微博挖掘

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

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。

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。

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。

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 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

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

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。

来自新浪微博的工程师分享了他们在使用和管理Redis方面的经验，这场演讲提供了宝贵的实战知识，让参与者对大规模Redis部署有了更深入的理解。