【摘 要】
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随着互联网时代的到来,人们完成信息交流的方式不再局限于现实媒介,许多人开始使用互联网进行信息交流,在线社交平台便是其中的一种。微博作为其中一种网络信息交流平台受到众多人们的喜爱。在使用微博的用户越来越多后,大量的用户集群使微博具有社交网络特性,通过用户间的关注关系、转发功能使用户间存在紧密的联系,因此对微博社交网络进行分析逐渐成为人们研究的热点。本文对于微博社会网络分析的研究主要有以下几个方面:1
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随着互联网时代的到来,人们完成信息交流的方式不再局限于现实媒介,许多人开始使用互联网进行信息交流,在线社交平台便是其中的一种。微博作为其中一种网络信息交流平台受到众多人们的喜爱。在使用微博的用户越来越多后,大量的用户集群使微博具有社交网络特性,通过用户间的关注关系、转发功能使用户间存在紧密的联系,因此对微博社交网络进行分析逐渐成为人们研究的热点。本文对于微博社会网络分析的研究主要有以下几个方面:1、讨论了本文主要研究内容的研究现状,并讨论了相关理论概念及技术。2、通过分布式爬虫系统获取社交网络平台中的资源,以微博为目标,搭建了完整的分布式爬虫体系,分析研究了反爬虫技术以及解决办法,完成对数据的分析、处理和存储,为之后的工作提供数据基础。3、进一步分析通过分布式爬虫获取的微博数据,对爬取到的微博用户进行社区划分,通过Spark并行化框架实现基于GraphX的并行化Louvain算法,使算法的运行效率显著提升。4、学习研究了社区意见领袖发现算法,以PageRank算法的思想为根据,对比分析了社区网络与网页链接网络的相似性,发现社区网络中的用户的用户初始影响力特性以及用户交互行为影响力特性,并根据这些特性设计实现了WeiboLeaderRank社区意见领袖挖掘算法。
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