1. 题目来源
随着移动互联网技术的迅猛发展和智能手机的普及，移动设备已经深入人们生活的方方面面，改变了人们获取信息、交流互动以及娱乐消费的方式。
新浪微博作为国内领先的社交媒体平台，拥有庞大的用户群体和活跃的用户行为数据，为研究移动用户行为提供了丰富的素材。
选择“移动用户行为分析及预测研究——以新浪微博为例”作为论文题目，具有重要的理论和现实意义。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对移动用户行为分析和预测的相关理论基础进行综述，包括用户行为分析理论、数据挖掘与机器学习方法、社交网络分析方法等。
2.收集并整理新浪微博用户数据，进行数据清洗和预处理，为后续分析和预测奠定基础。
3.对新浪微博用户的基本属性、内容发布行为、互动行为、时间活跃度等进行统计分析，揭示移动用户行为现状和特征。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本论文要求观点明确，结构合理，逻辑清晰，语言流畅，数据准确，图表规范。
2.论文应做到理论联系实际，注重研究方法的科学性和可行性，并对研究结果进行深入分析和探讨。
3.论文篇幅不少于15000字，并按照中国本科学术论文格式排版。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李艳玲, 孟祥武. 基于用户行为分析的微博用户画像构建[J]. 图书情报工作, 2020, 64(18): 103-111.
2.张蕾, 周文科. 基于多源异构数据的用户行为分析及预测研究综述[J]. 计算机科学, 2021, 48(6A): 139-146.
3.刘畅, 李晓东, 周涛. 面向用户行为分析的深度学习研究进展[J]. 软件学报, 2019, 30(4): 968-988.
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