新浪微博用户及其微博特征分析

• 作者: 卢罡 梁宏 许南山
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 新浪微博 User PR值 用户活跃度 用户影响力 幂律分布
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 141-148
• 页数: 8页
• 分类号: TP38
• 字数: 8600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0264

摘要

基于新浪微博用户之间的关注关系网络，分析了衡量微博用户影响力的三个指标——粉丝数、User PR值以及用户活跃度，发现粉丝数分布和User PR值分布均服从幂律分布，活跃度分布不同于前两种分布。分别对三种排名靠前的用户及其发布的微博进行分析，发现排名靠前的用户中，User PR值的认证用户多于粉丝数；活跃度排名靠前的用户在广告营销活动中受到广泛的青睐；新浪微博用户乐于转发和评论他人的微博，微博中嵌入了大量的图片、视频和链接。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许南山	北京化工大学信息科学与技术学院	58	358	10.0	16.0
2	卢罡	北京化工大学信息科学与技术学院	19	80	5.0	7.0
3	梁宏	北京化工大学信息科学与技术学院	1	12	1.0	1.0