python代码实现：爬取1000名知乎用户信息，包括用户发表的内容、关注对象、粉丝等，对爬取内容清洗并提取用户特征，对1000名用户根据爬取的特征进行聚类分析，构建每个类下的用户画像(可通过词云图进行展示)

要实现爬取1000名知乎用户信息并进行聚类分析，您可以使用Python的requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML来获取用户信息。然后，可以使用数据清洗和特征提取技术对爬取的内容进行处理。最后，您可以使用聚类算法（如K-means）对用户进行聚类，构建每个类别下的用户画像，并使用词云图进行展示。

以下是一个大致的代码框架，供您参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 存储用户信息的列表
users = []

# 爬取1000名用户信息
for i in range(1000):
    user_url = f'https://www.zhihu.com/people/user{i}'
    response = requests.get(user_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 获取用户发表的内容、关注对象、粉丝等信息
    # ...
    # 进行数据清洗和特征提取
    # ...
    # 将提取的特征加入到用户列表中
    users.append(user_features)

# 使用TfidfVectorizer对用户特征进行向量化处理
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(users)

# 使用K-means聚类算法对用户进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)

# 获取每个类别下的用户索引
labels = kmeans.labels_
clusters = {}
for i, label in enumerate(labels):
    if label not in clusters:
        clusters[label] = []
    clusters[label].append(i)

# 构建每个类别下的用户画像
for label, users in clusters.items():
    # 统计词频
    word_freq = {}
    for user_index in users:
        user_features = users[user_index]
        # 统计用户特征中的词频
        # ...
    
    # 生成词云图
    wordcloud = WordCloud()
    wordcloud.generate_from_frequencies(word_freq)
    
    # 展示词云图
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

上述代码只是一个大致的框架，您需要根据实际情况进行具体的实现，并根据需要对数据清洗、特征提取、聚类算法等进行适当的调整和优化。