基于社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,我們生活在一個(gè)數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)的年代。每天都有來(lái)自商業(yè)、科學(xué)等各個(gè)不同領(lǐng)域以及我們?nèi)粘Ｉ畹臄?shù)千兆兆字節(jié)存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、萬(wàn)維網(wǎng)和各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備。數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)、巨大的數(shù)據(jù)量使得當(dāng)今的時(shí)代成為一個(gè)真正的數(shù)據(jù)時(shí)代。信息技術(shù)自然進(jìn)化促發(fā)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘可從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有趣的模式和知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘可應(yīng)用與金融數(shù)據(jù)分析、零售業(yè)、電信業(yè)、生物學(xué)數(shù)據(jù)分析以及其他科學(xué)應(yīng)用。
　　在互聯(lián)網(wǎng)上,用戶使用的最

2、多的就是社交網(wǎng)絡(luò)。人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)上分享信息,海量的數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘提供了前提條件,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可挖掘出數(shù)據(jù)之間存在的潛在信息。數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)分析可以將相似度較高的用戶數(shù)據(jù)聚成一個(gè)類(lèi)。本文先用Python從社交網(wǎng)絡(luò)新浪微博上提取熱門(mén)話題和參與話題的用戶信息,然后采用分級(jí)聚類(lèi)算法對(duì)提取的熱門(mén)話題進(jìn)行聚類(lèi)。本文還采用另外一種算法:協(xié)作型過(guò)濾算法對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。最后將兩種算法的結(jié)果進(jìn)行分析比較。通過(guò)得出的結(jié)果可對(duì)用戶推薦屬于同一類(lèi)的