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。

微博系统的数据库作业，内容挺扎实，知识点覆盖面也广，适合用来练手数据库建模这一块。项目从需求一路走到 SQL 落地，流程清晰，细节也到位。像 E-R 模型、第三范式、SQL 脚本这些基础内容都有提到，而且附了不少参考链接，看起来还挺实用。团队合作部分也强调得具体，对带团队开发或者搞分工的同学也算是一种锻炼。如果你刚好在学数据库设计，或者需要一个成体系的案例来当项目参考，这份作业文档还蛮值得一看。

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

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。

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。

数学建模数据集 8 万多条微博数据集，这个数据集听起来是不是有点意思？它包含了超多来自微博的文本数据，适合用来做文本、情感、舆情监控等工作。对于做数据挖掘、机器学习的同学来说，简直是个宝藏！数据量够大，8 万条数据，足够让你在训练模型时感受到真实的“大数据”威力了。而且，数据的质量也不错，你可以直接用来做各种实验，不用再为获取数据头疼。如果你正打算做类似的项目，这个数据集可以你节省多时间哦！ ，除了微博数据，还有一堆其他数据集也挺不错的，比如 15 万条二手车销售数据集，适合做推荐系统，或者 100 万条员工信息数据集，专门用来测试前端性能也不错。，这些数据集可以为你的项目大的。赶紧试试吧，数

微博文本的高维稀疏，老实说，用传统方法真挺头疼的。LDA 模型这种主题模型就派上用场了，不过嘛，原始 LDA 没考虑用户个人特征，用在微博上多少有点水土不服。于是有了ATM 模型，加了作者维度，想法挺好，但微博这种地方，转发、互动多，单一作者假设就有点扯了。你说一个热门话题，哪能只有一个人说事？ULLDA的出现算是补上了这块短板，它支持多个作者“贡献”同一条微博内容，还考虑了微博的传播结构，比如用户关系、话题热度啥的。挺聪明，挺实用。模型跑在NLPIR 数据集上，结果也给力，比 ATM 强不少。要是你正好做微博相关的挖掘任务，比如用户画像、话题追踪、推荐系统，这个 ULLDA 模型值得一试。哦