摘 要
随着社交媒体的迅猛发展，海量用户生成内容为社会科学研究提供了丰富的数据资源，同时也带来了巨大的分析挑战。本研究旨在探讨机器学习技术在社交媒体数据分析中的应用潜力，以解决传统方法难以应对的高维度、非结构化和动态性问题。研究选取了多种主流机器学习算法，包括监督学习、无监督学习及深度学习模型，并结合自然语言处理技术，对社交媒体文本数据进行情感分析、主题建模和用户行为预测。通过构建大规模实验框架，本研究使用来自微博、推特等平台的真实数据集，验证了不同算法在实际场景中的表现。结果表明，基于深度学习的情感分类模型在准确性上显著优于传统方法，而无监督的主题建模技术能够有效揭示隐藏的社会议题趋势。此外，用户行为预测模型展示了较高的实用性，可为个性化推荐系统提供支持。关键词：社交媒体数据分析；机器学习；深度学习
目 录
摘 要 I
1 绪论 1
1.1 社交媒体数据分析的背景与意义 1
1.2 机器学习在社交媒体研究中的现状 1
1.3 本文的研究方法与技术路线 2
2 机器学习算法在社交媒体数据预处理中的应用 3
2.1 社交媒体数据的特点与挑战 3
2.2 数据清洗中的机器学习方法 3
2.3 数据标注与自动化标签生成 4
2.4 特征提取与降维技术的应用 5
3 机器学习在社交媒体内容分析中的应用 6
3.1 文本分类与情感分析方法 6
3.2 主题建模与趋势预测技术 6
3.3 用户行为模式挖掘与分析 7
3.4 舆情监控与实时分析框架 7
4 机器学习在社交媒体网络分析中的应用 9
4.1 社交网络结构的建模与分析 9
4.2 社区发现与用户群体划分 9
4.3 关键节点识别与影响力评估 10
4.4 动态网络演化与预测模型 10
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
