基于文本分析的人物画像技术研究——以知乎大V为例

• 作者: 张璐 景嘉欣 蔡京伦 陈宇
• 来源期刊: 软件工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高影响力用户 文本分析 人物画像 知乎
• 年，卷（期）: rjgcyyy_2020,（3）
• 页码范围: 201-215
• 页数: 15页
• 分类号: TP3

摘要

社交媒体高影响力用户集独特的内容、自带话题的商业价值以及高效的流量变现能力于一体。构建高影响力人物画像,可以直观展示群体人员的典型特征,对扩大优秀网络文化的辐射力以及对平台提供精准服务、维系核心用户、监管引导舆情等具有重要作用。我们以知乎大V为例,利用Python获取和处理用户行为数据,从知乎大V多个维度构建用户画像概念模型,用“WordCloud”、“Mapplotlib”以及“Pyecharts”等工具进行可视化,开展实证研究。实验结果表明知乎大V主要分为两大类,以随机选取的领域大V作为典型代表,得到不同高影响力用户的典型人物画像,依据用户及其粉丝的关键群体特征属性,表明用户画像模型可以在社交平台的个性化服务、推荐系统、精准营销等方面带来巨大的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宇		2	0	0.0	0.0
2	张璐		1	0	0.0	0.0
3	景嘉欣		1	0	0.0	0.0
4	蔡京伦		1	0	0.0	0.0