微博用户兴趣挖掘基于背景与内容

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

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

微博用户之间错综复杂的关系构建了一个庞大的在线社会网络，映射了现实社会中人际交往的脉络。这种网络关系并非铁板一块，强关系与弱关系相互交织，并呈现出幂律等级分布的特性。

为了克服传统分析方法易受噪声和人为因素干扰导致分析结果不准确的缺陷，本研究提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型以矢量空间模型为基础，深入分析了用户兴趣推荐模型的结构及其与周边模型的交互关系，并在此基础上划分了服务器网络部署模块，设计了模型的运行网络结构。为了提高模型的效率和可扩展性，本研究利用MapReduce模型将任务分发到分布式计算机集群中，从而构建出能够满足用户个性化需求的推荐模型。此外，模型还利用了大数据双层关联规则数据挖掘技术来获取用户感兴趣的网络数据，并根据推荐结果评估用户对推荐内容的兴趣程度。实验结果显示，该分析方法的准确率高达98%，且对大规模社交网络用

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。

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。

拓扑结构的微博应用，蛮适合做数据挖掘方向的参考资料。整个 PPT 基于图论来建模，用有向加权图模拟用户之间的互动关系，比如节点 V表示用户，边 E表示关系，权重 W衡量影响力——说白了，就是看谁说话管用。逻辑清晰，建模思路也比较标准，适合刚入门或打算用微博数据做图挖掘的朋友。

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。

在大数据环境下，传统关系型数据库难以处理TB或PB级的数据。NoSQL数据库应运而生，尤其是以Apache HBase为代表的技术，占据了海量数据存储的主流地位。本教程从实战出发，帮助学员全面掌握HBase的使用技巧，目标如下：1. 了解分布式存储的原理和架构。2. 掌握如何使用HBase实现海量数据存储与检索。3. 掌握HBase开发中常见问题及优化技术。