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雷达卡
一、用R登录并发布微博
之所以仍然选择用R来做这个登录和发布的工作，是考虑到分析过程的连续性，毕竟能够在同一个平台下面完成所有的工作，还是很令人身心愉悦的。这里借助了一款命令行浏览器cURL，这个浏览器在R中可以用RCurl实现，简单的介绍建议参考medo的《R不务正业之RCurl》。由于我对HTTP这些东西都属于初级未入门水平，没能实现直接的登录，只好利用了cookie实现间接登录。但是最终结果还是蛮稳定的。编写这个登录和发布微博的函数，目的之一是为后续的数据采集做准备，但同时也能够实现同步更新不同平台信息的功能，例如写一条语句就能够把人人状态、新浪微博、飞信签名等等同步更新，还是很有趣的。只是人人状态和飞信签名貌似不是很稳定，偶尔能用偶尔报错，我稍微测试了一下，可能是cookie的问题，目前没有深入探索。
（更新：目前已经实现了直接登录，这样或许可以绕过cookie的问题。）
总地来说这个功能的效果就是这个样子。
二、采集关注信息，制作粉丝及关注人的地区分布
在登录之后，就可以用一些循环语句来采集关注者与被关注者的ID等信息（不知道这算不算是某种爬虫）。为了描述地区分布，只需要采集用户的地区信息就OK了。然后借助maptools包，可以比较方便地画出简单的用户分布图。这里没办法画海外人士，见谅。
我的粉丝的分布：
我关注的人的分布：
可以看得出来，不论是关注还是被关注，用户的分布都算是比较集中。这个很可以理解，因为我是小网虫一只，没啥广泛的人气，哈哈。但是显然地，某省ID的频数很高，令人欣慰。
三、采集关注信息，制作关注关系的网络图
这个工作目前尚未完成，主要是遇到了技术性的障碍：矩阵太大，我的计算机算不动。事实上，采集数据的过程跟上述的地理位置的采集没有本质区别，都是一些循环的计算，最终得到的结果是这个样子：
前两列是我关注的用户以及他们的ID，后两列是前两列所关注的用户及ID。这个数据集目前有22446行，涉及到15868个用户ID，如果要画网络图，似乎对计算机的性能有比较高的要求。所以我只好暂时选择了一种无奈的办法：抽样。得到的结果大概是这样：
换一种抽样的逻辑，减少对象个数，可以做出相对清晰一点的网络。像是这样：
虽然作图遇到了一定的障碍，但是在做的过程中我还是有所体会：follow的信息比fans的信息更干净一点。因为我都是以我的ID为中心出发来进行数据的采集，所以本质上得到的网络都是个体网。而fans的关系往往不能说明什么问题，因为我的很多fans都是不知所云的fans。我揣测，这些fans，要么是所谓的僵尸ID，要么是所谓的广告ID，要么就是一些新用户随便添加的关注。这些关注关系并不是我所关心的关系，虽然他在某种程度上体现着我的某种中心度。因此我在后面把关心的重点集中在我的follow上，因为由我出发的这条follow关注链是比较纯粹的：要么是感兴趣的人，要么是有感情的人，总之都是具有确实意义的关注关系。
四、基于follow关系的一种用户推荐
意识到follow关系的纯粹性之后，我就开始试图针对follow关系做一些分析。最先想到的就是用户的推荐。
我没有具体研究新浪微博目前使用的用户推荐的方式，感觉是有两种：根据个人资料推荐，根据个人标签推荐。
我的直观理解，推荐系统的一个逻辑问题是：用户会接受怎样的推荐。或者换句话说，用户是为什么而去关注他人的。因此我就觉得，基于个人资料的推荐可能并不是那么靠谱，尤其是新浪微博持续不断地向我推荐”浙江大学“的用户。且不说里面有很多是”浙江大学城市学院“之类的漏网之鱼，关键是我为什么仅仅因为他跟我同一所大学毕业就要去关注他呢？我觉得基本上没有道理。除非在大学的基础上还能够进行其他判断，精确地推断出他跟我可能是本科室友，那我就比较感谢新浪微博了哈哈。至于根据个人标签来进行推荐，我觉得对我来说相对还算靠谱，因为我主要还是根据兴趣爱好来进行关注的。但是仅仅根据个人的标签来做推荐，又有点单调与片面，我觉得加入”关注对象的标签“可能会更完善一点。这种考虑的来源是：我关注的那些人都是我确实感兴趣的那些人，他们可能会拥有一些类似的标签，而这些标签是我没有给自己加的，这要么是因为懒，要么是因为没有意识到。于是我采集了我follow的那些用户的个人标签，然后做了简单的频数统计，得到了下面的结果，这个结果基本上算是一目了然。
另外一种可能靠谱的推荐是直接从关注关系出发进行推荐。这种考虑的来源是：我关注的那些人都是我确实感兴趣的那些人，他们可能会拥有一些共同的关注对象，而这些对象是我还没有关注的，这要么是因为懒，要么是因为没有意识到。于是我画了这样的图：
在这个图里面标出了一些用户，横轴表示我关注的人当中有多少人正在关注这个用户，纵轴表示这个用户本身的粉丝数量。横轴这个数值越大，说明我关注的人当中有很大一部分正在关注这个用户，例如李开复老师，于是我就很可能对李开复老师是感兴趣的。之所以要考虑纵轴（用户本身的粉丝数量），是因为有一些用户的粉丝本身就很多，例如潘石屹等人，他们是某种明星人物，因此我关注的人当中有很多都关注这个用户，是一种很正常的追星现象，未必能够很好地体现这种关注兴趣的集中性与传递性。基于这种考虑，我设置了一个明星阈值：粉丝数量大于10000的，认为是某种明星，暂时不考虑作为推荐（或许可以在某种topN的推荐中出现）。这样处理的结果是：
可以看出来，这种做法的本质是把原图的左下角放大了。
另一种策略是将上面原图的横轴和纵轴数据做整合，用横轴除以纵轴，构造一个比例：我关注的人在他全部粉丝中的占比。可以很直观地理解，如果一个用户的粉丝本身就不多，而其中就有好多是我所关注的人，那么这个用户很可能也是我会感兴趣的用户。
这个图做得有点粗糙，其实横轴可以把”来自我关注的人“加进去，但似乎也不很影响结果的直观性，就懒得重新画了。
还有一种比较类似的思路：已关注我 & 我未关注 & 我关注的人当中有人已关注他。于是
基本就是这样，这是我对微博分析的一些初步尝试，应该会继续学习下去。
資料來源: Internet
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