微博数据挖掘的用户行为时空特征分析

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摘要：针对国内既有研究对微博数据地理位置属性的关注主要集中在省域大尺度上，对微博发布时间考量不足且大多数都没有反映出地理位置随时间的变化问题，提出将微博数据的时间和空间属性结合起来，在城市中观尺度上综合分析用户行为时空特征并据此进行事件监测的方法。实验结果表明，通过格网化离散的微博数据对数据进行时空分析，可以发现用户日常行为的时空特征及其变化；通过全局自相关检验及局部自相关热点探测，依据微博热点区域的数量和属性变化可以正确发现事件所在地理位置。http://www.cqvip.com//QK/90556A/201603/668407312.html

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关键词：数据挖掘 用户行为 自相关检验 cqvip HTTP 微博数据 数据挖掘 用户行为 时空特征 事件监测