一种面向微博的特定倾向的高影响力用户群发现方法

摘要

本发明涉及社会化媒体数据分析与挖掘技术领域，提供了一种面向微博的特定倾向的高影响力用户群发现方法，该方法包括：S1、对微博网站上的数据进行抓取；S2、对获取的数据进行分析，找出每条微博所对应的不同主题；S3、建立新的微博网络拓扑结构；S4、分析用户的特定倾向与活跃程度，计算出用户间的传播概率；S5、根据得到的传播概率，找出面向特定主题的具有最大影响力的用户群。本发明综合考虑了微博的拓扑结构和微博的内容及主题，能反映真实情况。

主权项

一种面向微博的特定倾向的高影响力用户群发现方法，其特征在于，包括：S1、对微博网站上的数据进行抓取，所述数据包括用户对微博的转发与评论数据；S2、对获取的数据进行分析，找出每条微博所对应的不同主题；基于LDA模型计算微博的主题，所述LDA模型不考虑语法问题，对于每一篇微博视为一个词频向量，将文本信息转换为数字信息；通过提取微博中的互异单词，并删除其中的停用词，推断出“微博—主题”的分布与“主题—单词”的分布；根据这两个分布，判断微博作者以及传播者所感兴趣的主题与各主题所占的比例，作为分析用户的特定倾向；取其比例最高的前三项主题作为微博内容的特定倾向；S3、建立新的微博网络拓扑结构，根据所获取的数据中的转发与评论的关系，重新建立网络；S4、分析用户的特定倾向与活跃程度，计算出用户间的传播概率；S5、根据得到的传播概率，找出面向特定主题的具有最大影响力的用户群。