基于大数据的社交网络数据分析研究.pdf

科技创新与生产力 2021年 9 月 总第 332 期 基于大数据的社交网络数据分析研究 1 系统需求分析 社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部 分袁 是人们传播信息尧 交流互动的重要途径遥 用户 在社交网络上活动时袁 会通过文本信息尧 转发信 息尧 评论等行为产生大量数据信息袁 分析尧 挖掘这 些 大数据 具有 重 要 意 义 遥 目 前 在 世 界 范 围 内 Twi t t er袁 Facebook 是用户最为活跃的社交网络平 台袁 因此本研究针对这两个平台提出一种分析 其数据信息的系统遥 本系统的主要需求包括以下 3 个方面遥 一是数据采集与融合遥 大数据分析必须以数据 采集与融合为前提袁 可以通过种子 U R L 实时采集 或通过设定关键词实时采集袁 利用网络爬虫从 Twi t t er袁 Facebook 中采集数据信息遥 虽然社交网络 平台的功能结构不同袁 界面样式也千差万别袁 但是 其都包含文本信息尧 评论信息尧 转发信息尧 互动关 系信息等袁 系统可以从中抽取存在共性的数据进行 分析尧 融合袁 再以结构化的方式存储于数据库[ 1] 遥 二是信息检索需求分析遥 信息检索方式主要有 两种院 一种是新任务检索袁 即不保留之前的检索数 据袁 开启一个新的检索任务曰 另外一种是当前任务 检索袁 在开启一个新任务检索时袁 上次任务检索的 数据也保留起来袁 两次检索得到的数据求交集或并 集袁 最终实现多任务数据融合遥 两种检索方式都可 以实现以下功能院 关键词检索袁 即输入关键词即可 获取用户信息尧 关系信息等相关结果曰 排除关键词 检索袁 即输入需要排除的关键词后搜索结果中不包 含关键词相关的信息曰 人物检索袁 即输入人物相关 的关键词即可检索到相关信息曰 时间检索袁 可以实 现在特定时间范围内的时间检索曰 来源检索袁 可以 检索到信息的来源数据等遥 三是数据分析与可视化需求遥 数据分析模块主 要对社交网络数据进行挖掘尧 分析袁 其也是整个系 统的核心部分袁 主要功能包括内容分析尧 行为分 析尧 用户画像尧 发现热点话题等遥 其中内容分析中 的内容包括用户发布尧 回复及转发的相关信息袁 除 了显性的信息数据外袁 系统还可以对信息中隐含的 内容做出情感分析袁 将用户感兴趣的信息标记出 来曰 行为分析是指分析用户在社交网络平台上的所 有操作行为袁 将用户的操作过程完整地记录下来袁 将用户的行为轨迹完整地构建尧 预测出来曰 用户画 像是将用户信息进行标签化处理袁 用标签将用户的 行为尧 观点尧 属性等个性化特征描述出来袁 并对用 户个性化的观点尧 关注的话题进行总结尧 分析曰 发 现热点话题主要是对用户的帖子数据进行聚类分 析袁 发现用户关注的热点话题[ 2] 遥 2 系统功能设计 根据上述需求可知袁 该系统需要实现数据采 集尧 数据预处理与融合尧 信息检索尧 数据分析与可 视化功能袁 其中核心功能为数据分析袁 下文详细介 绍系统各功能设计开发过程遥 2. 1 数据采集 数据采集是整个系统完成数据分析的基础模 块袁 传统数据分析过程中多采用社交网络开放的应 用程序接口渊A ppl i cat i on Program m i ng Int erf ace袁A PI冤 获取数据袁 但却易受到限制遥 利用网络爬虫技术采 集数据袁 可以不受数据限制遥 网络爬虫可以根据特 定的规则实现网页内容程序或脚本的自动采集袁 通 晁绪耀 1袁王颖颖 2 摘 要院本文提出一种基于大数据的社交网络数据分析系统袁 对社交网络用户的行为数据进行分析袁 能够更有针对性地 研究用户的圈子尧 影响力袁 分析尧 挖掘社交网络数据还能够做市场调研尧 事件预测尧 舆情监控及产品推荐袁 因此设计一 个能够对多源异构社交网络数据分析的系统具有重要意义遥 关键词院大数据曰社交网络曰数据分析曰系统设计 中图分类号院TP393. 09曰TP311. 13 文献标志码院A D O I 院10. 3969/ j . i ssn. 1674-9146. 2021. 09. 023 渊 1. 郑州职业技术学院袁 河南 郑州 450007曰 2. 郑州升达经贸管理学院袁 河南 新郑 450001冤 收稿日期院2021原01原04曰修回日期院2021原01原17 作者简介院晁绪耀 渊 1990要冤 袁女袁河南驻马店人袁硕士袁助教袁主要从事大数据研究袁E- m ai l 院zhengzhou_0122@ 163. com 遥 文章编号院1674-9146渊圆园21冤09原园23原园3 创 新 思 维 I nnovati ve Thi nki ng 023 .com.cn. All Rights Reserved. SC I -T E C H IN N O V A T IO N & P 随着科技的迅猛发展和社交网络的广泛普及，人们日常交流方式发生了翻天覆地的变化。社交网络平台如Twitter和Facebook成为信息传播和互动的主要场所，每天产生的数据量达到惊人的规模。这些数据对于研究个体行为、市场动态乃至社会趋势都具有不可估量的价值。因此，基于大数据的社交网络数据分析研究变得日益重要。 社交网络数据分析系统需要应对的核心问题之一是如何从海量的社交数据中提取有价值的信息。这要求系统必须具备强大的数据采集与融合能力。数据采集首先是一个挑战，因为社交网络平台的数据接口可能受到限制，一些平台如Twitter和Facebook提供的API可能仅允许访问部分数据。因此，使用网络爬虫技术来采集数据显得尤为关键。网络爬虫可以按照特定规则自动化地收集网页内容，并且不受API限制，能够高效地从不同的社交网络平台中抓取到包括文本、评论、转发和互动关系等在内的数据信息，这些共性数据可进一步结构化存储于数据库中。 信息检索是实现数据价值的另一关键。在信息检索功能方面，系统需要提供灵活的检索方式，满足不同场景下的查询需求。例如，新任务检索和当前任务检索能够帮助用户开启新的查询任务或在新旧任务之间进行数据融合。系统应支持关键词检索、排除关键词检索、人物检索、时间检索和来源检索等多重功能，以便用户可以快速精确地获取到所需信息。 数据分析与可视化是系统中最为重要的部分。它负责对社交网络数据进行深层次的挖掘与分析，从而揭示用户行为模式和信息趋势。内容分析需要关注用户发布、回复及转发的相关信息，包括对显性和隐性信息的分析。系统还需进行情感分析，识别出用户感兴趣的信息，并将其标记出来。行为分析则要追踪用户在社交网络上的所有操作行为，构建和预测用户的行动轨迹。用户画像通过对用户信息进行标签化处理，概括出用户的个性特征，并对用户的个性化观点和关注的话题进行总结分析。热点话题发现是通过对用户帖子数据的聚类分析，揭示用户关注的热点问题。 从系统功能设计的角度来看，社交网络数据分析系统应包含数据采集、预处理与融合、信息检索以及数据分析与可视化四大主要功能。数据采集模块利用网络爬虫技术，绕开API的限制，实现大规模数据的实时获取。数据预处理和融合模块为后续分析准备数据，信息检索模块满足用户的多样化查询需求，而数据分析与可视化模块则将复杂的数据转化为易于理解的信息形式，为决策提供支持。 这样的系统设计对于科研、市场调研、舆情监控、事件预测以及产品推荐等领域具有深远的意义。通过深入分析社交网络用户的行为数据，研究人员可以更加准确地理解用户群体，预测市场趋势，并为产品和服务提供针对性的优化建议，从而提升其市场竞争力。在公共安全和舆论引导方面，这一系统也扮演着不可或缺的角色，通过舆情监控和事件预测，可以帮助相关部门和企业及时应对潜在的危机和挑战。 基于大数据的社交网络数据分析研究不仅对于理解社交网络中的信息流动和个体行为具有重要的理论意义，而且在实际应用中也显示出巨大的商业和社会价值。随着技术的不断进步和社交网络的进一步普及，这类研究的重要性只会增加，相关技术和应用也将不断深化和拓展。