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基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类——以新浪微博为例的中期报告.docx


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该【基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类——以新浪微博为例的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类——以新浪微博为例的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类——,微博作为一种新兴媒体平台,受到了广泛的关注和应用。然而,微博上存在大量的用户和信息,如何从中挖掘出有价值的信息和用户群体,成为了当前研究的热点之一。本文以新浪微博为研究对象,基于数据挖掘技术,旨在发现微博用户兴趣群体,并对其进行分类和分析,以期为商家、政府等各类用户提供决策支持和市场营销策略的参考。:(1)数据预处理:根据需求收集新浪微博用户的相关信息,包括用户的性别、地理位置、订阅的微博账号、喜好标签等,并进行数据清洗和去重。(2)特征工程:根据用户的属性和行为,提取出用户的关键特征,并进行特征筛选和转换。(3)聚类分析:基于用户的兴趣标签和特征向量,采用k-means算法对用户进行聚类分析,并得到不同兴趣群体的统计数据。(4)决策树分类:通过构建决策树模型,对用户进行分类和预测。,对新浪微博用户的兴趣群体进行了发现和分类,并得到了以下结果:(1)用户兴趣群体的发现:针对新浪微博中的用户数据和标签进行了分类分析,得到了三个用户兴趣群体,分别是“娱乐大众”、“网络热点”和“文化艺术”用户。(2)用户分类模型的建立:基于决策树算法,建立了用户分类模型,能够对新浪微博中的用户进行自动分类和预测。(3)解析兴趣群体的特征:通过对不同兴趣群体的统计分析,得到了对其进行市场营销和推广活动的指导建议。,对新浪微博用户的兴趣群体进行了发现和分类,并为相关用户提供了决策和市场营销的参考建议。未来,可以在此基础上进一步深入研究,优化用户分类模型和兴趣标签,提升数据挖掘技术在微博用户研究中的应用效果。

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  • 时间2024-04-13