基于Python的微博用户关系挖掘研究

被引：14

作者：

林晓丽 ^{[1
,2
]}

胡可可 ^{[2
]}

胡青 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉科技大学计算机科学与技术学院

[2] 武汉科技大学城市学院

来源：

情报杂志 | 2014年 / 33卷 / 06期

关键词：

新浪微博; 用户关系; 数据挖掘; 聚类分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

G358 [情报资料的利用]; G206 [传播理论];

学科分类号：

1205 ; 050302 ;

摘要：

以新浪微博平台为研究对象,利用Python语言和Web自动化工具通过平台提供的应用接口实现自动认证和微博数据的自动抓取,将其转换成需要的数据格式之后,运用深度优先搜索算法进行分析,获得用户的关系并可视化。此外,采用改进的K-means算法进行主题聚类,实验结果表明,改进后的算法更加准确有效。最后,根据用户信息生成兴趣相关性矩阵,采用改进后的K-means算法分析微博用户关注兴趣的相似性。

引用

页码：144 / 148

页数：5

共 11 条

[1] 基于k-means算法的微博用户推荐功能研究 [J].