【摘 要】
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随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室
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随着社交网站的流行以及用户的大规模增加,社交网络用户行为分析已经成为社交网站进行网站维护、性能优化和系统升级的重要基础,也是网络知识挖掘和信息检索的重要研究领域。为了更好地理解社交网络用户添加个人标签的行为特征,该文基于大约263万个微博用户的真实数据,对用户标签的分布进行了研究和分析。我们主要考察了用户标签的宏观分布特征,以及用户标签与关注对象的标签分布之间的联系,发现微博用户给自己添加标签时,在开始阶段倾向于使用反映个性的标签,之后会出于从众心理而选用大众化标签。我们将研究发现运用到基于关注关系的标签
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