社交博客用户分层与话题演化研究——以MetaFilter Music版块为例

被引:4
作者
杜海燕
叶光辉
机构
[1] 武汉大学信息管理学院
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词
社交博客; 话题演化; MetaFilter; 用户分层;
D O I
10.13365/j.jirm.2015.04.039
中图分类号
G206 [传播理论];
学科分类号
摘要
结合时序分析、聚类分析与复杂网络分析,对社交博客用户分层及话题演化进行了分析。依据用户在社交媒体中的活跃程度,设置关联强度阈值和比例,提取核心用户群体。统计各年度整个用户群体关注的热点话题,对比核心用户群体关注的热点话题,评估核心用户群体对热点话题衍生的影响大小。实证分析可知核心用户群体对热点话题衍生具有显著影响,长尾效应使得非核心用户群的影响也不能忽视。
引用
收藏
页码:39 / 46
页数:8
相关论文
共 6 条
[1]   “小众专家”特征识别——基于MetaFilter的实证分析 [J].
李纲 ;
叶光辉 ;
张岩 .
现代图书情报技术, 2015, (06) :71-77
[2]   基于用户关系与属性的微博意见领袖挖掘方法 [J].
尹衍腾 ;
李学明 ;
蔡孟松 .
计算机工程, 2013, 39 (04) :184-189
[3]   一种相关话题微博信息的筛选规则学习算法 [J].
莫溢 ;
刘盛华 ;
刘悦 ;
程学旗 .
中文信息学报, 2012, 26 (05) :1-6+39
[4]   基于中心化的微博热点发现方法 [J].
蔡淑琴 ;
张静 ;
王旸 ;
马玉涛 ;
林勇 .
管理学报, 2012, 9 (06) :874-879
[5]   基于UGC下的意见领袖发现研究 [J].
蒋翠清 ;
朱义生 ;
丁勇 .
情报杂志, 2011, 30 (10) :82-85
[6]   Identifying and evaluating the internet opinion leader community based on k-clique clustering [J].
Weizhe Zhang ;
Hui He ;
Boran Cao .
Neural Computing and Applications, 2014, 25 :595-602