微博用户关系与社会网络

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。

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。

微博用户影响力的评估，TrustRank 算法的微博应用，挺有意思的一篇研究论文。不是只看粉丝数量那种老一套，而是把用户之间的关注关系当作一张图，用类似“好人不关注坏人”的思路来推算谁才是真正有影响力的账号。过程用到了图论、概率矩阵还有数据挖掘这些老朋友，重点在于识别“高质量用户”和甄别“僵尸粉”。要是你最近在做和社交网络、用户排名相关的项目，这篇文章值得一读。

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。

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。

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。

这是一个基于JSP和Servlet的简易微博项目，涵盖了图片上传、MySQL分页、JSTL以及数据库设计等功能，适合Java Web入门学习。

新浪微博的数据抓取一直是个让人头大的事，尤其是 API 的限制多、返回内容也不全。但这个方案挺聪明的，API 和页面解析双管齐下，互补得刚刚好。逻辑上也得比较细，像是合理控制 API 调用频率、解析 JSON 数据这些，都做得蛮到位。 新浪微博的 API 接口确实好用，能拿到用户信息、评论、转发啥的，但受限太多，调用频率和返回条数卡得紧。方案里用了个比较巧的办法，通过程序控制调用频次，还把结果转成JSON格式去，数据结构清晰，响应也快。 页面解析这块也没落下，用爬虫去抓网页 HTML，了 API 拿不到的动态加载内容。像那些通过JavaScript渲染的评论区，API 搞不定，但页面解析就能上

新浪微博的 Redis 实践，蛮值得一看。高并发下的用户关系、实时计数器这些典型场景，都用得挺巧。像好友关注这种高频操作，他们用的是 Redis 的Hash结构，查粉丝、加关注都能迅速响应，MySQL 真扛不住这么搞。微博点赞、评论的实时计数，他们也搬到了 Redis 里，用incr、hincrby做增量更新，既快又稳。像“小黄签”的提醒功能，还用到了Set和Sorted Set，查新粉、新@那叫一个顺畅。数据一致性也考虑得比较周全。比如微博总数这些数字，他们会定时从 Redis 同步回 MySQL，既保证了快，也不丢数据。还有AOF/RDB的持久化策略、Sentinel做高可用，这些方案都提