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现代图书情报技术  2013, Vol. 29 Issue (7/8): 94-100    DOI: 10.11925/infotech.1003-3513.2013.07-08.14
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微博用户行为统计特性及其动力学分析
何静, 郭进利, 徐雪娟
上海理工大学管理学院 上海 200093
Analysis on Statistical Characteristic and Dynamics for User Behavior in Microblog Communities
He Jing, Guo Jinli, Xu Xuejuan
Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
全文: PDF(1135 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 以新浪微博为研究对象,运用复杂网络和统计学的方法从个体和群体层面对微博的网络拓扑结构和用户的行为特性进行统计分析。结果表明,微博用户的行为表现出多重的标度特性,其中节点的度分布和微博发布行为近似服从幂律分布,而转发和评论行为表现为指数截断的幂律分布。在此基础上,运用兴趣驱动机制和重尾特性对其进行分析,得到微博用户行为的一些共性。这可以为微博信息的传播动力学研究提供有益的帮助。
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作者相关文章
何静
郭进利
徐雪娟
关键词 微博社交网络用户行为指数截断的幂律分布    
Abstract:Using the complex network and statistical methods, this paper analyzes the network topology and user behavior characteristics of the Sina micro-blogging on the individual and group levels. The results show that human behaviors have different multi-scaling characteristics. Of which, node degree distribution and microblog-post behavior approximately obey the power law distribution; however the forwarding and comment behavior obeys exponential truncated power-law distribution. Based on this, the interest-driven mechanism and heavy-tail characteristics of the user behavior are studied and some commonalities are botained. It is helpful to the research of public opinion propagation dynamics.
Key wordsMicro-blogging    Social network    User behavior    Exponential truncated power-law distribution
收稿日期: 2013-06-03     
: 

N94

 
基金资助:

本文系国家自然科学基金项目"基于随机服务理论的复杂网络和人类动力学演化模型"(项目编号:70871082);上海市一流学科建设项目"上海市管理科学与工程一流学科建设项目"(项目编号:S1201YLXK)和上海市研究生创新基金项目"基于复杂网络的微博舆论传播动力学研究"(项目编号:JWCXSL1202)的研究成果之一。

引用本文:   
何静, 郭进利, 徐雪娟. 微博用户行为统计特性及其动力学分析[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(7/8): 94-100.
He Jing, Guo Jinli, Xu Xuejuan. Analysis on Statistical Characteristic and Dynamics for User Behavior in Microblog Communities. New Technology of Library and Information Service, DOI:10.11925/infotech.1003-3513.2013.07-08.14.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2013.07-08.14
[1] 中国互联网络信息中心.中国互联网络发展状况统计报告[R/OL].[2013-05-16]. http://www.cnnic.net.cn.(China Internet Network Information Center. China Internet Development Statistics Report[R/OL].[2013-05-16]. http://www.cnnic.net.cn.)
[2] Barabási A L. The Origin of Bursts and Heavy Tails in Human Dynamics[J].Nature,2005,435:207-211.
[3] 赵庚生,张宁.群体用户的网页浏览模式[A].//郭进利,周涛,张宁,等.人类行为动力学模型[M].香港:上海系统科学出版社,2008:138-143.(Zhao Gengsheng, Zhang Ning. The Patterns of Web Browse for Group Users[A].//Guo Jinli, Zhou Tao, Zhang Ning, et al. Dynamic Model of Human Behavior[M].HongKong: Shanghai System Scientific Publishers, 2008:138-143.)
[4] 洪伟,韩筱璞,周涛,等.短信息通信中的多重标度特性[A].//郭进利,周涛,张宁,等.人类行为动力学模型[M].香港:上海系统科学出版社, 2008:108-117.(Hong Wei, Han Xiaopu, Zhou Tao, et al. Multi-scale Characteristics of Short Message Communication[A].//Guo Jinli, Zhou Tao, Zhang Ning, et al. Dynamic Model of Human Behavior[M].HongKong: Shanghai System Scientific Publishers, 2008:108-117.)
[5] 周涛.在线电影点播中的人类动力学模式[J]. 复杂系统与复杂性科学,2008,5(1):1-5.(Zhou Tao. Human Activity Pattern on On-line Movie Watching[J].Complex Systems and Complexity Science, 2008, 5(1):1-5.)
[6] 樊超,郭进利,纪雅莉, 等.基于图书借阅的人类行为标度律分析[J]. 图书情报工作,2010,54(15):35-39.(Fan Chao, Guo Jinli, Ji Yali, et al. Analysis of Human Behavior Scaling Law Based on Library Loans[J]. Library and Information Service, 2010,54(15):35-39.)
[7] 戴双星,陈冠雄,周涛,等.兴趣驱动的人类动力学模型研究[A].//郭进利,周涛,张宁,等.人类行为动力学模型[M].香港:上海系统科学出版社,2008:54-58. (Dai Shuangxing, Chen Guanxiong, Zhou Tao, et al. Research on Interest-Driven Human Dynamics Model[A].//Guo Jinli, Zhou Tao, Zhang Ning, et al. Dynamic Model of Human Behavior[M].HongKong: Shanghai System Scientific Publishers, 2008:54-58.)
[8] Guo J, Fan C, Guo Z. Weblog Patterns and Human Dynamics with Decreasing Interest[J]. The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems, 2011, 81(3): 341-344.
[9] 尹书华.基于复杂网络的微博用户关系网络特性研究[J]. 西南师范大学学报:自然科学版, 2011, 36(6): 57-61.(Yin Shuhua. A Research of User Relations Properties Based on a Complex Network of Microblog[J]. Journal of Southwest China Normal University:Natural Science Edition, 2011, 36(6): 57-61.)
[10] Yan Q, Yi L, Wu L. Human Dynamic Model Co-driven by Interest and Social Identity in the MicroBlog Community[J]. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2012, 391 (4) :1540-1545.
[11] 赵文兵,朱庆华,吴克文,等.微博客用户特性及动机分析——以和讯财经微博为例[J]. 现代图书情报技术,2011(2):69-75.(Zhao Wenbing, Zhu Qinghua, Wu Kewen, et al. Analysis of Micro-blogging User Character and Motivation[J]. New Technology of Library and Information Service, 2011(2):69-75.)
[1] 仇丽青,贾玮,范鑫. 基于重叠社区的影响力最大化算法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 94-102.
[2] 安璐,梁艳平. 突发公共卫生事件微博话题与用户行为选择研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 33-41.
[3] 席林娜,窦永香. 基于计划行为理论的微博用户转发行为影响因素研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 13-20.
[4] 赵明清,武圣强. 基于微博情感分析的股市加权预测方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 43-51.
[5] 伍杰华,沈静,周蓓. 基于迁移成分分析的多层社交网络链接分类*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 88-99.
[6] 曾子明,杨倩雯. 基于LDA和AdaBoost多特征组合的微博情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 51-59.
[7] 郭博,赵隽瑞,孙宇. 社会化问答社区用户行为统计特性及其动力学分析: 以知乎网为例[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(4): 48-58.
[8] 王飞飞,张生太. 移动社交网络微信用户信息发布行为统计特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(4): 99-109.
[9] 张凌,罗曼曼,朱礼军. 基于社交网络的信息扩散分析研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 46-57.
[10] 李纲,王晓,郭洋. 基于成员合作共现的微信群内部关系研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(11): 54-63.
[11] 高永兵,杨贵朋,张娣,马占飞. 基于突显词博文聚类的官微事件检测方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 57-64.
[12] 何跃,朱灿. 基于微博的意见领袖网情感特征分析*——以“非法疫苗”事件为例[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 65-73.
[13] 敦欣卉,张云秋,杨铠西. 基于微博的细粒度情感分析[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 61-72.
[14] 陈远,刘福珍,吴江. 基于二模复杂网络的共享经济平台用户交互行为研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 72-82.
[15] 夏立新,杨金庆,程秀峰. 基于情境感知技术的移动数据自动采集系统设计与实现*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 82-93.
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