拓扑链接结构分析图论建模与微博数据挖掘

本资源探讨了在数据仓库与数据挖掘技术的基础上，微博如何快速崛起，以及其在崛起过程中运用了哪些数据挖掘相关技术。

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。

社会网络是一种利用网络和图论社会关系的学科，适用于理解互联网中信息传播、用户行为等。你可以用它社交媒体、线上社群中的互动模式。通过数据，可以揭示信息传播的趋势、关系结构和关键节点。在 Web 社会网络中，的是海量的用户生成内容（UGC）和信息流动，使用的技术比如图论和数据挖掘强大。如果你对这块感兴趣，可以参考一些常见的工具和理论来进行深度哦。

资源目录：1.数据分析技术2.数据表达逻辑3.实战数据分析项目4.企业级数据分析5.数据爬虫策略6.数据爬虫实际项目7.企业级数据爬虫8.机器学习算法9.Kaggle挑战10.企业级数据挖掘实战###Python数据挖掘分析微专业概述####一、数据分析技术数据分析是数据科学中不可或缺的部分，包括数据的收集、整理、转换和解读等环节。本章节详细介绍以下几个方面：1. 数据预处理：涵盖数据清理（如去除缺失值和异常值）、数据转换（例如数据标准化和归一化）。2. 探索性数据分析（EDA）：利用图表和统计测试揭示数据的基本特征和潜在模式。3. 统计学基础：涵盖概率论、假设检验和置信区间等基础理论，为高级

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘方法，挺适合做用户建模和推荐系统的小伙伴参考。文章不光用静态背景信息建兴趣图谱，还结合了用户发的内容动态更新兴趣点。尤其是对冷启动用户的思路——通过关注对象来推兴趣，这点蛮实用。整个方法用在微博上做实验，覆盖了时尚、教育、军事等不同领域，表现还不错。想优化个性化推荐？这篇文章可以看看，思路清晰，操作性也强。

微博内容分析工具，基于微博文本，通过计算词语权重，提供内容推荐和广告建议。

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。

金融数据挖掘与商业数据挖掘方面的建模资料已经准备就绪。

多维数据的结构清晰，维度组织逻辑清楚，适合做数据挖掘和商业智能。像产品-地区-月份这样的组合，用来销量趋势就挺直观的。维度还能分层级，比如国家-省份-城市，汇总也方便。 用多维数据建模的时候，可以考虑配合星型模型，在时间维度里搞点文章。比如按季度汇总，再细化到日。时间维度的设计其实蛮关键，多报表都绕不开。 如果你对数据仓库感兴趣，MySQL下搭建维度模型也不难。网上有不少教程，比如下面这些资源，挺值得一看： 多维度数据概览：多维基础概念整理得还不错 解码星形模式：时间维度的有不少细节，值得参考 Access 日期维度：老工具也能玩出花 维度模型加载流程解析：适合初学者 M