互联网时代微博在高校图书馆中的应用

随着互联网技术和高校图书馆的快速发展,微博使得用户更好地参与图书馆网络信息的建构.高校图书馆微博服务和优势,给图书馆带来了新的生机和活力,本文分析了微博在高校图书馆创新服务的应用优势.     

品评IT Pro社区

本文就2006年度的行业调查所关注的几个问题：IT专业人士都参与哪些类型的社区交互活动、IT专业人士对自身工作的满意度。以及社区活动与工作满意度之间的某种关系进行分析和讨论。也许您越是在工作中感到快乐和满意，就越会积极活跃地参与社区活动，反之亦然。[编者按]     

基于R-C模型的微博社区用户影响力分析

微博社区中用户的影响力对微博信息的有效传播具有重要意义。为了快速并准确地寻找微博社区信息传播的规律,提出一种基于微博社区计算用户影响力的USR算法。首先提取种子用户的数据,利用R-C模型进行微博社区发现,在划分好的社区中选取一个社区;然后依据USR算法,对社区内的用户进行影响力计算;最后输出用户的影响力。以新浪微博数据集为例,提出孤立点的概念和信息传播实际影响人次覆盖率评价指标,将USR算法与传统影响力算法进行对比。实验结果表明,使用USR算法能够得到较优的结果。     

网络社区用户行为仿真与分析

借鉴行为经济学中的心理账户理论,将用户在参与网络社区时的心理账户分为社区归属感、知识共享、人际关系的维护和个人价值认同四个子账户,通过模拟社区中活跃者和潜水者在参与社区话题时心理账户对行为的影响,得出了网络社区用户数量变化及其影响因素的重要结论. 这些结论对于帮助社区经营者准确地把握用户行为的深层次心理需求,及时改善社区经营具有重要意义.     

基于用户紧密度的微博网络社区发现算法

针对微博网络社区难以准确划分的问题,根据微博网络的特性,提出一种基于用户紧密度的微博网络社区发现算法。根据微博网络中用户间的交互度与共有邻居相似度来计算用户紧密度,并与传统的GN算法相结合对微博网络进行社区划分。通过对真实社会网络和微博模拟网络进行实验验证,实验结果表明,该算法可以有效地发现网络中的社区结构。     

基于链接分析和用户兴趣的微博社区发现算法

微博网络中的每一个节点代表一个微博用户,微博用户之间除了存在一定的社会关系外,用户本身也具有一定的特性。用户之间明显的链接关系可以为社区发现提供重要的线索,但两个用户之间如果有相似的兴趣,那么即使用户之间没有明显的链接关系他们也可能加入到同一个社区,而传统的社区发现方法大多基于单个方面进行考虑。所以,提出一种结合链接分析和用户兴趣的微博社区发现方法。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

一种新的微博社区发现算法

在舆情分析、微博营销和个性化推荐等方面,微博社区发现的研究都具有重要的应用价值。为了准确而有效地发现微博社交网络中的社区,提出一种基于信任关联度的微博社区发现算法(TRKM算法)。该算法通过微博用户的评论、转发、原创微博等属性来构造节点间信任关联度,再利用微博社区的模块度对网络社区划分效果进行评价。在新浪微博明星和普通用户数据集上进行实验,并将TRKM算法与传统K-means算法作比较。实验表明,该算法能够更有效地发现微博用户关系网络中的社区结构。     

一种基于主题相似性和网络拓扑的微博社区发现方法

随着微博的迅速发展和大量普及, 微博社区发现已经成为新兴的研究热点. 发现网络社区有助于运营商理解网络结构和用户特征, 为用户提供个性化服务. 目前有关社区挖掘的研究大多只关注于网络结构, 忽略节点内容. 本文综合考虑网络结构和节点内容, 提出一种基于用户主题相似性和网络拓扑结构的微博社区发现方法. 首先从微博文本中抽取用户主题, 然后结合用户之间的链接关系, 对它们进行基于相似性的聚类, 最终获得社区结构. 在真实数据集上的实验证明: 所提出的方法不但能够发现潜在社区, 而且还能获知社区主题.     

基于R-C模型的微博用户社区发现

在微博市场营销、个性化推荐等应用中,发现兴趣和网络结构双内聚的用户社区起着至关重要的作用。现阶段,绝大多数的用户社区发现算法往往将用户联系与用户内容相隔离,从而导致其社区发现结果不够合理,而少数综合用户联系和内容的用户社区发现算法较为复杂;LCA 算法是重叠社区发现算法中算法效率较高且社区质量较好的算法,然而,其在聚类时未考虑边的真实兴趣体现。针对这些问题,构建了以关注关系为网络节点、以关注关系之间是否有共同用户为关注关系潜在的边、以关注关系所关联用户的兴趣集的交集为关注关系的兴趣特征,构建微博网络 R-C 模型,并探讨了其进行微博用户社区发现的方法,分析了该方法的复杂度。最后,以新浪微博数据集为实验,对照节点CNM算法和LCA算法,从兴趣内聚和网络结构内聚两方面进行分析,发现该方法能够发现更好的微博用户社区。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

微博社交网络社区发现方法研究

基于分析微博社交网络用户之间关系,提出了一种适用于微博的社区发现方法。实验表明这种方法能够有效地发掘微博社交网络中的社区结构。     

一种新的新浪微博好友推荐算法

鉴于新浪微博现有好友推荐机制的不足,提出一种新的新浪微博好友推荐算法。研究微博社区结构和权威用户对好友推荐的影响。在同一微博社区中,通过查找权威用户,并结合用户之间的兴趣相似度和信任度进行好友推荐。推荐过程中两次计算了用户的兴趣相似度并引入用户间信任度传播模型。通过跟踪多组新浪微博目标用户,将新浪微博提供的好友推荐列表和该算法推荐的好友列表作对比,实验表明该算法具有更好的推荐效果。     

基于主题和链接分析的微博社区发现算法

针对传统社区发现方法大多基于链接或主题关系, 且没有考虑获取微博用户社会信息时的限制, 无法有效识别微博中多个社区的问题, 提出了一种综合基于主题和链接分析的微博社区发现算法来挖掘微博中多个社区。算法首先研究微博用户的链接及博文主题特性, 定义了链接相关度和主题相关度公式; 然后推出用户总相关度公式, 以此来计算节点间的传递概率, 用改进后的标签传递算法对用户分类; 最终划分出兴趣相似且社会联系紧密的用户群。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

社区热点微博推荐研究

分析并总结了影响用户对特定微博兴趣的若干因素,在此基础上基于潜在因素模型提出了1个融合显式特征和潜在特征的社区热点微博推荐算法(community micro-blog recommendation,CMR),并将其用于发现微博兴趣社区热点信息.算法在3个兴趣社区上进行了实验,结果表明:1)融合2种特征信息的微博推荐效果好于使用单一特征信息的推荐;2)CMR的推荐效果好于基于转发次数的对照实验(micro-blog repost rank based recommendation,MRR);3)通过分析各个算法所推荐的微博内容,发现CMR倾向于为用户推荐兴趣社区相关微博,而MRR倾向于为用户推荐公共热点微博.     

一种新的微博社区用户影响力评估算法

近年来,微博用户都凭借其自身在社区中的影响力来对信息传播做出贡献,尤其是活跃的大V用户能够引起信息广泛的传播。为了在微博社区中提高用户影响力衡量的准确性,提出了一种基于传统的PageRank算法和用户交互行为的用户影响力改进算法(IUIR算法),此算法通过直接质量指数和间接质量指数来构建微博用户的质量指数,再结合近期用户的活跃度来构造用户影响力评价公式。在新浪微博数据集上进行实验,并与传统的PageRank算法作比较,结果表明,该算法能够更有效地反映微博用户影响力的排名。     

基于相似度的微博社交网络的社区发现方法

作为一种新兴的社交媒体,微博由于其信息的简短性、实时性和公开性,在短短4年内已积累数以亿计的用户并且数量还在迅速增长,由此带来的社会影响日益广泛.对微博用户关系网络进行社区发现具有重要的理论和实际意义.根据微博网络的有向性及建立关注关系的随意性等特点,提出一种基于共同关注和共同粉丝的微博用户相似度,定义此相似度的模块化函数,依据贪心算法思想设计出基于此模块化函数最大化的社区发现方法,并在此基础上将该方法推广到具有标签信息的微博网络中.应用该方法处理了3个真实的微博用户关系网络数据,结果表明该方法可以有效地发掘微博用户关系网络中的社区结构.     

结合微博关注特性的UF_AT模型用户兴趣挖掘研究

微博作为国内主流社交网站,信息量与日俱增.目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面.从用户微博内容出发,结合用户关注对象微博,提出一种改进作者主题模型UF_AT(users focus-author topic).最后对真实数据进行实验得出,模型在用户兴趣主题以及主题词概率值上均高于AT模型,而且用户兴趣主题准确、全面,同时验证了UF_AT模型在挖掘用户兴趣中的有效性.     

基于Android的微博客户端设计与实现

基于当前微博的流行以及开发Android微博客户端的必要性,给出了Android微博客户端软件的整体结构,并实现了登录新浪与搜狐的两个微博社区功能,对好友微博信息和公共微博信息浏览,发表微博或对某个用户所发表的微博进行评论等功能。     

面向微博话题的用户影响力分析算法

微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分，一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题，提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序（TSRank）算法。首先，基于微博话题分析用户转发行为时间性，进一步构建用户转发和用户博文转发两种话题转发关系网络，预测用户话题信息传播能力；然后，分析用户个人历史微博和背景话题微博文本内容，挖掘用户与背景话题之间的关联性；最后，综合考虑用户话题信息传播能力以及用户与背景话题间关联性计算微博用户影响力。爬取新浪微博真实话题数据进行实验，实验结果表明，话题关联度更高用户的话题转发量明显大于关联度很低的用户，引入用户转发行为时间性相比无转发时间性，TSRank算法的捕获率（CR）提高了18.7%，进一步与典型影响力分析算法WBRank、TwitterRank和PageRank相比，TSRank算法在准确率和召回率上分别提高了5.9%、8.7%、13.1%和6.7%、9.1%、14.2%，验证了TSRank算法的有效性。该研究成果对社交网络的社会属性、话题传播等理论研究以及好友推荐、舆情监控等应用研究具有支撑作用。     

运营商如何利用微博做好客服

微博的火爆让许多人始料不及,微博简单的参与方式和跨科层的社群形态促发了大量用户参与。在快餐文化和片段化生活方式的双重推挤下,个人的注意力也呈发散状,很难做到长时间的聚焦,微博碎片化的表达方式正契合了用户片段化的生活方式。