基于新浪微博的社交网络演化模型

随着在线社交网络的高速发展和影响力日渐扩大, 研究其演化发展规律已经成为非常重要的课题.通过抓取新浪微博的数据, 将用户划分为意见领袖和普通用户, 并建立了一个定量的两层演化模型. 在此基础上, 分析了意见领袖和普通用户之间社交影响力的差异, 研究了网络内部病毒传播机制和外部媒体因素对在线社交网络演化过程的影响, 并利用抓取的实际数据验证了模型的准确性. 研究结果对进一步探寻在线社交网络结构、社会价值观对在线信息传播的影响均有积极意义.     

微博客在我国高校图书馆的应用研究

从我国高校图书馆微博账户的增长速度、发布微博的数量、日均发布微博的数量及微博账户＂粉丝＂数量等方面,分析了我国高校图书馆利用微博的情况,探讨了我国高校图书馆微博存在的问题,以期为今后我国高校图书馆应用微博提供参考。     

试论图书馆的新兴信息宣传工具——微博

以国内图书馆微博研究情况作为切入点,对国内有关图书馆微博的基本情况、实际应用等进行了比较分析,探讨了我国图书馆微博研究存在的和可能遇到的问题,提出了未来的研究方向。     

“微博”理念下图书馆读者的信息素养教育探析

本文简述了微博的内涵和特点,分析了微博与博客的区别,并结合图书馆微博的特征,探讨了基于微博平台的图书馆大学生信息素养实践。     

种多特征微博僵尸粉检测方法与实现简

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。     

基于TEI@I方法论的中国季播电视综艺节目收视率预测

本文以TEI@I方法论为指导,提出了一个季播电视综艺节目收视率预测的研究框架.季播电视综艺节目是中国电视行业近三年发展的新兴趋势,收视率预测研究对于其排编优化和广告资源科学定价具有重要的指导意义.本文在传统数据的基础上,加入了百度指数和新浪微指数,通过建立线性回归模型发现如下规律:首期收视率对后期收视率具有锚定作用;平均收视率呈现逐年下降趋势;每年冬季和每周周五易出现收视高峰;百度指数和新浪微指数与收视率存在显著正相关.除了线性回归模型外,本文还建立了RBF神经网络、支持向量回归模型,并进行了模型集成预测,实证结果表明:加入百度指数和新浪微指数能够提高预测精度,集成模型比单一模型更能有效地预测节目收视率的走势.     

浅议微博在高校图书馆的应用

在简述微博概况的基础上,分析了国内高校图书馆微博应用现状,探讨了微博在高校图书馆发展中的作用,提出了高校图书馆应用微博时应注意的事项。     

基于多策略的新浪微博大数据抓取及应用

微博数据处理属于大数据范畴,其前提是获取大量的微博数据,而由于商业利益以及安全方面的考虑,获取微博数据的途径越来越少。同时随着新浪官方API的逐步更新,数据获取的限制也日益增加。文章尝试利用现有资源,基于多策略获取机制,设计出可稳定获得新浪微博数据的挖掘方案,并给出情感分析应用实例。实验表明,所设计的挖掘方案可以根据需要获取微博上的数据,并可以应用于微博情感分析中。     

基于在线社会网络采集数据的研究

目的研究新浪微博数据采集问题。方法利用新浪微博API接口和本文设计的网络爬虫模型进行数据采集。结果与结论实验证明两种方法都可以在较短时间内收集到较多用户资料,但在过滤去重方面,本文设计的算法在时间上更为高效。     

浅析J2ME与微博数据交换的实现

分析了J2ME手机客户端程序采用轻量级数据格式JSON来实现与微博的数据交换。JSON与XML相比,简洁高效,方便生成和解析。微博API逐步开放,使得J2ME访问微博更容易。文中以新浪微博API为例介绍了其中update接口的URL访问格式和返回JSON数据的格式,并列举了J2ME发送Http请求及解析响应的JSON数据的关键代码,实现了与微博的数据交换。