算一个用户的影响力，就需 要知道他自身的影响力以及他的粉丝群体中每个人的自身影响 力以及被影响力。 １．３计算用户的自身影响力 以新浪微博为例，对于一个微博用户 本文认为其影响力是 由如下信息构成： ・用户个人的信息 （１）用户的身份标识在新浪微博用户身份标识分为新浪 个人认证，新浪机构认证，新浪微博达人以及普通的新浪用户。 不同的标识代表着不同的用户影响力其中认证用户影响力较 大，达人用户次之。 （２）用户的活跃天数 即用户从注册开始累积在线天数， 用户在线时间越长，说明用户越活跃。 ・用户的粉丝信息 （１）用户的粉丝数如果一个用户粉丝比较多，那么其信 息的传播就会有更多的用户看见，拥有更高的影响力 （２）用户的核心粉丝数百分比评论或转发过该用户微博 的用户粉丝占总体粉丝的百分比。核心粉丝数百分比代表了用 户的粉丝中经常关注用户的个数，代表着用户粉丝的质量。 （３）非用户粉丝转发数转发用户微博的用户中，不是其 粉丝的个数，此个数代表着用户对整个网络中信息传播的二级 影响力。 ・用户微博信息 （１）用户累积所发微博数用户所发的微博越多表明用户 越活跃，其影响力越高。 （２）用户被转发微博的占所有微博的百分比如果一个用 户发微博并引起粉丝的转发或者评论，就说明这条微博具有一 定影响力。一个用户他被转发的微博占所有微博的百分比越高 说明用户的影响力越大。 （３）用户被评论微博的占所有微博的百分比与被转发微 博相同，用户被评论微博的占所有微博的百分比越高，其微博影 响力越大。 （４）用户微博平均评论数用户平均每条微博评论的个 数。用户所发微博被评论的次数越多，说明用户受关注度越多， 其影响力就越高。 （５）用户微博平均转发数用户平均每条微博转发的个 数，与上条相同，用户微博平均转发数越多，说明用户受关注度 越多，其影响力就越高。 基于最简单的思想，用户个人的信息、用户的粉丝信息、 用户微博信息都作为用户影响力这个属性的一个分量，其值的 大小直接影响用户影响力，并且这３个属性彼此之间应该互相 独立，组成用户影响力的因子。因为其中一两项高并不能完全 代表用户影响力的总体体现，所以他们直接应该是乘法关系，而 对于这三种信息中各自包含的特征应该为加法关系。 对于用户影响力的数值关系，需要确定一个标准，规定用户 的平均影响力为１，那么用户所得到的用户影响力的数值即为 与平均影响力相对应的数值，那么做如下规定： ＝Ｕｌ１．× × （５） 其中 为用户个人的信息，％ 为用户的粉丝信息， 为用 户微博信息 对于每一个分量的计算公式如下： ：（Ｕｉ砸／Ｕｉ响＋Ｕ＋ｚ／Ｕ ）／２ （６） Ｕｌｈ ＝ ｕｆ／ｕｆ＋Ｕ ／Ｕｏｆ＋Ｕ Ｕ ）／３ ０７） ＵＩｃ。＝（ ／ ＋Ｕ ／Ｕ叩＋Ｕ ／Ｕｃｐ＋ ／ ＋Ｕ，ＪＵ．ｊ ）／５（８） ｕ 为用户的身份标识，Ｕ 帕为其平均值；Ｕ 为用户活跃天 数， 为其平均值。 为用户粉丝数， 为其平均值； 为用户核心粉丝数， 为其平均值； 为非用户粉丝转发数， 为其平均值；
