基于层次聚类法的微博新闻用户聚类研究

刘惠

（福州大学经济与管理学院，福州350116）

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随着互联网技术的飞速发展以及通讯媒介的大众化普及，诸如微博、微信这些社交平台得到了广泛的关注和应用，已经成为网民活跃的主要平台之一。微博平台的广泛流行，使得新闻媒体的交流互动变得更加快捷，甚至个人也可以成为新闻发布人，微博已经成为了大众获取新闻时事，跟进新闻后续进展的重要媒介。对微博新闻用户进行聚类研究，可以帮助微博新闻用户加强自身平台内容的建设，提供更好的信息服务。

针对微博平台的研究引起了学者们的广泛关注。张海涛等人基于多维度的用户属性对微博用户进行聚类分析[1]；席运江等人在用户兴趣的基础上基于谱聚类算法对企业微博用户进行聚类分析[2]；张琳等人采用SPSS软件对微博用户特征变量的分布状态进行检验，采用聚类分析法实现用户聚类，以此探讨微博用户的特征[3]；林燕霞等人利用主题模型挖掘得到用户偏好主题的概率分布，计算用户相似度实现用户聚类，进而提取并分析其类别特征属性[4]。Yamaguchi等人基于推特用户标签对用户兴趣识别以此实现推特用户的聚类[5]。通过对相关研究的梳理，发现微博用户的聚类研究主要基于用户的基础属性、兴趣标签[6]、行为特征[7]、主题偏好等方面进行用户聚类，考察内容集中于微博用户影响力、微博舆论控制、微博内容管理、微博营销等方向，而针对新闻微博用户的聚类研究并不多见。……