罗春海，刘红丽，胡海波



微博网络中用户主题兴趣相关性及主题信息扩散研究

罗春海，刘红丽，胡海波

(华东理工大学商学院 上海徐汇区 200237)

运用Twitter-LDA主题模型对新浪微博数据进行了主题分析，基于用户主题兴趣相关性的研究表明用户间的主题兴趣具有三度相关性，同一主题兴趣下三度以内粉丝的发文数随用户发文数增加而波动式增加，各度粉丝与用户主题兴趣的相似度随粉丝度数的增加而下降。通过分析比较不同主题类别微博的扩散差异，发现生活情感类的信息最受用户欢迎，不同主题类别微博被转发的概率存在显著差异，平均转发数相差可达10倍，微博信息扩散树中各类主题在微博信息扩散深度、扩散时间间隔和用户的扩散能力方面都表现出不同的特征。

信息扩散; 微博网络; 主题分析; 用户行为

微博集媒体性和社交性于一身[1]，以其多途径接入、多类型信息传播的特点，吸引了大量的用户。《2014年新媒体蓝皮书》显示在中国提供微博服务的网站有103家，注册用户数达13亿之多，2013年仅新浪微博每天就产生超过一亿条微博，对这些信息及其扩散特征的研究具有重大的社会经济意义，如对微博信息的研究，可以用于预测电影的票房[2]、股市走势[3]，对信息扩散特征的研究则可以用于精准广告营销[4]等。利用用户历史数据研究用户兴趣和用户与其粉丝间兴趣的相关关系可以更好的理解用户偏好，有助于理解网上信息扩散的机理，帮助政府部门有效引导、控制网络舆情。……