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用户发帖行为、用户类型与兴趣群组之间的关系研究

         

摘要

[目的/意义]旨在为社交媒体的用户行为与用户类型研究提供参考.[方法/过程]以Facebook用户为研究对象,采用两级聚类方法.首先,根据用户元数据将帖子分组,包括帖子主观及极端程度、帖子长度、用户互动频率,以此来揭示用户发帖行为;其次,将用户发帖风格和行为特征规范化并组合成一个特征向量,将K-均值聚类应用于标准化后的多维特征向量;最后,根据用户发帖风格、情感和影响力识别出不同特征的用户类型.[结果/结论]通过5种用户类型来描述用户发帖行为,同时,这些用户类型会在不同的兴趣群组中呈现出不同的分布状态.针对这一现象,社交媒体可以对用户进行个性化推荐,从而提高用户活跃度,增加用户黏性.

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