1. 毕业设计（论文）主要内容：

企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据，抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。本课题主要研究工作是采集新浪微博的用户数据，通过统计和聚类方法对用户特征进行分析，旨在利用大数据技术对用户信息标签化做一次尝试。

研究内容应包含以下几个方面：

1. 学习并熟练运用python或java语言；

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；

2. 认真填写周记，完成800字开题报告；

3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

(1) 2018/1/14—2018/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2) 2018/3/1—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

(3) 2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 主要参考文献

[1]张哲. 基于微博数据的用户画像系统的设计与实现[d].华中科技大学,2015.

[2]郭光明. 基于社交大数据的用户信用画像方法研究[d].中国科学技术大学,2017.

[3]林燕霞,谢湘生.基于社会认同理论的微博群体用户画像[j/ol].情报理论与实践:1-11 [2017-12-26].