网络模式下用户的数据挖掘算法研究

李超男

摘要：近来社交网络的研究主要在社会网络分析方面，包括公共关系、大众传播等领域，借鉴并融合了心理学、传播学、社会学、信息论等多学科，逐步演变成为完整化、系统化的理论研究策略。这对在线社交网络的数据分析与数据挖掘产生了非常大的挑战。那么，对于不同的数据源，如何用适合的挖掘算法进行挖掘分析是数据挖掘研究工作者需考虑的重要问题。

关键词：网络模式；社交平台；网络用户；数据挖掘算法

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）29-0003-03

1 概述

互联网高速发展时期，不同类型的网络社交媒体不断涌现，除微信、微博、博客等热门社交媒体外，其他应用型软件也相继出现网络社交媒体的属性，如百度网盘、淘宝、京东等。因此如今网络模式下，用户的社交属性无处不在的，这也相继产生了许多社交数据，如何充分的、有效的挖掘利用此类社交数据以及热门话题，这成为了很多学者和公司市场部门研究的热点方向。

研究此类数据的原因是显而易见的，利用对社交媒体数据的挖掘和分析，可以增加对新话题的理解能力，达到商业中的人工智能，这也能对网络用户进行更好的服务，同时发现新的商机。如：对社会性网络中的数据进行分析，辨别筛选出在特定的社会网络用户群体中具有意见领袖特征的人；发现网络中一部分隐性兴趣群体，归类不一样的兴趣群组；找到特定用户，根据用户的某段时间内的主观情感进行主动规划和推荐信息等。……