微博用户关系与社会网络

在Web社会网络分析中，分析用户行为及偏好是关键课题之一。以微博为例，通过对用户历史行为的统计分析，提取影响决策的因素，并定性分析它们之间的关联关系，以揭示用户潜在的偏好。利用CP-nets偏好表达工具建立用户偏好模型，有效表达各因素之间的偏好关系，并导出最优特性，帮助用户进行信息转发决策。

社交网络环境的大数据化趋势，使微博博主的信息被收集整合，为其特征与行为分析提供了基础。

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。

通过分析用户的转发、评论和提及等行为，运用统计分析方法评估微博用户在传播影响力中的贡献。提出一种基于行为权值分配的PageRank算法，定量分析传播影响力的大小。实验结果显示，该算法相较传统算法更准确，尤其是在反映用户传播影响力方面。

微博广告生态以其复杂性著称，这源于微博平台本身的开放特性，吸引了类型广泛的广告客户，涵盖电商、App、O2O以及媒体/品牌等多个领域。 不同类型的广告主在投放方式和目标上呈现出显著差异： 电商: 倾向于采用传统的投放方式，主要目标是吸引用户注册或促成购买行为。 App: 注重App下载量或提升用户活跃度，以此作为主要的投放目标。 O2O: 致力于获取电话咨询、引导线下到店以及收集潜在客户信息。 媒体/品牌: 看重粉丝增长、扩大品牌影响力和传播范围。 值得注意的是，不同广告主对微博广告产品的理解和运用程度存在较大差异，这为数据挖掘和分析带来了挑战。

这是一个基于JSP和Servlet的简易微博项目，涵盖了图片上传、MySQL分页、JSTL以及数据库设计等功能，适合Java Web入门学习。

微博内容定向采集工具 这款工具能够根据您指定的关键词和日期范围，精准抓取微博平台上的相关内容，助力您进行舆情监测、市场调研、竞品分析等工作。 主要功能： 关键词设定：支持设定多个关键词，并可选择包含任意关键词、包含所有关键词或排除特定关键词等匹配模式。 日期范围选择：可设定具体的起始日期和结束日期，精准锁定目标时间段内的微博内容。 数据导出：支持将采集到的微博内容导出为多种格式，方便您进行后续分析和处理。 使用场景： 品牌监测：追踪品牌相关话题的讨论热度和舆论走向，及时了解消费者反馈。 热点事件追踪：快速收集特定事件的相关微博内容，把握事件发展脉络和舆论动态。 市场调研：了解目标用户群体

学习有关图算法和社会网络分析的相关知识，可以从国外网站下载。

提供超过2万条数据集，可用于复杂网络及相关研究领域。