基于微博的用户社区网络挖掘分析

ＩＳＳＮ　１６０９—３６４４　Ｅ—ｍａｉｌ：ｗｙｌ＠ｄｎｚｓ。ｎｅｔ．ｃｎ　ｈｔｔｐ：Ｈｗ－ｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｃｎ　Ｔｅ１：＋８６－５５　ｌ一６５６９０９６３　６５６９０９６４　　一…　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅａｇｏ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ逛脑知识与技术　Ｖｏ］．１０，Ｎｏ．】６，Ｊｕｎｅ　２０１４　＝＝＝＝＝！　＝　＝　＝＝＝＝　！　！！！—　————●　一基于微博的用户社区网络挖掘分析　李佳，肖基毅，吴霖　（南华大学计算机科学与技术学院，湖南衡阳４２１０００）　摘要：以新浪微博为研究平台，随机获取微博用户数据作为研究样本，通过共链关系构建社会网络，利用聚类分析方法对　样本进行微博关注好友的网络群体分析，网络内部子结构分析和个体角色分析。进而从微博用户好友数据中挖掘关注对　象的特征和关注对象间的关联特征，并对改进微博用户关注好友的推荐和信息推送提出一些建议。　关键词：微博社区；用户关系；特征分析；关注推荐　中图分类号：ＴＰ３１１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００９—３０４４（２０１４）１６—３９４３—０５　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｕｓｅｒ　Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｍｉｎｉｎｇ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ　ＬＩ　Ｊｉａ．ＸＩＡＯ　ｊｉ—ｙｉ．ｗｕ　Ｌｉｎ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＳｏｕｔｈ　Ｃｈｉｎａ，Ｈｅｎｇｙａｎｇ　４２１００１，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ　ｓｉｎａ　ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ　ｐｌａｔｆｏｒｍ　ｆｏｒ　ｒｅｓｅａｒｃｈ，ａｃｃｅｓｓ　ｔＯ　ｕｓｅｒ　ｄａｔａ　ａｓ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｓａｍｐｌｅｒａｎｄｏｍｌｙ，ｂｕｉｌｄ　ｓｏｃｉａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓｂｙ　ｐｕｂｌｉｃ　ｃｈａｉｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ａｎａｌｙｚｅ　ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｆｒｉｅｎｄｓ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｇｒｏｕｐ，ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｎｔｅｒｎａｌ　ｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ＵＳ—　ｉｎｇ　ｏｆ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｎ　ｍｉｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｒｉｆｅｎｄｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅｍ　ｆｒｏｍ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｔｈｅｙ　ｏｗｎ，　ａｎｄ　ｔＯ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｏｆ　ｔｈｅ　ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ　ｕｓｅｒｓ　ａｂｏｕｔ　ｈｉｓ　ｂｅｓｔ　ｆｒｉｅｎｄ　Ｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｐｕｓｈ　ｔｏ　ｓｏｍｅ　ｕｓｅｒｓ　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄ：ｔｈｅ　ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ　ｃｏｍｎｍｎｉｔｙ；ｕｓｅｒ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｒｅｃｏｍｍｅｎｄ　ａｔｔｅｎｔｉｏｎ　微博，即微博客（Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ）的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过ＷＥＢ、ＷＡＰ以及各种　客户端组建个人社区，以１４０字左右的文字更新信息，并实现即时分享。最早也是最著名的微博是美国的ｔｗｉｔｔｅｒ。２００７年５月，饭　否网成立，这是中国国内第一家微博网站。此后，叽歪、做啥网、腾讯“滔ｆ舀”、嘀咕等微博网站如雨后春笋般大量涌现。２００９年８月　份中国最大的门户网站新浪网推出“新浪微博”内测版，成为门户网站中第一家提供微博服务的网站，微博正式进入中文上网主流　人群的视野。如今微博已经不再是一个新鲜的名词。中国互联网络信息中心发布数据显示”　，截至２０１３年１２月，中国网民规模达　６．１８亿，据统计网民中微博使用率为４５．５％，微博已经成为人们表达思想，传播信息和交流学习的平台。　受到智能手机的推广普及，手机端应用的使用独占性较强，类似平台性手机即时通信的快速发展及其对微博功能的高度重合　分流了部分手机微博用户，使得微博用户略有下降。一些人认为，随着微博的发展并进人稳定期，一些营销账号、僵尸账号的主动　或被动消失，可能是微博用户下降的重要因素。对已注册了微博的人，用户体验不好，最多是不用；减少的大部分可能还是机器　人。因此微博的自我进化和发展更新已经到了一个用户关系结构趋于合理固化的阶段。　微博用户如此庞大，微博平台上的用户信息量和微博消息数量惊人，如何更加有效的挖掘用户之间的网络关系，更加合理的　了解用户需求，更加合理的划分用户群体一直是微博用户关系挖掘研究领域的热点话题。然而目前的研究都是对热点人物，热点　话题的研究，没有对微博用户群体进行特征关系的更普遍性的特征分析研究。　微博社区群体的挖掘，不同的分类挖掘方式会得到不同的社区群体。传统的网络群体的分类有很多，常见的有：家庭、同学、　间事、朋友等社区，这些社区和现实世界中常见的个人社会圈有很多相似之处　。而微博用户按照个人兴趣构建的社区网络更加　多元和复杂化，这种社区群体在现实社会中受到地区、性别、学历、环境等条件的限制很难组合起来，但以互联网为基础的微博网　络平台上就很容易实现。这种根据兴趣或相似性特征构建的社区网络的关系对好友推荐以及其他信息推送都有很好的指导性作　用。　对微博社区群体的挖掘，杨方方提出了一组人物相关性的计算方法，并给出了人物网络的构建方法。根据数据的特点，选择　适合的人物相关性方法进行组合即可得到人物之间的相关性计算结果，并通过网络构建方法构建相关的网络，在相关性网络的基　础上开展Ｊ，团体挖掘的丁作，介绍了网络分析的概念和应用于团体挖掘的ＧＮ算法　】。何黎等利用ＵＣＩＮＥＴ软件进行基于（Ｇｉｒ￣伽　ａｎｄＮｅｗｍａｎ　ｓ）算法的社区划分，通过设置区问范同，选择出模块度值最大的划分方式，从网络密度、聚类系数和平均距离ｊ方而分　析，选取的４个社区均优于划分前的社会网络，说明社区划分是有效的　。袁园等以新浪微博为研究平台，随机抽取部分用户及其　收稿日期：２０１４－０５—１８　作者简介：李佳（１９８７一），男，安徽固镇人，硕士，研究方向为数据挖掘；肖基毅（１９６２一），男，湖南新田人，教授，硕士生导师，研究方向　为数据挖掘；吴霖（１９８９一），男，广东潮州人，硕士，研究方向为软件工程。　本拦目责任编辑：傅勤奎　ｍ　电子商务与电子政务…３９４３　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术　关注对象数据作为研究样本，通过共链关系建立社会网络结构　。　９　７　第１Ｏ卷第１６期（２０１４年６月）　２　７　７，４　本文就是以新浪微博５００个用户为研究样本，使用ｊａｖａ语言和微博开放平台提供的ｓＤＫ对用户数据进行分析处理，使用ＵＣＩ—　ＮＥＴ软件，利用共链关系构建社会网络。通过聚类分析方法，挖掘微博用户之间的关系特征，对微博用户关注好友的推荐和其他　篙篆篡　信息推送提供一些建议。　１数据处理　目前由于新浪微博ＡＰＩ对ｆｒｉｅｎｄｓｈｉｐｓ／ｆｒｉｅｎｄｓ接口实行了限制，只提供获取自己关注好友的权限。因此用户关系样本没有从新　浪微博平台上直接获取最新的用户，而是取自数据堂会员ｃｋｊ１９８９提供的随机获取的５００条用户关系数据　。，该文首先对从数据堂　网站下载新浪微博５００条用户关系（如图１所示，由于数据量较大和页面宽度限制，仅列出１２条用户部分信息，下同），使用ｊａｖａ语　言和新浪微博开发平台官方提供的ＳＤＫ对该数据进行处理并从该平台上获取关注好友信息。经过若干步程序运算处理，获取共　链关系数据，生成网络社区群图。具体操作步骤如下：　２　１８０９７２６０００，ＢＢ杰，男，，壤网憋鸡！，广东阳江，１８０９７２６０００　２５，３４…５　ｔｐ１．ｓｉｎａｉｍｑ．ｏｎ１１８０９７２６０００／５０／５６２０５３７７２４／１，０，“摩翅座，小说，上刚，唾觉，自　３　１７９２　９ｉ０７１２，娄豫遭，男…广东江门，ｙｅａｎｈｕ，７３，７４，６９…ｔｐ１．ｓｉｎａｉｍｇ．ｃｎ／１７９２９１０７１２／５０／１２８１　７８１８２３，１，０，，　１７８ｏ６９１５５５，１２５１１３５８８５，２７２４ｌ４ｌ６２１，２　４　１８０６９５４８３５，刘健明Ｄａｎｉｅｌ，男　，我想点　广衷江门，ｄａｎｉｅｌｌｉｕ３，ｉ２５，２６４，２ｉ５８…ｔｐ４．ｓｉｎａｉｍｇ．ｏｎ／１８　９６９５４８３５Ｉ５０１５６２１８４Ｏ２１　６／１…ｏ　１９３４８３｛０４３，２０５　磐　ｎ　啦　《　ｇ　弧　；ｎ　囊　簿　毪琶毪臻骜毪嚣《　棼毪稳疆§ｌ警琵臻　蘩　稳　§馨鬻甏魏臻臻鞭　鬻黧鬣珏稳蠹《琵ｌ《　１７　６５８５５６５４，暗皮小ｊａｎ，女，，得之坦然，失之浚然ｊ，广东江门　１７６５８ｓｓ６５４，１３６，６７，５９８…ｔｐ３．ｓｉｎａｉｍｇ．ｏｎ／１７６５８５５６５４Ｉ５０１５６２　８５１６７３３１０，０，”宅女，　ｓ　１７９７３２１０２７，Ｅｖａｎｇｅｌｉ　一　女，　Ｉｔ’ｓ　ＡｎｇｅｌｉｎｅＣｈａｎ吖广蕊江门　ｂｒａｖｅｃｈａｎ，１７４　９２５，１６１…　４。ｓｉｎａｉｍｇ．ｃｎ／１７９７３２１０２７／５０／５６３１４９６９６９／０，０，最蜗　１７２２４２８４　９１　ｈｏｎｓｙｂａｂｙ，女　’自恋脾气臭善变自大狂妄不服输任性的狮子女．对生活多一份热情　大家好，我＿簌凯斯蒂ｗｏｎｇ．”，广东江门，ｃｒａｚｙｋｒｉｓｔ￣　ｇ　１７７６２８４６４３，ｆａｔｅ　ｓ卜，男，，等待着那辆瘸子自己的列车５　广东江门，１７７６２　Ｂ４６４３，２７３，４３６，１５４２…ｔｐ４．ｓｉｎａｉｍｇ．ｃｎ／ｌ７７６２８４６４３／５０／５６０３７Ｏ２１２４／１，０，　§１７６５３５１７３０，ｆａｆａ思密达，女，，我是宠物控！！我爱天下所有的小动物，　。，广东江门，ｉ７６５３５１７３０　１５８，４３６，３０５３…ｔｐ３．ｓｉｎａｉｍｑ　ｃｎ／１７　６５３５１７３０／５０　１７３６９６３０５０，Ｌｉａｎｇｘｉｎｒｕ　女…ｊ　１７２５０３６２　６５，ｓｗｉｎｎｉｅｌｉｎ，女…广东ｔＩ门，ｌ７３６９６３０５０，２５ｉ，ｉ’７，３８１…ｔｐ９．ｓｉｎａｉｍｇ．ｏｎ／１７３６９６３０５０１５０／５６３０９４５９０７，０，０，主窜薨　”２３２４　７８　６６９２，１７３３５３１５　ｒ茸ｉ江ｌ　ｓｗｉｎ￣ｉｅｌｉｎ，５２７，３７９，９３３，　ｔｐ２．ｓｉｎａｉｍｇ．ｏｎ／１７２５０３６２　６５／５ｏ１５６１２３６５５８　８／０，０，，”２７７８７６８４０１，２　６６２３２１２　４１，１　１７５２７　７ｅ６１２，１８２４５５３７６０，１７５０４２８１１２，１２ｌ９９５２２８ｉ，１７８　５４　４３４２２，１８０６８　８６４ｉ０，ｉ７６９９８２９８２，１８１４３７４０１０，１７７７０１６７２７，１７８９２７０６０３，１７０７　６７　９４５３，１７４２　７６８８２４　１２３ｓ１６７ｉ７２，ＣｈｏｗＧｒｅｅｎ，另，，豆瓣：ｈｔｔｐ：／／ｗ拂．ｄｏｕｂａｎ　ｃｏｒｅ／ｐｏｏｐｌｅ／４８９９５５ｏ３／，厂衷江门，ｑｒｅｅｎｚｈｏｗ　３２ｅ，３７８，３６７…ｔｐ１．ｓｉｎａｉｍｇ　ｃｎ，ｉ２３５１６７１７２／５　１－・－　图１新浪微博５００条用户关系部分信息　１）使用ｊａｖａ语言编写程序从５００个用户关系文件中获取所关注的全部好友，共４２１２２个被这５００个用户关注的好友，利用新浪　微博开放平台提供的ＳＤＫ，通过ｕｓｅｒｓ／ｓｈｏｗ接口获取关注好友的基本信息（如图２），并按被关注频次降序排列（每一行第一个逗号　之前的数字表示该被关注好友的在５００个微博用户中被关注的频次）。图中现示ｔｈｉｓ　ｕｓｅｒ　ｎｏｔ　ｅｘｉｓｔｓ表示该用户数据被官方关闭或　注销。　１　１４２，Ｕｓｅｒ（ｉｄ＝２４２０５０９２４５，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅＴＭ侦探柯南小说集，ｎａｍｅ＝侦探柯南小说集，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝４００，ｃｉｔｙ＝ｌ，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝海外美国，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝收集　ｚ　１２　５，Ｕｓｅｒ　ｌｉｄ＝２１０５１８　７３４４　ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝让自已敞个有用的人，ｎ　ｅ＝让直己激个有用豹人，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝６１，ｃｉｔｙ＝ｌ，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝陕西西安，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉ　１０２，Ｕｓｅｒ　ｆｉｄ＝２　４３０９５９０９５　ｓｃｒｅｅｎＮａｒａｅ＝潮人搭配淘盅控，ｎａｍｅ＝潮人搭配海盅控，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝４４，ｃｉｔｙ＝ｌ，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝ｆ￣末Ｆ－．＞Ｉ　ｆ，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝，ｕｒｌ　４　１０１，ｉｄ＝２２６０３５０６４４，ｔｈｉｓ　ｕｓｅｒ　ｎｏｔ　ｅｘｉｓｔ０…………　，………………　……………，…，……ｒ………　９６０，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝内涵漫画师太，ｎ￣／Ｒｅ＝内涵漫画师太，ｐｒｏｖｉｒｉｃｅ＝３１，ｃｉｔｙ＝４，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝上海德汇区　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ：这里是漫　４９５，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝￣千百度，ｎａｍｅ＝槟事千百度　ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝４００，ｃｉｔｙ＝１６，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝￣其他．ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝￣下吧．叉　４９２　ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝那些暖　的歌词，ｎａｍｅ＝￣心的歌词　ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝４４，ｃｉｔｙ＝ｌ，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝广东广州，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝（你们　７　６７，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝做饭课堂，ｎａ孤ｅ：做饭课堂，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝４４，ｃｉｔｙ＝ｌ，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝广东广州，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝络话说：要留住ＴＡ的　３３０，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝－－句情话汇，ｎａｍｅ＝－－句情话汇，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝６１，ｃｉｔｙ＝ｌ，Ｉｏｃａｔｉｏｎ＝陕西西安　ｄｅｇｃｒｉｐｔｉｏｎ＝爱情、亲情、发　９８１，ｓｃｒｏｅｎＮａＩｎｅ：环球时尚旅行，ｎａｍｅ：环球时尚旅行　ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝ｌ１，ｃｉｔ￣＝ｉ　ｌｏｃａｔｉｏｎ：北京东城区　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝￣、摄　４１　５，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝￣子小智慧，ｎａｍｅ＝女子小智慧，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝３１，ｃｉｔｙ＝！，ｌｏｃａｔｉｏｎ＝上海黄潲区，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝台怍请加ＱＱ：１　９２３，ｓｃｒｅｅｎＮａｍｅ＝黄诗怕ｓｙ，ｎａｍｅ＝￣怕ｓｙ，ｐｒｏｖｉｎｃｅ＝３ｓ，ｃｉｔｙ＝ｌ　ｌｏｃａｔｉｏｎ＝江西南昌，ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ＝￣杼　爱臭美，　图２　５００个用户关注好友的部分信息　２）利用获得的数据，使用ｊａｖａ语言编写程序生成被关注好友的共链关系下三角矩阵（按被关注频次降序排列，４２１２２阶矩阵），　如下表３所示（由于篇幅有限只截取了部分数据表）。矩阵中单元格ｕ（ｉ　）表示ｉ和ｊ同时被关注的频次，同时被关注的频次越高表　示两者关系越强，相似度越高。　１　．一．　．　愤臻橱莆　谎岂傲　、有两　１　１　表１被关注好友的共链关系矩阵　酒　｝菌湟面师糠事手百　的蔷做磺｜杲堂二笥幅谙薪球日　丙蠢妄芋疆嘈垂簧诲悟Ｉｇ毒　ｍ　付；玉一一硬桃两疆ｊ硪彗８小　ｉ　年静　］募　０　１　４　潮人搭配）每宝控　５　内涵漫面师太　３让皂己　个有用　人　１　６　粮事千百度　７　ｒ那些暖心的歌词　１　１　１　１　１　１　ｌ　１　ｌ　０　１　１　。　０　ｌ　ｌｌ　ｌ１　１　１　ｉ　１　１　ｉ　ｌ　ｌ　１　１　１　１　１　１　１　１　１　ｌ　１　１　１　１　１　１　１　１　０　１　１　１　１　１　１　１　０　１　８　９　ｉｏ　】１　１２　１３　做饭课堂　一句情话汇　环球时尚旅行　女子小智誉　黄诗怡一０ｙ　ｃａｍｅｒａｍａｎｍ　ｌ　１　２　１　ｉ　１　ｌ　０　１　ｉ　１　１　１　１　ｏ　１　１　１　１　１　．　ｏ　１　１　１　１　０　１　１　１　０　１　１　Ｏ　ｌ　０　【４　１５－　一仃鞋一　樱桃肉媛干　１　１　１｜　１　１　１　ｊ　１　１　１　１　１　１　１　０　璺　１　里降　ｉ］哭　１６一１８　趣图百科与ＧＩＦ怪兽　１　１　１　１　１　１　１　１　１　ｌ　ｌ　１　．　１“ｌ　２　１　１　１　１　１　ｌ　一　１　１　１　１　１　１　１　１　ｌ　１　ｌ　ｌ　１　ｉ　ｌ　１　１　１　１　１　１　０　３）对表３微博关注好友的共链矩阵分析，当被关注好友频次小于１６时，矩阵中将出现大量零值，因此选取被关注频次前２７７个　微博用户进行分析，利用ｕｃＩＮＥＴ软件对２７７阶的关注好友矩阵进行二值化处理（菜单导航：ｔｒａｎｓｆ０ｒｍ＞ｓｖｍｍｅｌｒｉｚｅ），然后把处理后　的共链关系矩阵导入ｕｃＩＮＥＴ软件（菜单导航：ｎｅｔｗｏｒｋ＞ｃｅｎｔｍｌｉｔｙ＞ｄｅｇｒｅｅ）生成被关注好友的社区群图，如下图３所示（由于篇幅有　限图中离群点成员仅显示了部分）。　２数据分析和讨论　２．１微博关注好友的网络群体分析　采用中心度指标（ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）分析判断微博用户在整体网络中的重要性，中心度指标主要分为两种：一种是点度中心度，它刻画　３９４４…电子商务与电子政务　＊　本栏目责任编辑：傅勤奎　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术　第１０卷第１６期（２０１４年６月）　表３关注好友社群节点的点度中心度　ＯｒｄｅｒＮｏ　Ｎ　ａＩｌｌｅ　ＢｅｔｗｅｅｒＬｋ￣ｅｓｓ　ｎＢｅｔｗｅｅｎｎｅ＝ｓ　５　８６ｌ　２　３６　韩庚　垒球超级时尚　胡歌　郭德纲　李厚霖　非碱扔执　女人帮大本营　佟大为　明适　服饰捂酉　控　闰蜜至上　辣妈葫宝日记　２２２４　０９３　８９５　５丁ｇ　８４５　４丁丁　７５６　ＯＴ５　５９０　Ｔ９４　５３３　６ｇ　３４３　８１３　３２２　２１３　２　２２８　１　９９２　１　５５７　１　４０６　０　９０６　０　８４９　０　６８６　２６０　２４Ｓ　２４Ｔ　５％３　２４３　６丁８　２３４　９Ｓ４　０．６５２　０　６４２　Ｏ　６１９　为了刻画这些关注好友的内部之间的联系属性，通过成分分析和派系分析进一步对该群体的内部结构进行分析研究。寻找　犯　ｍ乱耄毫啪啪　∞～　该网络内部成员间关系的紧密程度，以期更有力的表现网络结构特点。　１）群体成分分析　将二值化处理的２７７阶关注好友的共链矩阵导人ＵＣＩＮＥＴ（菜单导航：Ｎｅｔｗ０ｒｋ＞Ｒｅｇｉｏｎｓ＞ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ＞ｓｉｍｐｌｅ　Ｇｒａｐｈｓ），生成成分　２　３　４　５　６丁８　ｇ　¨　～　分析清单，如表７所示：　从表７给出了２７７个被关注好友分成了１２３个成分，成分１由侦探柯南小说集等１５５个成员组成，其他成分都只有一个成员，这　说明该社网络内部成员之间联系相对紧密和集中。　表４关注好友社群成分　１２３ｃｏｍｐｏｒｉｅｎｔｓ￣ｏｕｎ＆　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｇｏｄｅｓ　巧　ｒｒｏｐｏｒｔｉ　ｏｎ　０　５６　～　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｚｌ：侦探柯南小说集糗事千百度那　０　００４　０　００４　０　００４　０　００４　０　００４　０　００４　０　００４　０　００４　０　００４　０．００４　０　００４　２）群体派系分析　将二值化处理的２７７阶关注好友的共链矩阵导人ＵＣＩＮＥＴ（菜单导航：Ｎｅｔｗｏｒｋ＞ｓｕＩ）ｇｒｏｕｐｓ＞ｃｌｉｑｕｅｓ），生成派系分析清单，如图４　（由于篇幅，只显示了前１３个成分）所示：　图４可以看出２７７个关注好友社群多达３４５个派系，由此可见派系众多，群体中个体之间关系错综复杂，各个派系成员的重叠　度很高。结合表５和表６可以看出，派系１０、１、３０３拥有较多的成员，但相对于２７７个成员数并是很多，这说明派系多而杂，群体内　部紧密性不高。２４０号韩庚、２１３号胡歌在较多的派系中都有出现．　明他们在该网络中的核心成员，能够和大多数其他关注好友　间有联系。还有大量成员出现在几十个派系中，他们是该网络的主卜成员，发挥重要作用，另外还有１２３个成员不属于任何派系，　他们在该网络的贡献几乎为零，处在网络的边缘。　由群体内部结构分析可见，随机抽取的微博用户所关注的好友构成的网络，结构比较复杂，派系较多，派系之间区别不明显。　从单个成员角度来看，大部分成员存在于很多派系之中，这个说明个体的特征较多样性明显。社区群体内部之间多以名人热点方　知名用户为核心成员，这和现实人们的兴趣爱好广泛，热点人物或事件受关注较多时一致的。　３４　５　ｃｔｉｑｕｅｓ　ｆｏｕｎｄ．　１：　最热潮绯闻女孩迷美容燕发燕甲坊世＿界凳景电影梦工场日韩袭柜甜蜜情侣吧圈蜜至上那　昔涩时光夫美人小智慧偏方丽絷剧丈率＇　２：　绯闻女弦迷夔蜜黄发美甲坊甜蜜情侣吧闺蜜至上服饰搭配控闺蜜私房话第六感心理学酉科大智慧潮人燕鞋馆朝礅淘宝５０元专区佟：　３：　甍窖美发美甲墒甜蜜情侣吧闽蜜至上雅饰搭配控阁蜜私房话百耕太智慧胡歌淘宝５０元专区约＿尝穿农谋堂嘎ｌ遭韩麂　４：最热潮美容夔发美甲坊世界美景垒球超级时尚甜蜜情侣吧大燕人小智慧闺蜜私房话第六感心理学养花、养草、养闲惰胡歌淘蛊５０ｌ元　Ｓ：美容夔发燕甲璃垒球趣缎时尚甜蜜平蠹侣吧君昆饰掊配控圉蜜私房话第六感心理学胡歌淘宝５０元专莲螭遭韩庚　６：　美容荚发黄甲坊垒球超级时尚甜蜜情侣吧服饰搭配控阕蜜私房话胡歌淘宝５０元专区约台穷衣课堂明道韩康　７：　女人帮大本营美窑＿美发燕甲坊热ｆ１时街潮流垒球超级时尚服饰搭配控古勇歌淘宝５０元专区害匀台穿衣课堂聪邋韩庚　８：　女人帮大奉营绯闻女孩迷燕客凳发夔甲坊服饰搭配控胡歌潮蛊５０元专区啊避韩嶷　９：最热湖美容燕发鬟甲坊热门对尚潮流垒球超级时尚胡歌淘宝５０元专区甥ｊ；墼韩麂　ｉ０：　横事千百度那年我们哭了萌宠物女人帮太率营宝贝街拍欧美热门榜夔女时钟生活知识百料垒说我又被震惊了热门对陶潮流全球超掘　ｉｉ：　殴夔热门榜创意一口　胡歌淘宝５Ｏ元专区镄谨韩嶷享旺德纲　１２：　鼗叉被震惊了全球超级时尚照饰搭配控圈蜜私房话捐歌镯宝５０元专区约会穿在谋堂明遭韩麂　图４关注好友社群派系　２．３关注好友在网络中的角色与位置分析　以上从两个方面对关注好友的整体网络从结构上进行了分析，下面将从内容上对每个关注好友的角色位置进行分析。利用　ＵＣＩＮＥＴ（菜单导航：Ｎｅｔｗｏｒｋ＞Ｓｕｂｇｒｏｕｐｓ＞Ｃｌｉｑｕｅｓ）软件中的层次聚类分析工具来挖掘社群的聚类结果，如图５所示（由于成员较多全　３９４６…电子商务与电子政务　ｍ　ｍ　本栏目责任编辑：傅勤奎　第１０卷第１６期（２０１４年６月）　表５各派系拥有成员数　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术　派系蝙号　成员数　派系蝙号　成员数　派系犏号　成员数　１　２　３　４　５　６　Ｔ　８　９　ｌ０　ｌ１　…　…２６　１４　１１　１４　ｌ０　ｌＯ　１ｏ　８　８　２０　７　　１１５　１１６　１１７　儿８　ｌ１９　１２０　１２ｌ　ｉ２２　１２３　１２４　１２５　…　８　８　９　８　９　０　９　Ｔ　９　７　ｌ１　０＿●　２２曰　２３０　２３ｔ　２３２　２３３　２３４　２３５　２３Ｂ　２３７　２３８　２３９　…　…５　９　８　９　７　５　５　８　４　４　８　　表６每个被关注好友所在的派系数　关　主好友　韩庚　胡歌　服＾韦捂酉酣空　全球超级时尚派系数　２６７　１８６　ｅｏ　８２　关＇主好友　经；齐观察报　黄呜　范冰球工作室　美食和旅行　派系数　４　４　３　３　关、主好友　｝ｆｉｔ音乐乐悠赫松岗店吃在北京东三环　淘宝觏杖馆派系数　０　０　０　０　郭德锕　闺窒至上　甜蜜情侣吧　美吝美发美甲蝻　约会穿衣课堂　恋上微小说　辣妈葫宝日记　闺蜜私房话　７４　６１　５０５６　５５　５０　４８　４８　电星ｊ鹫工场　摞体小喇叭　畿米的音檠童　生蒋最小资　蔡文胜　华西都市报　陆扶民　王重一　３　３　３　３　３　３　３　３　罗罗布漫画集　Ｕ，－ｔ￣家居迷　鞴山翠绿２５　天已灰蓝［３０６０７　幽默冷笑话特辑ｙ　ｉｎｇ围巾专柜冷笑话好好笑啊白羊座心理学　０　０　０　０　０　０　０　０　部成员显示分辨率不佳）。　通过放大图５可以看出，２１３号胡歌与２４０韩庚、２１５号淘宝五十元专区与２３９号明道、１１５号恋上微小说与１１７誓言心语等聚成　小类他们在该社群网络中具有较高层次的相似性，结构位置对等。２２３号佟大为与２４４郭德纲聚成第一小类后与２６５号六六构成　第二小类，而后再与李厚霖构成一类，这种情况说明六六在第一小类与李厚霖之间起到了桥梁作用。通过聚类发现，微博名人大　多在较高程度上聚集在一起，而后在与其他生活、体育、娱乐、新闻、科技类主题微博构成关联。　３结束语　微博用户的需求往往具有多元性和分散性的特点。微博用户形成的群体网络错综复杂，从整体分析效果上看，没有明显的结　构特征，社群成员之间联系紧密性并不高，成员之间主要被一些名人或热点类微博用户所联系起来。从个体层面看，用户随机性　组合进行关注好友的群体分析可能过于分散，下一步将在对用户类别分类的基础上进行社群分析研究。　（下转第３９５２页）　本栏目责任编辑：傅勤奎　ｍ　＊电子商务与电子政务　３９４７　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术　第１ｏＲ第１６期（２０１４年６月）　５信息技术在中学物理教学中的应用前景　无论身处世界的何处，也无论我们教育之旅的目的地何在，在２１世纪生存和生活的人们都面临着同样的教育主题：未来的世　界在发生怎样的变化？这些变化对于教育意味着什么？我们每个人以及我们的后代要在未来获得成功，需要学习什么？　２１世纪技能，这是在本世纪初提出来的一个概念，近年来无疑成为全世界关注的焦点问题之一。对于这个概念，有多种诠释：　２ｌ世纪技能合作组织认为其包含核心学科与２１世纪主题、学习和创新技能、信息、媒体和技术技能、生活和职业技能四部分；《美国　２０１０国家教育技术计划》中提出，２１世纪人才应具备的能力素质包括批判性思维能力、复杂问题解决能力、协作能力和多媒体通信　能力。　而在未来中学物理教学过程中，合理应用信息技术是必然的趋势。信息与交流技术，是２１世纪不可多得的顶尖技术，今天的　学生从生下来那一天起，就“浸泡在数字字节”中，很小的时候就抓着遥控器、手机和平板电脑了。尽管他们在使用技术方面一般　比其父母或老师更出色，但在如何最有效地运用这些强大工具进行复杂的学习和完成创造性的任务方面，他们始终还需要正确的　指点。把信息技术作为丰富的教学环境的创设工具、促进学生情感激励工具、与自主学习的认知工具，并将这些工具全面应用到　高中物理学科教学过程中，从而促进以教师为中心的教学模式与教学结构的变革，强调学生能够使用信息技术进行探究、自主、协　作式学习，也就是促进传统教学方式的根本变革，从而达到培养学生实践能力与创新精神的目标。　６结束语　总之，物理学科教学与信息技术的整合强调的是融入和整合，是基于系统观和全局观的。它是教学模式、方法、内容等多方面　的全面的整合。它强调在物理课程教学设计中，采用信息化的设计方法，从学科的整体性考虑信息技术的功能与作用，强调整个　单元或完整一节课的教学，而不是只关注某个知识点；在教学过程中，采用多种信息化的手段，使学生获得对物理知识的感性体　验，最终成为学生习得知识的有效途径；在教学评价中，信息技术的作用更应该是促进学生自主学习的情感激励工具，不仅仅是辅　助教师教学的工具。　物理学科教学与信息技术的整合，具有很大的实践和探索空间，不可能一举成功。信息技术不再只是辅助工具，而是要从根　本上改变传统的教学模式。相信经过中学物理教师，以及广大教育工作者的不懈努力，信息技术的强大功能会得到充分发挥。　参考文献：　【１］万虹．信息技术在中学物理教学中应用问题研究［Ｄ１．武汉：华中师范大学，２００６．　【２】上海市教育委员会．上海市中学物理课程标准（试行稿）【Ｍ】。２版．上海：上海教育出版社，２００４．　【３】王荣良高中信息科技（统一模块）【Ｍ】．上海：华东师范大学出版社，２０１３．　［４］何蓁．谈物理实验的创新　中国教育技术装备，２００３（１０）．　【５】伯尼・特里林查尔斯・菲德尔．２１世纪技能为我们所生存的时代而学＞－Ｊ［ＭＩ．天津：天津社会科学院出版社，２０１１．　［６】马宁，余胜泉．信息技术与课程整合的层次【Ｊ１．中国电化教育，２００２（０１）．　．【７】胡晓峰．多媒体技术教程【ＭＪ．北京：人民邮电出版社，２００２．　［８】蒋鸣和．关于中小学学科教师信息技术应用培训的几点看法［ＥＢ＼ＯＬ］．惟存教育网．　『９付强．９］新一代教学软件——积件『Ｊ１．中国教育技术装备，２００３（４）．　［１０】谢卫军．普通高中物理新课程的特点及其实施现状的分析［Ｊ］．物理教学探讨，２０ｌ　１（３）．　【ｌ１］Ｐ．佐克杰．信息技术导论『Ｍ］．玛玉珉，译．北京：宇航出版社，１９８８．　（上接第３９４７页）　参考文献：　【１】第３３次中国互联网络发展状况统计报告［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｎｉｃ．ｎｅｔ．ｃｎ／ｈｌｗｆｚｙｊ／ｈｌｗｘｚｂｇ／ｈｌｗｔｊｂｇ／２０１４０３／ｔ２０１４０３０５＿４６２４０．ｈｔｍ．　［２】新浪微博５００条用户关系［ＥＢ／ＯＬ］ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄａｔａｔａｎｇ．ｃｏｒｎ／ｄａｔａ／４６１１６．　［３］Ｇｒｕｚｄ　Ａ，Ｗｗｌｌｍａｎ　Ｂ，Ｔａｋｈｔｅｙｅｖ　Ｙ．Ｉｍａｇｉｎｇｉｎｇ　Ｔｗｉｔｔｅｒ　ａｓ　ａｎ　Ｉｍａｇｉｎｅｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ［１］．Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔ，２０１　１，５５（１０）：１２９４—　１３１８．　【４】杨方方．面向社会化媒体的社会网络挖掘与分析［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学，２０１１．　【５］何黎，何跃，霍叶青．微博用户特征分析和核心用户挖掘『Ｊ］＿信息系统，２０１１，３４（１１）：１２１—１２５．　【６１袁园，孙霄凌，朱庆华微博用户关注兴趣的社会网络分析　情报分析与研究，２０１２（２）：６８—７５．　【７１张珥，朱庆华．Ｗｅｂ２．０环境下学术交流的社会网络分析——以博客为例　情报理论与实践，２００９，３２（８）：２８—３２．　３９５２…电子商务与电子政务　ｍ　＊　本栏目责任编辑：傅勤奎