2013 - 微博产品评论挖掘模型研究

2019年腾讯微博经典语录

2019年腾讯微博经典语录篇一：微博经典语录微博经典语录微博经典语录导读：从微博出现开始，很多人会在这个平台上发表自己的看法和心情，即使是同一件事情、同一种心情，大家都会从自己的角度、用自己的语言，或是引用名人名言来抒发情感，形成了许许多多不同内容和风格的微博经典语录，以下是从爱情、励志、青春、哲理四大方面整理而成的微博经典语录大全，不管你是否都看过，都可以再看一次，说不定会有不同的感受。微博经典爱情语录人的一生会遇到很多人，我们也不知道哪个才是对的人，于是我们总是不断地去尝试，直到最后不敢去尝试了。但是我们年纪轻轻怕什么没有对的人，只是好的事情总是来的晚一点，这样未来的路会走的更久一点。

世上最心痛的距离，不是你冷漠的说你已不在意，而是你放手了，我却永远活在遗憾里，不能忘记；世上最心痛的距离，不是我活在遗憾里，不能忘记，而是你始终不懂我的悲哀，不明白我内心的孤寂；世上最心痛的距离，不是你不懂我的悲哀，不明白我的孤寂，而是我即使痛彻心扉，也不能放声哭泣。要想走进一个女人的心里，光有喜欢和爱是不够的，你必须要懂她：要懂她逞强里的柔弱，给她精神上的支撑；要懂她快乐里的忧伤，给她心灵上的呵护；要懂她的蛮横不讲理，准确回应她眼中的期盼；要懂她心路走向何方，和她风雨中一起走??她的要求其实也不多，她只是想找一个完全懂她的爱人。有时候，我们愿意原谅一个人，并不是我们真的愿意原谅他，而是我们不愿意失去他。道歉并不意味着你是错的，只是意味着你更珍惜你们之间的关系。爱,不是寻找一个完美的人,而是学会用完美的眼光，欣赏一个不完美的人。专一不是一辈子只喜欢一个人，是喜欢一个人的时候一心一意。我向来不喜欢冲着电话里喊：你跟谁在一起呢？你现在在哪儿？因为我自知，纵使你跑得再远，也逃不出我巴掌大的心间。

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘引言数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

关于微博营销的调查报告

华南师范大学南海校区（学院）社会实践调查报告关于微博营销的调查报告院系：信息工程与技术系专业班级： 11电子商务学号： 20114065012 姓名：黄某某指导老师：曾碧卿 2014年3月

目录一、引言 (2) （一）调查背景 (2) （二）调查内容 (2) 1、调查对象 (2) 2、调查方法 (2) 二、关于微博营销使用现状的概述 (3) 三、关于微博营销的调查结果及其分析 (4) （一）调查分析 (4) 1、微博使用用户的基本特点 (4) 2、微博市场的格局分析 (4) 3、微博营销的发展前景 (6) 4、用户对微博营销的态度 (7) 5、企业微博如何吸引用户的关注 (8) 6、微博营销的不足之处 (10) 7、用户对企业微博营销的建议 (10) （二）调查结果及存在问题 (11) 四、相关建议或措施 (12) （一）深入了解目标消费者，真诚地与消费者沟通，提高客户满意度。 (12) （二）微博的本质是分享，为自己的微博定好位 (12) （三）不要植入太多的广告类信息。 (12) （四）注重微博的排版，文字简练，图文并茂。 (12) （五）企业应发挥意见领袖的作用，提升微博营销的效果 (12) 参考文献 (13) 附件1：调查问卷 (14) 附件2：调查过程和总结 (17) 社会调查报告成绩评定表 (18)

关于微博营销的调查报告一、引言（一）调查背景伴随着互联网的迅速发展,微博成为一个日益时尚且持续升温的话题。微博，顾名思义就是微型微博，新浪微博、腾讯微博、搜狐微博长度均在140个字符以内，网易微博在163个字符以内。在微博的平台上，人们可以随时随地分享所见所闻，无需标题和文章构思，瞬间的灵感即可便捷地发布，,并被病毒传播似地分享的微型博客。截至2012年12月底，新浪微博注册用户数已超过5亿，同比增长74％。日活跃用户数达到4620万，微博用户数与活跃用户数保持稳定增长。微博聚集了大量用户，微博营销已成为各大企业的营销新阵地。（二）调查内容 1、调查对象调查对象:考虑到微博是近几年新兴起来的是一个以互联网为基础，用于用户关系信息分享、传播以及获取的平台。所以调查的对象主要为使用过微博的广东省内的大学生、青少年群体以及中年网民群体。 2、调查方法本次调查采取的是网上问卷调查数据分析为主，数据网站数据分析为辅。网上问卷是主要通过问卷星平台,结合微信、新浪微博、QQ、短信、飞信等方式扩散调查，以及通过身边的朋友进行扩散问卷，进行问卷填写。数据网站主要是通过对百度指数、艾瑞网、中国站长等网站的相关数据进行参考、分析。

GIS技术的研究现状及未来发展趋势.

GIS 技术的研究现状及未来发展趋势摘要:GIS 是随着计算机技术发展而形成的一门新兴技术,其应用程度和范围也随之渗透、延伸,得到了人们的广泛关注。该文综述了地理信.息的发展现状,从多个角度分析当前 GIS 技术发展存在的不足,并在此基础上研究分析了 GIS 技术的未来发展趋势。关键词:GIS 研究现状发展趋势 0 引言随着计算机技术的飞速发展、空间技术的日新月异及计算机图形学理论的日渐完善, GIS(Geographic Information System技术也日趋成熟,并且逐渐被人们所认识和接受。近年来, GIS 被世界各国普遍重视,尤其是“数字地球”概念的提出,使其核心技术 GIS 更为各国政府所关注。目前,以管理空间数据见长的 GIS 已经在全球变化与监测、军事、资源管理、城市规划、土地管理、环境研究、农作物估产、灾害预测、交通管理、矿产资源评价、文物保护、湿地制图以及政府部门等许多领域发挥着越来越重要的作用。当前 GIS 正处于急剧发展和变化之中,研究和总结 GIS 技术发展,对进一步开展 GIS 研究工作具有重要的指导意义。因此,本文就目前 GIS 技术的研究现状及未来发展趋势进行总结和分析。 1 GIS 研究现状及其分析 1.1 GIS研究现状世纪 90年代以来,由于计算机技术的不断突破以及其它相关理论和技术的完善, GIS 在全球得到了迅速的发展。在海量数据存储、处理、表达、显示及数据共享技术等方面都取得了显著的成效,其概括起来有以下几个方面 [1]:①硬件系统采用服务器 /客户机结构,初步形成了网络化、分布式、多媒体 GIS ; ②在 GIS 的设计中, 提出了采用“开放的 CIS 环境” 的概念, 最终以实现资源共享、数据共享为目标; ③高度重视数据标准化与数据质量的问题, 并已形成一些较为可行的数据标准; ④ 面向对象的数据库管理系统已经问世, 正在发展称之为“对象 --关系 DBMS (数据库

腾讯微博经典哲理语录

腾讯微博经典哲理语录 1、同样的一瓶饮料，便利店里2块钱，五星饭店里60块，很多的时候，一个人的价值取决于所在的位置。 2、你若耕耘，就有收获；你若努力，就有希望；行走于俗世，我们以各种心情做着生命的代言。一条路谁也不能一帆风顺的走完，很多时候我们都在四处观望，却被凌乱的烟花迷离了眼眸失了心路。 3、内涵比外表重要，而一颗善良的心，却又是一切修养之始。拥有善良美好的品质，就像给自己穿上了盔甲，可以帮助自己抵挡邪恶，获得双倍的保护；如果能够在这些品质的基础上，加强心性的修养，那么就像建立起了成功的铜墙铁壁，通向成功的道路将会永远畅通无阻。 4、快乐要有悲伤作陪，雨过应该就有天晴。如果雨后还是雨，如果忧伤之后还是忧伤。请让我们从容面对这离别之后的离别。微笑地去寻找一个不可能出现的你！ 5、干不完的工作，停一停，放松心情；挣不够的钱财，看一看，身外之物；看不惯的世俗，静一静，顺其自然；生不完的闷气，说一说，心境宽广；接不完的应酬，辞一辞，有利健康；尽不完的孝心，走一走，回家看看；还不完的人情，掂一掂，量力而行；走不完的前程，缓一缓，漫步人生！ 6、人生就像一座山，重要的不是它的高低，而在于它的灵秀；人生就像一场雨，重要的不是它的大小，而在于它的及时。

7、忙碌是一种幸福，让我们没时间体会痛苦；奔波是一种快乐，让我们真实地感受生活；疲惫是一种享受，让我们无暇空虚。 8、别活得太累，别忙得太疲惫；想吃别嫌贵，想穿别说浪费；心烦了找朋友聚会，瞌睡了倒头就睡。心态平和是最美，天天快乐那才对。 9、人有三样东西是不该挥霍的：身体金钱和爱，你想挥霍，却得不偿失；人有三样东西是无法挽留的：生命时间和爱，你想挽留，却渐行渐远；人有三样东西是不该回忆的：灾难死亡和爱，你想回忆，却苦不堪言。 10、别和往事过不去，因为它已经过去；生活裹着酸酸甜甜，日子却是平平淡淡；沧海的人生路，与其重拾曾经的残缺的美丽，不如放眼还在路上的风景。因为从来不曾相信破碎的花瓶还能恢复曾经的美丽。 11、平坦，不是最佳道路，起伏，才有丰富人生，只有跨越一个个挫折，才能够不断的超越。真正的勇者就是：任时间考验，依然岩石般坚固！ 12、若你现在还会心动，还会愤怒，还会悲伤，请暗自庆幸，你还年轻。当你不能再被感动，不能再被激怒，不会再流泪。你便会知道，为了成长，你失去了什么。 13、人，不怕迷茫，就怕没有迷茫感的停滞不前。坚持下去，越是迷茫，越不要轻易地放弃，迷茫越久，找到方向的可能性越大。人生的许多成功，往往就是在最困顿的时候到来的。心有迷茫，也是一件好事。只有前进的步伐才会迷路。人生有迷茫，说明你在探索，只是暂时没有方向。

国内微博研究现状综述_王莹莉

国内微博研究现状综述＊王莹莉　张　敏【摘　要】本文采用文献计量和社会网络分析方法，从时间分布、期刊分布、作者分布以及研究主题等方面，对微博研究现状进行统计分析。目前，微博研究在传播特征及运作机制上已有一定基础，但对于微博发展至关重要的用户交互行为，基于用户关系的信息组织和聚合共享，以及如何引导和规范集体智慧方面，还尚未形成系统的研究框架。【关键词】微博　研究现状　文献计量　统计分析Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆ　ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ　ａｎｄ　ｓｏｃｉａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅ　ａｒｔｉｃｌｅ　ｍａｋｅｓ　ａ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓｔａｔｕｓ　ｏｆ　ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ａｓｐｅｃｔｓ　ｏｆ　ｔｉｍｅ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｊｏｕｒｎａｌ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ａｕｔｈｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｔｏｐｉｃｓ．Ａｔ　ｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓ　ｍａｉｎｌｙ　ｆｏｃｕｓｅｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓ　ａｎｄ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｒａｔｈｅｒ　ｔｈａｎ　ｏｎ　ｕｓｅｒｓｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ　ａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ　ｓｈａｒｉｎｇ，ａｎｄ　ｇｕｉｄａｎｃｅ　ａｎｄ　ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ　ｗｉｓｄｏｍｓ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓｔａｔｕｓ　ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃｓ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｎａｌｙｓｉｓ１　前言作为Ｗｅｂ２．０时代新兴起的一类开放式互联网应用，微博是一种非正式的迷你型博客。在维基百科中，它被描述为“一种允许用户及时更新简短文本（通常少于１４０字）并可以公开发布的博客形式。它允许任何人阅读或者只能由用户选择的群组阅读”。［１］自２００７年以来，微博以便捷的发布方式，即时、畅通的交流模式以及低门槛的平台设计等优势在全球得到了迅速的普及和发展，中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）发布的《第２８次中国互联网络发展状况统计报告》指出，截至２０１１年６月底，微博用户数呈现“爆发”式增长，半年增幅高达２０８．９％，从２０１０年底的６　３１１万增至１．９５亿，成为用户增长最快的互联网应用模式［２］。随着微博用户的迅猛增长，微博研究日益受到学者关注。本文基于２００７～２０１１年有关微博研究论文的统计分析，从文献增长、期刊分布、作者分布以及主题分布等方面进行全面剖析，揭示当前微博研究状况及存在问题。２　数据选取与处理方法本文数据来源于ＣＮＫＩ《中国期刊全文数据库》，以“微博”为检索词，限定关键词字段，检索出关于微博研究的论文共５３２篇（截至２０１１年８月２５日），剔除不相关及重复文献后，最后用于统计分析的有效文献为４８７篇。笔者利用Ｅｘｃｅｌ对检索结果进行分类汇总，转化为规范化的易处理格式，并建立相应的数据库，然后结合文献计量学和社会网络统计分析方法，对所检索论文的年代、期刊、作者和主题等方面进行分析，最后利用Ｕｃｉｎｅｔ软件进行可视化展示，得出相关结论。３　统计结果分析３．１　论文的年代分布对某一学科或领域的论文年度发文量进行统计分析，可以了解该学科或领域研究的发展历程和研究热度，揭示研究的纵向规律［３］。近年来我国微博研究的年度发文量如表１所示。＊本文为国家社会科学基金项目“网络学术社区的信息聚合与共享模式研究”（项目编号：１１ＣＴＱ０３８），西南大学中央高校基本科研业务费专项资金项目“面向一体化虚拟学习环境的信息资源整合与协同服务机制研究”（项目编号：ＳＷＵ０９０９５０７）的研究成果。

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

空间聚类的研究现状及其应用_戴晓燕

空间聚类的研究现状及其应用＊戴晓燕1　过仲阳1　李勤奋2　吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室　上海　200062) (2上海市地质调查研究院　上海　200072) 摘　要　作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。关键词　空间聚类　K-均值法　散度 1　前言随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2　划分法设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学地理系硕士研究生,主要从事空间数据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期上海地质 Shanghai Geology

微博现状讲解

北京航空航天大学微博分析 1 综述随着网络的快速发展和普及。微博作为一个信息分享、获取以及传播的平台，以其快速传播、实时搜索等特点，已成为当代人们抒发情感，分享信息，获取资源必不可少的工具。本文主要对近两年国内微博信息搜索发展和应用情况进行分析。 2 微博使用现状 2.1 微博使用情况根据中国物联网信息中（CNNIC）公布的《第35次中国互联网发展状况统计报告》，截止2014年12月，我国网民规模6.7亿，使用微博用户2.49亿，网民使用率38.4%，相较2013年底下降7.1%（如图 2-1所示）。而CNNIC《第35次中国互联网发展状况统计报告》中“2013年-2014年中国网民各类互联网使用过的使用率统计表”（如表1所示）显示同为交流沟通类应用中即时通信应用使用率增长率10.4%，微博应用使用率下降11.4%，电子邮件应用下降 2.9%，由以上数据不难看出微博、电子邮件等交流沟通类应用使用率出现下降的主要原则在于其在即时通信上的劣势导致。图2-1 2013年-2014年微博客/手机微博客用户国模及使用率（数据来源：CNNIC）

北京航天航空大学表 1 2013年-2014年中国网民各类互联网使用过的使用率统计 2.2 微博信息检索 2.2.1 微博信息检索概况尽管2013年-2014年网民对微博的使用率存在下降的趋势，但微博自身快速传播、实时搜索等特点依然使微博在信息检索中存在一定优势。根据中国物联网信息中（CNNIC）发布的《2014年中国网民搜索行为研究报告》，截止2014年6月，95.4%的搜索用户通过综合搜索网站搜索信息，除此之外搜索用户在购物网站、视频网站、资讯类网站、微博上进行搜索的比例分别达到78.5%、75.2%、57.2%和57.1%（如图 2-2所示）。而随着手机的快速发展，网民从PC 端向手机端持续转移，更多的人使用手机进行搜索，而用户实际微博搜索的比率则为58.1%高于PC端48.8（如图2-3所示）。

数据挖掘算法综述

数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监

督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是

微信公众号运营3天从2000人飙升到10万人的秘密(干货图)

微信公众号运营3天从2000人飙升到10万人的秘密（干货图）关于微信营销，大家都很关注，今天我把自己运营的一个微信公众平台运营过程中的一个启发和大家分享一下。过去很长一段时间，我只是开通了公众帐号，但是并没有去做运营的动作，一个月随意转发两到三条信息，帐号的粉丝一直没有大的提升，最近一周开始逐步加强了运营的动作，粉丝从每天10个之内飙升到每天200以上，下面是几点总结： ** 1、公众号取名是基础。** 取名要考虑到搜索排名。虽然目前微信还没有在公众号排名上有任何说明，但是我们可以做好以下准备。首先公众号的标题要考虑的用户搜索的可能，我的公众号名字“经典正能量成功语录”，这个名字最初起名的时候就考虑到了用户搜索，比如：搜索成功语录、经典成功语录、正能量、正能量语录、成功正能量等等这会给我们的公众号带来自然粉丝增长，过去很长一段时间每天六七个粉丝的增长就靠这个。 ** 2、公众号认证是镀金!** 认证目前的好处就是提升搜索排名。“经典正能量成功语录”一直以来都是无法认证的，因为我的腾讯微博是我个人的名字：王红亮。我们不可能弄一个经典正能量成功语录的微博去认证，有认证不了。后来，一直申请修改微博认证名字，但是都没

有通过(不通过除了规则外，可能也和审核人有关)，突然有一次，我继续申请把微博名从“王红亮”改为“王红亮经典正能量成功语录”，居然过了几天，薇薇私信给我说通过了。你知道那个感觉是什么吧!太TMD的兴奋了。然后赶紧到公众帐号后台申请认证，1分钟搞定。然后在去公众号搜索：成功语录，居然第一页第一位。成功正能量都是第一页第一位就连正能量都到了第二页的位置。于是，只靠认证的标题每日增长的粉丝预计从六七个翻倍增长肯定是没问题的。 3、优质内容是粉丝增长的核动力! 要做好优质内容，我主要从2个方面入手。一是抓热点，一是做数据分析。热点就是现在流行什么，用户需求是什么，然后去寻找策划好的内容。数据分析主要是研究每一次传播后，内容阅读人数，阅读次数，转发人数等。下面看一条比较经典的内容。通过上图我们看到，这条名为：“1亿人被这段视频创意打动，太美妙了!”的内容，从11月1号发布到11月5号，这篇文章已经被阅读了10万次，有6万人阅读，有6000人次参与转发了8000多次，最重要的是，大家看到这几天的数据图是直线上升的，也就是说预计接下来的几天这篇文章被阅读和转发的次数将成几何式增长(一开始我发送的用户人数不足2000，5天2000变成了6万;阅读基数从2000飙升为10万)所以，我现在紧张的无法入睡，这篇文章真的会象我的标题一样“被1亿人”观看吗??拭目以待，后续下图看下，这篇文章发出后产生的用户增长：

针对微博用户信息的数据挖掘分析

针对微博用户信息的数据挖掘分析数据挖掘什么是数据挖掘？百度百科上定义，数据挖掘是“一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法”。简单来说，就是通过一定的分析，找出大量的数据中隐藏的一些特殊的相关性或者规律，并由这些规律挖掘出一些事物的特性。数据挖掘被广泛运用于企业的运营和发展中，企业常常通过对源自客户的大量的数据的分析，以获取客户的特性，由此尽可能应和客户的需求，从而能够在市场上博取更多消费者的青睐，以更具竞争力。分类分析、聚类分析和关联分析是数据挖掘的三大主要任务。在本项目中，重点运用到了聚类分析，并辅以关联分析。聚类分析主要任务是确立某一个对象属性作为标准（如空间坐标、时间等），然后根据数据对象在该属性上的相近程度或密集程度，将数据对象分成不同的簇，使得相比之下在同一个簇中的对象具有很高的相似性，并由此导出规则；而关联分析则是根据对象的属性，得出对象与其他对象之间隐含的关联，并得出规律，以便达到以下目的：给出某一个对象的某一种属性，便可知道该种情况包含了其他哪些对象的哪些属性。聚类和关联分析在文章接下来会有更加详细的描述异常分析、特异群组分析和演变分析是数据挖掘的另外三大任务，在这里我们不作详细描述。微博数据分析网络社交平台已经是现代人的生活中不可缺少的一部分，脸书、推特、人人、QQ、微博、微信等等类似的社交平台层出不穷，而这样的社交平台中无疑蕴含着大量的信息。企业可以分析这些数据，大致提取出用户的特征和生活规律，了解客户的需求，以便更好的利用这个平台，扩展业务，从而获取更大的盈利。对这些企业来说，这无疑是一个巨大的商机。本项目的工作 “基于空间轨迹和发博特点的微博用户特征数据分析”的主要任务是通过分析微博用户所发过的大量的微博中的时间及空间坐标，来得出用户的工作地/居住地、活动性、消费水平（消费偏好）、职业、亲子状况（孩子年龄）等特征及偏好，并最终提取出上述各种属性的关系，运用关联分析勾画出该用户的立体形象。下面，本文将对用户的活动性（及工作地/居住地）这一属性的分析及其相对应的数据挖掘分析，及其后续改进工作进行重点描述，并对关联规则的初步应用简要提及。 1、用户活动性、工作地/居住地我们用活动性来衡量一个用户的活跃程度，即判断该用户是尝尝四处奔波，还是喜欢老

关于微博营销的市场调研报告

关于微博营销的市场调研报告 2018-12-01随着网店的广泛兴起，网上购物也逐渐成为一种时尚，由于人不用出门，要买的东西就能送货上门，轻松方便，所以，才有人去网上购物，才使得开网店的人越来越多。都知道在淘宝可以开店，后来智能手机应用普遍了，又有腾讯微信可以开微店，新事物总是出现得很快，最近传来新浪微博将要全面开放电商的新闻，新浪将推出基于微博支付的第三方电商应用微卖。经过几天的深入调查，新闻传播学院xx实践小队的成员对河北xx市市民对于微博营销的现状有了一定的了解，也得到了一些相关资料和数据。如今，微博已经在社会上、网络中占据了不可估量的重要地位，给广大人民的生活带来了翻天覆地的变化，甚至在流行语排行磅中首居第一。在信息媒介如此发达的今天，微博成为人们利用的平台是一种好事，这证明信息时代的普及，也说明了广大人民关心身边问题的热情在增高，参与国家问题的探讨的热情在增高。网络与人们的生活息息相关，随着微博在网络中地位逐步提升，一些商家也将自己的眼光投向了微博这个新的营销场所。在我们调查了解的过程当中得知，对于微博营销持支持态度的原因：1.微博涵盖人群广，对商品宣传起了重要作用。 2.随着购物趋向网络化，微博营销是网络购物发展的又一重要阶

段。 3.微博营销不需要昂贵的广告费就可以起到很重要的宣传作用。那些持否定观点的人群，主要是因为：1.微博应多反映当今人们的社会生活问题，不应存在商业元素。 2.微博中有许多虚假信息，微博营销能使不法商贩从中谋取暴利。 3.微博这个老百姓的舆论平台不应被商业广告所污染。所以，不同背景对于微博营销的态度还是有较大影响的，至于影响是如何作用，又会产生什么样的后果，新闻传播学院邢台实践队在接下来的时间里会进一步研究。相关文章：房贷险市场调研报告年中国物联网市场分析及发展趋势调研报告蜂蜜市场调研报告关于县级要素市场发展情况的调查与思考海南房地产市场深度调研报告:第三次全球度假物业泡沫?四川巴中市区房地产市场发展现状调研报告县商务局消费品市场调研报告暑期美术系市场调研报告年中国葡萄酒市场现状及行业趋势调研报告2018最新的关于房地产市场的调研报告

文献综述_数据挖掘

数据挖掘简介数据挖掘的任务数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。数据挖掘的分类数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识，反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识，反映事物各方面的特征知识; .差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。数据挖掘的方法数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用，然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受，即不管你选择哪种方法，总存在着某种协定。因此对实际情况，应该具体分析，根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐，也没

如何做好微博营销

如何做好微博营销？作者：高广峰新浪微博：美丽心爱贝贝作者声明：本文内容全部来自对互联网公开资料地整理，非原创，不谋利。一、微博营销的定义 1.定义利用微博各方面的传播及代言（名人博客）价值进行的营销活动。 2.特征 1）提高转化率的关键是获取信任； 2）微博是一种通过关注机制分享简短内容的广播式的社交网络平台，内容简短，140 字内。微博营销的核心是与感兴趣的人交流互动与分享经验，并在互动中传播自己的品牌，例如分享照片、爱好、趣事、感动等； 3）让用户参与推广，给予优惠； 4）微博营造的是一种生活格调； 5）广播式传播，开放式群聊； 6）平等式交流，即时式搜索。 4）开放式平台。微博可以跟游戏、文学等等形态进行无缝结合，同时，还可以实现各个微博平台的同步。比如你在20个微博平台上都有帐号，只需将这20个账号与一个帐号绑定，就可以实现被绑定帐号发博其他20个帐号同步的功能。二、微博营销的内容 1.微博内容要尽量采用文字加图片、视频的形式，以形成较好地浏览体验 2.微博内容要尽量包含合适的话题或标签，以利于微博搜索。 3.发布的内容要有价值，例如特价打折，游戏活动等。 4.文字+链接=一条精准的软文；文字+链接+图片=一条优质的传播；文字+链接+视频=绝妙的视频营销。 5.善用微博的“引用”功能。“引用”功能的意义在于，只要复制淘宝链接，微博就会自动识别产品的主图和介绍；复制腾讯新闻链接，微博会自动抓取新闻摘要。 6.微博可以采用咆哮体，私奔体等个性化字体，当然也可以策划什么疯狂体，抑郁体等，以迅速走红网络。

7.微博用户关注的话题排序：（1）获取、传播时事体育等新闻信息；（2）获取娱乐信息（八卦或与明星有关的事情），参与“制造”娱乐事件；（3）人生感悟，经典语句，情绪表达（4）政治信息及价值观表达；（5）关注自己感兴趣的人的动态信息；（6）关注商业、产品等实用信息；（7）分享有趣味的事情或自己的即时生活；（8）参加有创意的活动；（9）喜欢与自己专业对口的内容。根据统计，时下较火的腾讯草根微博分别是：1.语录类；2.心理学类；3.美容健康类；4.笑话类；5.音乐类；6.星座类。三、微博的排名算法找人的排名是按昵称的关键词来进行排序；搜索话题的排名是按时间来进行排名；搜索标签的排名，是按照粉丝的数量来进行排名。四、微博的帐号注册 1.平台选择新浪、腾讯、搜狐、网易、开心网等平台。不同平台的用户，关注度各有不同，与之对应的推广策略也不相同。新浪微博粉丝都是有消费能力的群体，白领人群居多，用户主要关注状态更新；开心网用户更关注游戏动态，因此在开心网推广的时候，可以不采用常规微博客的推广模式，而考虑植入式广告策略。腾讯微博相对来说转发率会比新浪大。 2.如何注册帐号？对个人用户而言，如果有足够的时间和精力，可以注册一个或多个“马甲”微博帐号。因为一个人有多方面的兴趣爱好，可以将不同兴趣爱好的朋友放在不同帐号下，以避免对粉丝产生垃圾信息干扰。企业用户如果规模比较大，部门比较多，不妨以部门为名多注册几个实名认证的微博帐号。当然，在不干扰你的听众的前提下，不同的帐号之间可以互相“合作”——正如CCAV1可以发布CCAV2的某个活动通知。企业活动中出现数十个微博账号养一个大号的情况，自己回复自己、自己顶自己等都是常有的手法。微博矩阵比较适合大企业，比如苏宁电器，就有成都苏宁、武汉苏宁、北京苏宁等等，再加上主号苏宁电器，还有苏宁员工微博，其矩阵效应是非常强大的。而小公司做微博矩阵有点难，本身产品单一，人员有限，建议还是做好一个

微博营销研究文献综述 2

学年论文题目微博营销研究文献综述_ 二级学院管理学院专业市场营销班级 11级市场2班学生姓名陈小东学号11108990802 指导教师李巍成绩时间 2015年1月

微博营销研究文献综述摘要：自从2006年twitter的诞生，再到如今的FACEBOOK、新浪微博、腾讯微博，微博的发展脚步从未停止，人们对微博的利用开发也从未停止。微博草根性很强，且广泛分布在桌面、浏览器、移动终端等多个平台上，有多种商业模式并存，或形成多个垂直细分领域的可能。营销嗅觉灵敏的企业当然不会放过这个微博这个全世界最便捷的传播工具的营销机会。随着科技的进步，手机移动应用的普及，微博用户将持续的增长，在不久的未来微博营销将以更低的成本为企业带来更大的收益。本文从微博营销的含义、特点基本概述讲解入手，再分析微博营销的优势，然后指出微博营销的发展趋势，最后做出总结。通关这几个方面对微博营销模式进行研究。关键词：微博；营销；网络；发展趋势；企业一、引言微型博客，是基于用户关系的信息分享、传播、获取的平台，是个人化的社会媒体。用户写微博的方式，通过web，wap以及手机客户端，即时通讯等，发布的字数是140字左右的文字更新信息，可即时的推送到粉丝那里。在国外，微博的鼻祖——Twitter早就成为了营销推广的一种重要手段，据一组调查数据显示，世界100强大企业中就有73家在Twitter上安了家。作为较早进驻Twitter进行品牌营销的企业，戴尔可以称得上是这个领域的高手。据悉，从2007年3月开始使用Twitter企业平台进行营销以来，戴尔已获得了超过700万美元的销售收入。目前戴尔已在Twitter 建立了35个帐号，并依功能分成了六大类，每个账号皆由专人负责管理，像一个一对多的在线客服窗口，让客户能得到丰富而实时的讯息。另外一些知名企业，如全球最大的电子消费品零售商百思买、福特汽车、可口可乐、星巴克和肯德基等，也纷纷在Twitter上开辟营销试验田，并且有所斩获。09年8月“新浪微博”的推出，使中国也陷入微博热中，与国外相比，目前中国企业的微博营销仍处于始发阶段，还不够成熟，需要更系统的方法论的引导，也需要在实践中探寻更多的经验。

数据挖掘_Twitter Users by Month Added(每月新增微博用户数量统计)

Twitter Users by Month Added(每月新增微博用户数量统计) 数据摘要： This dataset is a list of the number of user counts by the month in which the account was created collected from tweets sent between March 2006 and March 2010. Each user profile includes a timestamp for when the account was created. This dataset counts the number of users who created accounts and sorts them by year and month. Since the full scrape does not cover 100% of users, the total number of users is estimated by looking at the minimum and maximum user id number for each month. The coverage of the scrape is then calculated from this estimated number of users. 中文关键词：微博用户,每月新增,数据集,社会网络分析, 英文关键词： Twitter Users,Month Added,dataset, Social Network Analysis,