社交网络中的用户行为分析
移动社交网络中的用户社交行为分析
移动社交网络中的用户社交行为分析随着移动设备的普及和网络技术的进步，移动社交网络成为了人们社交交流的重要方式。
移动社交网络给用户提供了一种新的社交环境，用户通过移动设备实现了随时随地的社交功能，这种方式已经成为了日常生活的一部分。
然而，移动社交网络中的用户社交行为也具有其独特性质，因此，本文从不同层面对移动社交网络中的用户社交行为进行分析。
一、用户行为分析1. 使用频率作为一种新兴的社交方式，移动社交网络的使用频率正逐步上升。
据统计，移动设备上使用收发短信和发微博是用户最爱做的两件事情，接着是社交网络，以及浏览新闻和看视频等其他用途。
其中，短信和微博的使用频率尤为高，这表明了用户非常注重与身边人的沟通和交流。
2. 社交动机使用移动社交网络的一个主要动机就是为了与朋友和亲朋好友保持联系。
此外，一些人使用移动社交网络是为了寻找新的交友机会，感受不同文化的异地和跨国交流等。
此外，还有一些用户使用移动社交网络是为了向公众宣传信息、学习新知识或在社交网络中获得反馈和批评。
3. 社交内容移动社交网络的内容是多样的，可以是个人状态、照片、音乐、视频、文字、表情和动画等。
用户可以选择分享自己的生活和情感，也可以分享其他信息和媒体内容。
与传统社交媒体相比，移动社交网络的特点是内容更加多元化、更新速度更快、互动更加强烈。
二、影响因素分析1. 认知因素认知因素指用户对移动社交网络的认知和理解程度，包括用户对移动社交网络的应用形式、使用功能、社交规则和安全风险等知识的掌握程度。
不同的社交网络平台在应用形式和规则上均存在差异，因此用户必须掌握每个平台的规则和不同的使用方式，才能更好地利用移动社交网络进行社交。
2. 个人因素个人因素指用户的年龄、性别、教育程度、职业和文化背景等特点，这些因素会影响到用户对移动社交网络的态度、认知和行为。
比如，年轻人更加喜欢用移动社交网络追求创新、寻求刺激，而年长的用户会更关注社交网络的安全和保护隐私，并注重与家人和亲友的社交交流。
社交网络用户行为分析
社交网络用户行为分析社交网络已经成为了一个人日常生活中不可或缺的一部分，尤其在疫情的影响下，更多的人开始通过社交网络来和朋友、家人保持联系。
这些用户对社交网络的使用习惯和行为方式都有着自己的特点，这对于企业在社交网络上进行营销以及社交网络平台运营方面都有很重要的借鉴意义。
因此，本文将对社交网络用户的行为方式进行分析，并提出相关建议。
一、社交网络用户的行为特点1. 频繁检查更新社交网络用户的行为中，最为常见的就是去检查更新。
无论是收到了新的消息，还是有了他人的评论，都会让用户去频繁地检查更新，以获取最新信息。
2. 活跃度高社交网络用户的活跃度很高，因为一个用户在社交网络上的行为不仅仅是发帖、点赞和评论，还有很多互动关系的建立和维护。
这些互动能够让用户感受到融入感，从而鼓励其更加活跃。
3. 面向社交网络的个人品牌建设在社交网络上，人们逐渐意识到一个强大的个人品牌可以带来很多好处。
因此，越来越多的用户开始将其社交网络行为作为个人品牌建设的重要组成部分，这种行为方式在未来会越来越流行。
4. 版本号更新要素社交网络不断更新自己的版本，以适应不断变化的用户需求。
这使得用户也习惯于重新下载新版本，并在其上寻找新的操作内容。
5. 社交网络的社区感最后一个特点是社交网络的社区感。
这种感觉是由众多用户互相交流、分享信息所构成的。
对于那些喜欢和他人交流的用户来说，社交网络是一个理想的社区，可以让他们感受到社交的重要性。
二、如何让社交网络用户更好地参与到社交网络中1. 容易上手的用户界面一个良好的用户界面能够提高用户体验，使得用户更容易把握社交网络的操作流程。
对于那些初次使用社交网络的用户来说，很多操作可能会让他们感到困惑。
因此，一个简洁明了、容易理解的用户界面非常重要。
2. 更好地了解用户需求了解用户需要是社交网络必须要做到的一点。
社交网络需要尽力满足用户需求，比如增加更多的交互功能、尽可能地提供快速、便利的服务等等。
社交网络中的用户行为分析
社交网络中的用户行为分析社交网络已经成为现代社会中不可或缺的一部分，人们在社交网络上分享生活点滴、交流思想、建立关系网络等，而这些行为也构成了社交网络中的用户行为。
用户行为分析在社交网络中具有重要意义，可以帮助我们了解用户需求、推测用户意图、预测用户行为等，从而为社交网络的发展和运营提供指导和支持。
本文将从行为模式、传播行为和社会关系等方面对社交网络中的用户行为进行分析。
一、行为模式社交网络中的用户行为呈现出一些特定的行为模式，其中最为常见的包括：1.信息获取与分享：用户在社交网络上获取信息的同时也会分享自己的生活、趣闻或者知识。
这种信息的获取与分享行为构成了社交网络的基本功能之一。
用户会通过阅读朋友圈、浏览公众号或者搜索内容等方式获取信息，并通过发布朋友圈、撰写文章或者评论等方式分享信息。
2.互动行为：用户在社交网络上进行互动是一个非常普遍的行为。
互动行为主要包括点赞、评论、转发等，通过这些行为用户可以表达自己的态度和看法，也可以与他人进行交流。
3.社交行为：社交网络是为了帮助人们建立社交关系的平台，因此其中最主要的行为就是社交行为，用户通过社交网络建立、维护、扩展自己的社交圈。
4.消费行为：社交网络已经成为购物、娱乐、信息获取等的重要渠道，用户通过社交网络进行线上消费是现代社会中非常普遍的行为。
5.游戏行为：社交网络中的游戏已经成为一种非常受欢迎的娱乐方式，用户通过社交网络进行游戏也成为了一种非常常见的行为。
以上这些行为模式构成了社交网络用户行为的基本框架，同时也为我们提供了对用户行为进行分析的切入点。
二、传播行为社交网络中的用户行为不仅包括自身的行为，还包括对他人行为的接受、传播和影响。
传播行为是社交网络中的用户行为分析中非常重要的一部分，其中主要包括以下几个方面：1.信息传播：用户在社交网络上发布的信息可能会通过点赞、评论、转发等方式被其他用户接收并传播。
一个信息在社交网络上的传播路径可以帮助我们了解信息的热度、影响力等。
社交网络中的用户行为分析
社交网络中的用户行为分析社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在社交网络中，人们可以方便地与朋友、家人和同事等人交流，并分享个人生活和经验。
由于其广泛的应用和普及，社交网络成为了许多公司、品牌、政治组织和公共机构的必要推广工具。
因此，社交网络中的用户行为分析对于了解用户行为和需求、推广策略的制定以及用户口碑传播等方面具有重要的作用。
一、社交网络中的用户行为特点1.行为个性化：在社交网络中，不同的用户在使用社交媒体时表现出的兴趣、内容和行为方式都是不同的。
这种个性特点使得社交网络成为了人们表达自我观点和意见的平台。
2.传递效应强：社交媒体的信息传递效应非常强。
一条信息，通过不同的用户转发和分享，可以快速传递给数以万计的人群，从而产生广泛的影响力。
3.互动性强：社交网络是许多用户交流互动的平台。
用户可以通过评论、点赞、分享等方式表达自己的观点和看法，并与其他用户进行交流互动。
4.使用时间长：用户在社交网络中的活跃时间较长。
除了日常生活中不可或缺的交流和社交，社交网络还提供了丰富的内容和娱乐活动，如直播、游戏和短视频等，使得用户更容易被吸引和留存。
二、1.用户兴趣分析：通过对用户的行为数据进行分析，可以了解他们感兴趣的内容和话题。
这有助于品牌和公司根据用户需求提供更加符合他们兴趣的产品和服务。
2.用户地域特征分析：不同地域的用户在社交网络中的行为习惯和情感表达是不同的。
因此，对用户地域特征的了解有助于企业或机构对广告和宣传策略的调整。
3.用户行为路径分析：通过分析用户进入社交网络后的行为轨迹，可以了解用户的偏好、喜好和购买意向。
这对于企业制定精准的广告投放和推广策略有重要的意义。
4.用户情感分析：社交网络中用户的情感表达和情感体验是非常复杂的。
了解用户的情感状态和情感变化对于企业了解用户态度、改进产品和服务具有重要作用。
5.用户口碑分析：在社交网络中，用户可以分享对于品牌和企业的看法和评价。
因此，对于用户口碑的分析有助于企业制定推广策略和改善口碑。
社交网络中的用户行为分析
社交网络中的用户行为分析【摘要】社交网络中的用户行为分析在当今数字化时代扮演着重要角色。
本文将从用户行为数据的收集与整理、分析与挖掘、应用与价值、隐私保护以及未来发展趋势等五个方面进行深入探讨。
用户行为数据的收集与整理是实现用户画像的基础，通过收集用户在社交网络中的行为数据可以更好地理解用户需求和兴趣。
用户行为数据的分析与挖掘可以帮助企业更好地制定营销策略和优化产品。
用户行为数据的应用与价值体现在推荐系统、个性化服务等方面。
必须关注用户行为数据的隐私保护问题，保障用户的信息安全。
展望未来，随着技术的不断发展，用户行为数据分析将更加智能化和个性化，为社交网络带来更广阔的发展空间。
社交网络中的用户行为分析将持续发挥重要作用，促进社会的进步与发展。
【关键词】社交网络，用户行为分析，数据收集，数据整理，数据分析，数据挖掘，数据应用，数据价值，隐私保护，未来发展趋势。
1. 引言1.1 社交网络中的用户行为分析社交网络中的用户行为分析是一项重要的研究领域，通过对用户在社交网络中的行为进行数据收集、分析和挖掘，可以揭示出许多有价值的信息和规律。
随着社交网络的普及和用户数量的不断增加，用户行为数据越来越丰富，为研究者和企业提供了更多的研究和商业机会。
用户行为数据的收集与整理是社交网络中用户行为分析的第一步，通过收集用户在社交网络中的行为数据，可以了解用户在社交网络中的活动和偏好。
这些数据可以包括用户发布的文本、图片、视频等内容，以及用户之间的互动关系和社交网络使用行为等。
用户行为数据的应用与价值是社交网络中用户行为分析的重要目标，通过对用户行为数据的分析和挖掘，可以为企业提供用户画像、精准营销、产品推荐等服务，同时也可以为研究者提供研究数据和实证信息。
用户行为数据的隐私保护是社交网络中用户行为分析亟待解决的问题，用户在社交网络中的行为数据涉及到用户的个人隐私，如何保护用户的隐私成为社会关注的焦点。
2. 正文2.1 用户行为数据的收集与整理用户行为数据的收集与整理是社交网络中用户行为分析的重要环节之一。
社交网络中在线用户行为分析
社交网络中在线用户行为分析随着互联网技术的发展和普及，人们对社交网络的依赖度越来越高。
社交网络不仅满足人们交流、互动的需求，还成为了广告商和市场营销人员了解用户习惯和行为的重要来源。
在线用户行为分析是通过收集、记录和分析社交网络用户的行为数据，以揭示用户特征、需求和行为模式的一种研究方法。
一、社交网络中的在线用户行为类型在社交网络中，用户的行为可以分为以下几类：1. 个人资料行为：包括用户在社交网络中填写个人信息、上传个人照片、添加好友等行为。
这些行为可以帮助研究人员了解用户的背景、偏好和社交圈。
2. 点赞和评论行为：用户在社交网络中对他人的动态进行点赞或评论，表达自己的喜好和看法。
这些行为可以反映用户的兴趣和参与程度。
3. 分享和转发行为：用户在社交网络中分享自己或他人的动态、文章或图片，也可以转发其他用户的内容。
这些行为可以揭示用户对特定内容的关注和传播能力。
4. 浏览和点击行为：用户通过社交网络的浏览和点击行为，获取感兴趣的信息和内容。
这些行为可以用于分析用户的兴趣、关注点和信息获取途径。
5. 购买和推荐行为：一些社交网络平台也提供了购物功能，用户可以在线购买商品，并在社交网络中发布相关的购买体验和推荐。
这些行为可以提供用户的购买偏好和意见反馈。
二、社交网络中在线用户行为分析的方法1. 数据收集：社交网络平台通常会记录用户的行为数据，如点赞、评论、分享、浏览和点击记录。
研究人员可以通过获取用户授权或直接在API接口上进行数据提取。
另外，也可以通过社交网络用户调查或用户行为实验，收集更准确和详细的数据。
2. 数据预处理：收集到的用户行为数据通常比较庞大和复杂，需要进行数据清洗和筛选。
例如，去除无效数据、处理缺失值和异常数据等。
3. 数据分析：通过在社交网络中收集到的用户行为数据，研究人员可以进行各种数据分析和挖掘。
常见的分析方法包括：a. 用户画像分析：通过用户填写的个人信息、行为记录和与他人互动的方式，构建用户的画像特征，如性别、年龄、地域等。
社交网络中的用户行为分析与预测
社交网络中的用户行为分析与预测社交网络的兴起和普及改变了人们的生活方式和社交行为。
用户在社交网络上的行为产生了大量的数据，因此对这些数据进行分析和预测可以提供有价值的信息和指导。
本文将从用户行为分析和用户行为预测两个方面来探讨社交网络中的用户行为。
一、用户行为分析1. 数据收集社交网络中的用户行为包括浏览、点赞、评论、转发等行为。
为了进行用户行为分析，首先需要收集这些行为数据。
社交网络平台可以通过跟踪用户的活动记录、收集用户的个人信息和对话内容来获取数据。
另外，用户调查和实验也是收集用户行为数据的重要途径。
2. 数据预处理收集到的原始数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要对数据进行清洗和预处理。
清洗数据可以剔除无效数据和异常数据，提高数据的质量。
预处理数据可以对数据进行去重、归一化、离散化等操作，使得数据更易于分析。
3. 特征提取在进行用户行为分析之前，需要对数据进行特征提取。
特征是描述数据的关键属性，可以包括用户的个人信息、行为轨迹、社交关系等。
通过对数据进行特征提取，可以抽象出用户的行为模式和特征，为后续的分析和预测提供基础。
4. 行为模式分析通过对用户行为数据的分析，可以挖掘用户的行为模式和规律。
例如，可以分析用户在社交网络上的活跃度和使用时长，了解用户的活跃时间段和使用偏好。
另外，还可以分析用户的关注点、兴趣爱好和社交圈子等，为用户个性化推荐和社交推广提供依据。
5. 社交网络结构分析社交网络的结构也对用户行为有着重要影响。
通过分析社交网络的拓扑结构、用户之间的关系和社群结构，可以揭示出社交网络中的节点重要性、信息传播路径和社交影响力等。
这些分析可以为社交网络平台的运营、社交关系推广和社交网络安全等提供指导。
二、用户行为预测1. 数据建模在进行用户行为预测之前，需要对用户行为数据进行建模。
常用的建模方法包括基于规则的建模、基于机器学习的建模和基于深度学习的建模。
这些方法可以根据用户的历史行为数据和特征，建立模型来预测用户的未来行为。
社交网络中的用户行为分析
社交网络中的用户行为分析随着互联网的发展和普及，社交网络成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是在工作中还是生活中，社交网络都扮演着重要的角色。
人们在社交网络上的行为也日益受到关注。
本文将对社交网络中的用户行为进行分析。
社交网络的用户行为可以分为多个方面。
其中包括浏览、发布、点赞、评论、分享等行为。
在社交网络上，用户可以浏览朋友的动态、发布自己的生活状态、点赞朋友的内容、评论他人的动态，并且可以分享有趣的内容。
这些行为构成了在社交网络中用户的日常行为模式。
社交网络中的用户行为受到了一定的社会心理因素的影响。
在社交网络上，人们会根据自己的兴趣爱好选择关注的对象。
人们在社交网络上的行为也会受到他人的影响。
如果一个朋友发布了一条有趣的动态，很可能会引发其他朋友的点赞和评论，从而形成一种“点赞链”或“评论链”，进而引发更多的互动。
这种社交网络中的用户行为的传播方式，也体现了社交网络中的用户行为对他人行为的影响性。
社交网络中的用户行为还受到了一些心理因素的影响。
人们在社交网络上发布自己的状态和动态，往往希望得到他人的认可和赞同。
很多人都会在发布动态后，关注动态的点赞和评论数量，这也表明了人们在社交网络上的行为是受到自尊心和自我价值感的影响。
社交网络中的用户行为还受到了时间和空间的限制。
在不同的时间段和地域中，人们在社交网络上的行为也会有所不同。
在工作日的早上和下班后，人们的社交网络行为可能会更加频繁，而在周末和假期，人们在社交网络上的行为可能会相对减少。
这也表明了社交网络中的用户行为受到了时间和空间的影响。
而且，社交网络的用户行为也受到了社交网络平台的设计和功能的影响。
社交网络平台通常会根据用户的兴趣爱好和行为模式，推送用户感兴趣的内容和人物。
社交网络平台还会根据用户的行为习惯设计一些功能和活动，以增加用户的参与度和活跃度。
这种社交网络平台的设计与用户行为的互相影响，也体现了社交网络中的用户行为的复杂性。
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2017年软 件2017, V ol. 38, No. 2基金项目: 国家自然科学基金(11471051)；国家自然科学基金(11371362) 作者简介: 海昕(1992-)，北京邮电大学研究生。
社交网络中的用户行为分析海 昕(北京邮电大学 数学专业，北京 海淀 100876)摘 要: 近年来，国内人民的生活水平在不断的提高，互联网迅速的发展起来，并且出现在人们生活的各个领域中，导致网络用户的数量大大增加。
本文通过对网络用户的行为进行分析，运用信息检索的方式来对网络用户进行分类，进而分析网络用户的行为特征。
采用CHI 特征选择算法对特征进行提取，通过整合特征词将网络用户分类，然后采用TF-IDF 算法对特征进行加权运算，分析了算法的不足并为相关的特征词分配了适当的权重，然后对这些网络的身份进行识别。
最后本文进行扩展，通过特殊举例用户的网络数据，用余弦定理进行相似度比较，这样可以了解这些用户之间拥有多少相同的话题和爱好，大大增加了彼此之间成为好友的可能性。
这种方法在以后也可以应用在用普通的文本搜索相似的文章中。
关键词: 特征词；CHI 算法；TF-IDF 算法；余弦定理中图分类号: TP391.1 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2017.02.011 本文著录格式：海昕. 社交网络中的用户行为分析[J]. 软件，2017，38（2）：47-50Analysis of User Behavior in A Social NetworkHAI Xin(College of Mathematics, Beijing University of Posts and Telecommunications, Haidian District, Beijing )【Abstract 】: Recently, the people's living standard in China is constantly improving, the Internet is rapidly developed, and in all areas of people’s life, leading to the number of Internet users has greatly increased. This paper based on the analysis of the behavior of network users, using the method of information retrieval to classify some netizens, and then analyzing the behavioral characteristics of Internet users. This paper utilizes the CHI feature selection algorithm to ex-tract the characteristics, then this paper analyze the defects of the TF-IDF algorithm and use the algorithm to carry on the weighted calculation so as to assign proper weights for these characteristic words and recognize these network iden-tities. Finally this paper extends through the network data for netizens and compare with the cosine similarity. Thus it can understand that how much the same topics and interests among these netizens easily and increase the possibility of becoming friends greatly. This method can also be used later in the search for similar articles in plain text.【Key words 】: Feature words; CHI algorithm; TF-IDF algorithm; Cosine theorem0 引言网络用户行为分析涉及到对用户进行分类，尽管网络信息具有多种多样的形式，但文本信息仍然占有很重要的地位，糅杂在这些千千万万信息中有部分有效且对于自己有用的信息，要如何精确的对这部分信息进行筛选和定位，是本文研究的重点的目的。
根据文本的相关内容确定文本所在的位置是常用的文本分类方法，这种方法在解决一些方面的问题具有重要的作用和意义，例如对于用户所需要的信息可以准确定位和分类。
目前文本分类技术通过使用自动文本分类方法，人们的生活得到了大大的改善，人们在网络中可以通过整个方法迅速准确地对繁冗复杂对信息分类，从中寻找出自己真正所需求地信息。
而在这个自动文本分类方法中，特征选择和特征加权就作为了重要地技术，这些技术可以排除很多无意义地关键词和一些无关特征，使得最后生产地文本表示出地模型更加简洁，这样下来，第38卷 第2期 软 件48《软件》杂志欢迎推荐投稿：cosoft@分类的性能得到了大大的提升，分类的效果和准确率也得到了突飞猛进的改进。
文章运用信息检索的方式来对网络用户进行分类，进而分析网络用户的行为特征，在进行了相关的数据预处理的基础上对相关网络用户的特征和喜好加以分析。
分析采用了CHI 特征选择法，非常有效地去分类和规整相关的网络用户，在提取特征时采用了TF-IDF 算法，这样能够保证数据在权重分配相当的基础上有效的识别网络身份。
本文主要研究TF-IDF 这个经典的特征加权方法，通过阅读文献查阅资料，分析了这个算法的一些缺陷。
本文最后在用户分类方面受到了启发，利用余弦定理这个新闻相关搜索的方法对用户进行相似性比较，从而可以通过使用余弦定理帮助这些用户寻找出彼此之间有多少共同的话题和爱好，在以后也可以应用在用普通的文本搜索相似的文章中。
1 主要算法介绍1.1 卡方统计量（CHI ）特征提取算法x 2统计量（Chi-square Statistic ，简记为CHI ）的概念来自列联表检验（Contingency Table Test ），这种方式对于t 、c 的相关性能够给出一个比较明确的表示，这样即能够实现去验证理论值是否正确。
首先在运用这种方法时我们在对照了理论值和实验值的基础上，充分的去探究其存在的差异并得出验证结果。
识别网络用户的身份时c 指代用户，t 是这些用户的相关特征，t 与c 关系满足一阶自由度2x 分布，运用数学规律计算对相关程度进行检验，相关程度与2x 成正比，即相关程度高时该值则更大，同时，()()22max ,maxi x t x t c =也越大，t 和c 分别表示特征和类别，()()22max ,max i x t x t c =表示该特征所携带的信息。
CHI 卡方统计量方法可以由以下公式表示： ()()()()22 ,x t c AD BC A B C D =-++其中，A ，B ，C ，D 分别表示不同的样本数。
在这些样本ABCD 中，只有AC 属于用户c ，AB 包含特征t 。
CHI(t ,c )表示用户c 与该特征t 的关联程度。
CHI(t ,c )=0时，二者属于独立关系；而当CHI(t ,c ) ≠0时，二者即相关，相关性是在CHI(t ,c )的增大的情况下变强的，因此，根据CHI(t ,c )的大小，可以对特征t 于用户c 的关系密切程度排序，按照高低顺序，则能够比较直接的了解哪些特征与用户相关。
特征出现次数多少可以在应用卡方统计进行量算的时候忽略，不过我们需要对相关的特征展开其他的加权计算才能够对其在用户识别过程中具体发挥的作用和功效进行评估。
我们一般采用TF-IDF 函数来进行加权运算。
1.2 TF-IDF 算法 1.2.1 TF-IDF 算法介绍TF-IDF 这种统计方法经常见于对一个字、词或者文集在一个文件中重要与否，重要程度是多少的评估计算中。
所需要评估的字词出现次数越多，那么其在文章中就越重要，不过其在语料库出现频率则会与其出现次数呈负相关。
在搜索引擎中应用这种统计方式能够对使用相关搜索引擎的用户查询文件的相关程度大小进行评估。
TF-IDF 主要包含两个方面：（1）TF(term frequency)，单文本词频 1. 设N 为查询项中关键词的个数，1 W ，2W ，, N W ,它们在一个特点网页中的词频分别是：2TF ，2,N TF TF ，，那么这个查询的相关性就是：1TF +2N TF TF ++ ；2. TF 漏洞：例如“北邮的学生”，词“的”对查询几乎无用，称为“停止词”，在度量相关性时不应考虑它们的频率；3. 忽略停止次后，查询的相关性变成“北邮”（专业词），“学生”（通用词），需要给予权重。
（2）IDF(inverse document frequency)，逆文本频率1. 在信息检索中，使用最多的权重是IDF ，公式：log /w D D ，其中D 是全部文本数，w D 数越大，IDF 值越小，权重就越小，反之；2. 利用IDF ，由原先词频的简单求和变成了加权求和，即：1122N N TF IDF TF IDF TF IDF ⨯+⨯++⨯ ；3. TF-IDF 的经典计算公式为：()()=log 1i i TF IDF i t t i NWeight t TF IDF tf d n -⨯⨯+= 其中i t TF 表示特征i t 在文档d 中的频度TF ，用() i tf d 来计算。
1.2.2 TF-IDF 算法的缺陷TF-IDF 函数能够比较好的显示出相关特征项重要与否，与特征项的重要性相关的两个重要因素是词频TF （单文本频率）和IDF （逆文本频率）。
特征项出现于相关文本中的次数可以代表其出现的频率，在根据相关的词频计算函数就能够展开相关海 昕：社交网络中的用户行为分析49《软件》杂志欢迎推荐投稿：cosoft@的计算。
常用的TF 因子主要有原始TF 因子，对数TF 因子，二元TF 因子等，大规模测试表明，对数TF 因子的效果最好。
虽然上述这种TF-IDF 算法在操作方面比较容易，不过这种传统的函数计算方法在某些比较特定的计算中就会展露出其缺陷，例如C 类中包含了t 特征的文本，文本数为m ，设包含该特征的文本总数是n ，即在计算中s 是m 和n 的总和。