BBS用户行为特征聚类与交互特性深度分析

本文主要探讨了BBS（Bulletin Board System）成员的聚类及其交互特性分析。作者胡雪娇、李慧和马国栋针对BBS用户的行为特征，如发帖总数、发主题帖数、获回帖数、回帖数以及精华帖数，采用了一种动态聚类方法——PROCCLUSTER，对用户群体进行了划分，将其分类为实力型、领袖型、回应型和浏览型用户。 聚类过程中，研究者关注了成员相似度和成员关联强度这两个关键指标。成员相似度反映了用户行为的相似性，即同类用户在这些行为特征上的差异较小，这有助于理解不同类型的用户群体具有哪些共同的行为特征。另一方面，成员关联强度则衡量了用户之间的互动程度，即使行为相似的用户，其互动频率并不一定高，这揭示了BBS用户之间的复杂关系。 通过对BBS用户分类后的分析，研究发现这种分类不仅有助于理解用户在虚拟社区中的角色定位，而且可以深入研究他们在信息传播中的作用和影响力。然而，尽管现有的BBS用户分类研究在聚类方法和模型构建方面取得了一定进展，但在用户行为特征的深入剖析以及用户间交互特性方面的探讨尚显不足。 本文的研究成果对于理解BBS用户的行为模式，优化社区管理策略，提升用户体验，以及在社交网络分析、信息推荐系统等方面具有实际应用价值。此外，它也为进一步探索网络社区用户行为的深层次规律提供了基础数据和理论支持。 本文的研究成果基于2013年10月18日收到的国家社会科学基金项目(10CTQ012)、北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201210028021)以及北京市属高等学校人才强教计划项目(PHＲ201108137)的资助，体现了多方位科研力量的支持与合作。