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ITTC数据挖掘平台介绍(二) 微博数据挖掘和分析

简介:
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上节我们介绍了系统的基本框架和特性,本文我们将通过该平台进行微博数据挖掘,并给出一些有意思的结果。

一.微博和微博数据

1.分析微博的意义

       新浪的数据以每天海量的速度增长,它包含了四亿网民的对国家大事的看法,对生活的诉求,对环境和人的观点,以及人际间关系,是了解和分析复杂网络和社会行为的无比重要的资源。因此开发微博分析软件,是有非常重要的意义的。

2.加载微博分析独立组件    

系统主要针对新浪微博,我们为微博开发了独立组件包,将其动态链接库dll文件拷贝到软件的插件目录下,系统就会自动加载。若不希望有该功能,只需简单删除链接文件库即可。

image

系统会将微博相关的算法,资源,数据类型加载到系统插件库中。

  3. 微博数据

组件包内置了用户,微博,评论,热点事件的数据类型的支持,同时提供了Entity Framework的数据库访问能力,使用方便。同时,软件内置了新浪微博API接口,可以方便的从微博中采集微博数据,如下图所示:

image

获取数据后,可以通过下面的可视化组件查看这些数据。

image

您可以对这些数据做筛选,排序等操作,并送入数据管理器,为完成数据分析做准备。

二. 微博分析功能

1. 微博转发和信息溯源

该功能可以让我们了解和分析任一条微博的被转发和评论情况,您可以以简单有效的方式查看微博的事件流传送过程。

使用方法很简单,在数据管理器中选定任意一条微博,在系统菜单上点选“数据”中的”image“,系统即可自动进行分析,结果如下:

image

2.话题分类和观点分析

该功能可以方便的对某用户的话题进行分类,并通过软件内置的”情感语义分析引擎“分析用户情感。并通过可视化组件实现绘图操作。

通过内置的微博采集器获取某名人的微博信息。

image

将”观点分析“和”图表统计输出“两个算法模块拖入算法处理器,并配置要处理的数据源。如下图所示:

image

最终可输出结果,分别以表格和图表的形式,给出分类结果。

image

3. 微博传播图谱

微博在微博网络中被转发的结构,最终可表现为不同的传播模式,36KR的一篇文章介绍了这个特性,链接在这里

我们也完成了类似的功能,并能实现动画布点,按照时间顺序,演示信息的转发逻辑。使用方法也很简单,类似本节第一条,在菜单中选取“微博传播网络”即可。

以下是潘总的微博”本月结束了,跑步100公里目标都没有完成,仅97.6公里” 的转发关系图,明显的,二次转发较少,以一次转发为主。

image

   三.用户关系行为分析

1. 用户关系分析

软件可以对某一批用户的关系进行分析,从而获得用户社团聚类,和人际关系网络。在用户关系分析中,我们采用了特别的相关度计算方法,结合用户的共同喜好,共同好友,地理位置等行为实现计算。当然,由于不同类型的用户可能具有完全不同的行为,软件会自动适配算法参数和权重,并送入聚类模块。

将“微博用户关系计算”,聚类图形显示和K-Means数据聚类拖入算法处理器,如下图所示:

image

这些算法通过自动组装,可实现如下的计算流程:

image

用户关系计算的结果送入K-means聚类中,最终将结果送入聚类图形显示中执行绘图。整个过程全部自动化。

image

最终,可获得好友关系圈,该人的好友主要分为两类,其本科同学和研究生同学。分类结果良好。若希望能更细分,可以将聚类参数进行调节,从而获得类似下图的结果:

image(没有完全显示)

2.用户数据统计

图表统计输出拖入到算法处理器, 该模块会自动根据数据类型加载不同的统计方案,如下图所示,我们采用地理位置的数量统计方法来统计用户的好友地理分布,如图所示:

image

image

3.用户地理位置显示

软件可以根据微博的位置标签,显示某用户在一段时间内的位置信息,并显示在系统内置的地图上。如下图所示:

image

同时,还可以实现”路径漫游”功能,动态播放运动轨迹。

 

四.总结和开发计划

  以上是软件平台目前关于微博的功能介绍。当然,这些结果还不完善。我们下一步的工作是:

1. 对微博数据进行深入语义分析和更加智能的情感分析

2. 微博的舆情分析,以及事件追踪图

3. 对微博特殊用户,如僵尸粉丝予以识别

4. 进一步了解和分析微博信息传播途径

 

有任何问题,欢迎进一步交流。

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