資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：以大量微博用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)可建立數(shù)據(jù)模型。當(dāng)前微博除了用戶自己，其他人是不能查看該用戶所有粉絲數(shù)據(jù)的。
項目地址：
https://github.com/daweilang/...
開始抓取微博數(shù)據(jù)的時候，只是想獲得一條熱門微博下的所有評論，因為里面有不少圖片廣告，所以想試試能不能分析出熱門微博評論里的異常用戶。
使用PHP的Laravel框架后，通過隊列、命令等各種功能，最后構(gòu)架了一套完整的微博用戶數(shù)據(jù)抓取平臺，經(jīng)過一段時間的運行積累了大量數(shù)據(jù)，那么使用這些數(shù)據(jù)能做什么呢？
微博數(shù)據(jù)分析很早就有人在做了，網(wǎng)上采集分析工具貌似有很多，搜索一下想找一些微博數(shù)據(jù)分析的具體方案。世事變幻，發(fā)現(xiàn)很多幾年前的微博數(shù)據(jù)分析平臺都不能用了，可能微博數(shù)據(jù)分析和微博一樣在商業(yè)上還是沒有什么更好的盈利模式。。。
根據(jù)之前網(wǎng)上微博數(shù)據(jù)分析的方案，微博傳播力是數(shù)據(jù)分析的一個方向，熱門微博轉(zhuǎn)發(fā)傳播可以用于廣告營銷分析，這個數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是采集微博內(nèi)容和傳播路徑，和我的數(shù)據(jù)獲取方式并不相同。
沒有找到用戶數(shù)據(jù)分析的解決方案，也沒有數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識的基礎(chǔ)，所以還是以一個程序員的角度說說微博用戶數(shù)據(jù)使用的設(shè)想吧。
使用Laravel框架搭建的平臺是以微博用戶為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)抓取模式，可以獲得某條微博下的所有評論、轉(zhuǎn)發(fā)和贊。進(jìn)一步深入，獲得一個微博用戶的所有微博后，即可以獲得該用戶所發(fā)微博，包括其評論、轉(zhuǎn)發(fā)和贊的所有數(shù)據(jù)。
微博用戶的完整數(shù)據(jù)中能夠得到什么？ 一、通過微博贊積累微博用戶微博不能重復(fù)點贊，所以一條有百萬個贊的微博就能獲得百萬用戶基礎(chǔ)信息，這是積累微博用戶池效率比較高的方式，不過隨著累積量增加，重復(fù)數(shù)據(jù)變多，效率會降低。同樣評論和轉(zhuǎn)發(fā)也可以積累用戶信息，不過重復(fù)性使得獲取數(shù)據(jù)效率不高。
二、通過數(shù)據(jù)建立關(guān)于用戶的數(shù)學(xué)模型早就把數(shù)學(xué)模型還給大學(xué)老師了，當(dāng)年這東西也沒好好學(xué)。不過還是明白一點，一個用戶，其粉絲量、微博數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)、評論、贊應(yīng)該有一定的數(shù)學(xué)模型關(guān)系。
具體來說，百萬級的微博用戶，其微博的平均轉(zhuǎn)發(fā)、評論、贊，應(yīng)該在一定的范圍內(nèi)。以大量微博用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)可建立數(shù)據(jù)模型。這種模型可以用來評估一個微博用戶的健康性。
三、通過數(shù)據(jù)獲得用戶的活躍粉絲一個微博用戶的完整數(shù)據(jù)，通過交叉對比可以獲得粉絲的活躍度。
當(dāng)前微博除了用戶自己，其他人是不能查看該用戶所有粉絲數(shù)據(jù)的。但是通過“共同關(guān)注”關(guān)系，可以判斷出是否是用戶粉絲。
理論上說如果有全部幾十億微博用戶數(shù)據(jù)，逐個對比，是可以獲取某用戶所有粉絲的，但這只是理論方案。
通過用戶微博下的轉(zhuǎn)發(fā)、評論、贊可縮小對比范圍，雖然不能得到用戶的所有粉絲，但能分析出和微博用戶有過互動的所有粉絲，這些粉絲的占比可以評估出微博用戶粉絲的質(zhì)量。
以上就是通過微博用戶數(shù)據(jù)抓取平臺獲得的數(shù)據(jù)后在使用方面的一些設(shè)想。
作為一個程序員，還是不適合寫這種理論性的東西，自己都看不懂，還是好好寫程序去吧。。。
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