新浪微博不同类别话题的用户特征研究

摘要：

[目的/意义]热门话题是新浪微博最热门、使用最广泛和最受关注的应用之一，是人们获取最新热点及资讯的重要平台。因此，研究不同类别热门话题的用户特征以及不同类别话题之间用户的关联性，可以使企业更精确地寻找目标用户，并制定相应策略。[方法/过程]论文以新浪微博财经类、公益类、社会类、娱乐类4个类别的热门话题的数据为基础，首先采用文献检索法找到研究用户特征的指标，根据这些指标建立“关注度指数”模型，比较不同类别用户的关注度指数的差异，其次以“关注度指数”为指标，用K-means算法对所有用户进行分类。最后运用Apriori算法，分析话题类别间的关联度。[结果/结论]实证研究结果表明：财经类和公益类话题的用户主要担任旁观者角色，社会类话题的用户中热衷者比例较高，而娱乐类用户则主要为参与者；此外，通过关联分析，我们发现关注财经类话题的微博用户通常也会关注公益类话题或社会类话题；而关注公益类话题的用户也倾向于关注社会类话题，反之亦然。

关键词：微博、话题类别、关注度指数、K-means算法、Apriori算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP393.09(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川大学中央高校基本科研业务费项目skqy201406。

在线出版日期：2016-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：107-110,36