基于社交网络数据的用户群体画像构建方法研究

• 作者: 王伟 索晓阳
• 来源期刊: 网络空间安全
• 关键词: 社交网络 用户群体画像 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 数据安全与治理
• 页码范围: 55-61
• 页数: 7页
• 字数: 5720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9456.2019.09.008

摘要

随着网络技术的发展,社交网络成为人们信息获取、观点分享的主要平台,在人们日常生活中占据重要地位.对社交网络信息进行挖掘,构建社交网络用户群体画像,对用户个性化服务、商业精准营销、网络舆情监控的引导有重要意义.当前,社交网络用户群体画像全面性、精准性有所欠缺,对此文章提出了一种基于社交网络数据的用户群体画像构建方法,对社交网络用户信息进行挖掘,从基本特征、内容特征、统计特征、行为特征等方面对用户群体进行全面精准刻画,充分了解用户群体兴趣偏好、行为倾向、价值诉求.使用机器学习、BP神经网络、LDA、特征融合等方法提取用户主题、表情符、发文习惯、位置等20类特征,构建社交网络用户个人画像,聚类分析得到用户群体,构建社交网络用户群体画像,为智能精准营销、平台个性化服务、舆情监控提供支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	94	572	12.0	20.0
2	索晓阳	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	1	0	0.0	0.0