基于热点事件的微博用户行为聚类实证分析*

情报探索

• 信息化论坛 •

基于热点事件的微博用户行为聚类实证分析*

李运华　汪祖柱　叶燕霞张星星

（安徽大学管理学院　安徽合肥　230601）

出版日期:2016-02-15 发布日期:2016-03-01
作者简介:李运华（1991—），男，本科，研究方向为信息管理；汪祖柱（1969—），男，信息管理系主任，副教授，博士，研究方向为信息管理理论与方法。
基金资助:
*本文系安徽大学2014年省级大学生创新创业训练计划项目“K-means方法在微博数据挖掘中的应用——以新浪微博为例”(项目编号：201410357303)研究成果之一。

Online:2016-02-15 Published:2016-03-01

摘要/Abstract

摘要： ［目的/意义］研究微博用户行为对热点事件传播的重要作用，为政府的微博传播管理提供决策参考。［方法/过程］首先对微博热点事件传播及微博用户行为的相关研究进行回顾，然后选择新浪微博的一个热点事件作为案例，采用K均值聚类方法对微博用户的参与行为进行分析。［结果/结论］分析发现该热点事件中的微博用户可分为3种类型：优质传播用户、狂热传播用户和一般传播用户，各类型用户对于热点事件传播的作用不同。提出政府可实施实时监控优质传播用户，实时监控并加强教育狂热传播用户，引导教育一般传播用户的管理方法。

关键词: 热点事件, 微博用户, K均值聚类, 用户行为

李运华　汪祖柱　叶燕霞等. 基于热点事件的微博用户行为聚类实证分析*[J]. 情报探索.

[1]	朱灵慧钱鹏. 基于bilibili的弹幕视频分享网站核心用户群体特征研究[J]. 情报探索, 2020, 1(3): 1-.
[2]	吴惠娴邹永利. 医院微信公众号用户使用行为的影响因素研究[J]. 情报探索, 2019, 1(9): 1-.
[3]	严炜炜温馨. 垂直领域视频教学平台用户在线学习规律分析[J]. 情报探索, 2019, 1(8): 1-.
[4]	朱艺青齐林峰. 用户发帖行为、用户类型与兴趣群组之间的关系研究[J]. 情报探索, 2019, 1(3): 1-.
[5]	罗文菁. 信息构建视域下的移动用户行为数据收集与应用研究*[J]. 情报探索, 2019, 1(2): 1-.
[6]	沈　波　胡云发. 基于用户行为特征的虚拟品牌社区用户分类研究*[J]. 情报探索, 2018, 1(7): 12-.
[7]	贺芳. 基于用户细分的微博社区用户流失预测研究[J]. 情报探索, 2018, 1(12): 1-.
[8]	杨甜. 高校图书馆微信公众平台用户持续关注行为影响因素研究[J]. 情报探索, 2017, 1(2): 1-.
[9]	勾丹　崔淑贞. 智慧图书馆的智慧服务模式及其实现[J]. 情报探索, 2016, 1(3): 1-.

基于热点事件的微博用户行为聚类实证分析*

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 9

编辑推荐

Metrics

本文评价