基于兩種改進(jìn)的聚類(lèi)算法對(duì)新浪微博用戶信息的研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、近幾年來(lái)新浪微博迅猛發(fā)展,已經(jīng)逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分。新浪微博作為一個(gè)信息傳播平臺(tái),它使得人們能夠及時(shí)的獲取第一手信息,同時(shí)作為一個(gè)社交平臺(tái),它讓人們可以通過(guò)一種嶄新的方式與他人交往。在新浪微博中,用戶具有核心地位,無(wú)論是為了在微博平臺(tái)上進(jìn)行廣告營(yíng)銷(xiāo),還是對(duì)微博信息進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè),對(duì)不同微博用戶群體的信息進(jìn)行提煉都是至關(guān)重要的一步
  本文以微博用戶信息數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,以用戶的粉絲數(shù)、微博數(shù)、關(guān)注數(shù)、互粉數(shù)以及博齡數(shù)的

2、取值作為依據(jù),對(duì)微博用戶群體進(jìn)行聚類(lèi)劃分。首先將數(shù)據(jù)可視化從而全面了解了數(shù)據(jù)的分布特征,然后應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理。由于數(shù)據(jù)量很大(21481條用戶信息),且由于大于三的維度從而難以對(duì)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)趨勢(shì)進(jìn)行直觀的評(píng)估。對(duì)此,本文采用了改進(jìn)后的K-Means算法和TwoStep算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。改進(jìn)的K-Mea ns算法是將傳統(tǒng)的K-Means算法與C-H指數(shù)相結(jié)合,從而可以自行的選擇最終聚類(lèi)個(gè)數(shù),TwoStep算法則將傳統(tǒng)的

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