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针对网络上机器用户大量散布谣言, 发布虚假信息, 误导网民舆论, 严重影响网络环境的问题, 以微博中的机器用户为研究对象, 结合其自动化程度高、伪装能力强、信息发布有针对性的特点, 从行为模式、微博内容、用户关系和发布平台4个维度分析机器用户的特征指标, 利用信息熵、内容重复率等8个指标构建微博用户的特征向量, 通过随机森林算法设计微博中机器用户的识别模型。最后, 在真实的新浪微博数据集上进行验证, 结果表明本模型识别机器用户的准确度达到96.7%, 可以有效地区分微博中的机器用户和普通用户。 相似文献
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通过开发iPhone电子杂志和新浪微博客户端项目,将iPhone手机软件开发的相关技能贯穿其中,一方面针对“苹果”移动终端的开发技术和能力积累相关经验,另一方面培养创新思维,强调创新精神在iPhone手机软件中起到至关重要的作用.在面对用户不断提出新需求时,iPhone开发者若没有创新内容,就会面临着被淘汰.该文阐述了开发iPhone电子杂志和新浪微博客户端项目的过程和一些体会. 相似文献
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社交网络服务每天产生大量涉及众多话题的信息,并在影响力各异的用户群体推动下广泛传播。在IP(influence passivity)算法的基础上,提出了一种综合话题相似性与信息时效性的影响力用户发现算法EIP(extended influence-passivity)。该算法在转发网络上考虑用户间话题的相似性以及博文信息时效性,更加精准地建模和计算用户的影响力和消极性。基于新浪微博上爬取的约10万用户数据集上的实验验证,EIP影响力度量算法优于IP和TwitterRank等现有方法。 相似文献
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新浪微博数据挖掘方案 总被引:27,自引:0,他引:27
随着新浪微博用户群体的增长,新浪微博的数据获取是微博研究首先需要解决的问题。该文提出了基于新浪微博API与基于页面解析的新浪微博数据获取方案。程序逻辑控制API调用方法与频率,获取JSON对象并解析实现高效数据获取。同时将传统的网络爬虫结合网页解析技术结合API同时使用,解决了因API接口开放不完善,且因在返回结果数量上限与调用频率方面的限制,导致不能有效实现新浪微博数据的全面获取的问题。经过实验测试,通过2套方案的结合可以实现新浪微博数据高效全面的获取。 相似文献
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微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4.5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92.8%的判别准确率与92.8%的召回率。 相似文献
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针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互与情境特征的关联规则;根据关联规则对超图模型进行划分,得到具有相同情境的微博群落.以新浪微博为例进行了模拟验证,结果表明该方法能够感知导致微博群落形成的情境特征,且较传统数据挖掘方法能够更加准确地识别微博群落. 相似文献
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基于改进PageRank算法的微博用户影响力评估 总被引:1,自引:0,他引:1
为筛选微博网络和消息传播中的意见领袖,综合分析微博用户属性、行为和微博消息的传播特性,把用户的影响力因素分为:用户潜在影响力和微博传播影响力,据此构建用户影响力评估指标.进而提出基于改进RankPage算法的微博用户影响力评估算法.通过采集新浪微博某一话题下的数据计算用户的影响力,验证了方法的有效性和合理性. 相似文献
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微博产品的问世,预示着一个媒介新时代的来临。新浪微博的商业价值将体现在危机公关、舆论炒作以及网络推广方面。盈利模式的关键是企业的价值创造活动,有效的价值创造活动必须是能持续的创造出差异化的产品和服务。保障盈利的前提和基础是海量的用户和用户对于新浪微博的粘性及忠诚度。目前微博营销的模式至少有以下几种:活动营销、植入式广告、客户服务的新平台、品牌宣传。 相似文献
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微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4.5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92.8%的判别准确率与92.8%的召回率。 相似文献