《表2 社交网络用户群体画像方法对比结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于社交网络数据的用户群体画像构建方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

与现有的社交网络用户群体画像方法对比，本文在20小类特征维度对用户进行刻画，群体画像更加全面精准。与其他社交网络用户群体画像方法对比结果如表2所示，文献[9]使用微博用户活跃度指数将用户分为“大V”用户、“网红”用户、活跃用户、“潜水”用户四大类，之后使用兴趣主题特征对每类用户进行细分。文献[8]使用粉丝数、关注数、微博数、收藏数以及博龄对用户进行聚类分析，得到微博阅读型用户，普通用户，微博活跃用户，名人微博、微博运营用户五类用户群体，形成用户类型标签，最终在单个用户画像（用户类型标签、安全标签、统计标签），用户行为和用户关系链方面对用户进行批量画像。文献[4]对微博高影响力人物进行画像研究，提取用户基本属性、用户行为属性、用户价值属性三类18个用户标签，将高影响力用户分为优质内容生成主力军、高流量头部用户、高频互动分享型用户三类。本文使用基本特征、内容特征、统计特征、行为特征四大类特征对用户群体进行刻画，涉及用户主题、话题、位置、表情符、发文习惯等20小类特征，特征涉及范围广，群体画像更加全面精准，充分揭示了用户群体兴趣偏好、行为倾向及价值诉求。聚类分析得到17类群体，用户群体覆盖面广，更加完整地揭示微博用户群体的构成及特征。