文 献 综 述
- 基于大数据下网络舆情信息分类研究背景
微博的出现，成为一种媒介现象。它以接入便捷、内容极简、全时性、交互性强、信息裂变、即时传播等特点对传统媒体信息传播产生了巨大冲击。这种基于个体自由表达和交流的渠道已成为新型公共话题传播平台。它是一种传播模式上的革命性的创新，改变了大众的个人表达方式，已成为人们最重要的自我表达、获取信息和社交方式之一。
影响力分析是社交网络分析的重要内容[1]。社交影响力可以通过用户之间的社交活动体现出来，表现为用户的行为和思想等受他人影响发生改变的现象[2]。微博中具有较高声望和影响力的少量用户对于信息传播、话题形成、舆论引导起着关键性作用。发现这些用户分布上存在的特点和规律，并准确发掘出这些有价值的用户，对于理解话题和口碑的形成的内在机制、用户传播行为的微观效应和社会效应以及指导舆论引导有着重要价值。
2.国内外相关课题的研究
2.1微博及其应用特征的研究现状
Akshay Java【3】主要研究微博的网络拓扑结构，他主要将微博平台的用户分为三类：信息源、好友、信息搜索者。同时将微博内容分为四类：日常寒暄、交谈、共享信息和新闻。这种分类方式为微博社交网络拓扑结构划分了职责不同的节点。
Krishnamurthy【4】在对Twitter研究中指出“不同阶层的微博客用户的行为、使用习惯的区别以”以及研究了Twitter的扩展速度。
Huberman【5】主要研究微博客用户之间的关注与被关注的关系。
卢金珠【6】等人的研究阐述了微博客较之其他产品更加 “注重单向关注”的特点，这也是微博客的一项非常重要的特性。在传统的社交网络中，用户需得到对方许可才能与对方建立双向的社交关系，如果甲用户是乙用户的好友，则乙用户必然同时是甲用户的好友;但是，微博客允许单方面关系存在,即粉丝可以单向关注某一用户，无需该用户予以回应。这既使社交网络更符合用户的实际社交方式，也增加了社交关系的复杂度。
2.2网络意见领袖的特征和识别研究现状
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