高效数据挖掘算法在社交网络分析中的应用

摘要

随着微信、微博、抖音等社交平台的快速发展，每天产生的海量用户数据给传统数据分析带来了巨大挑战。针对传统数据挖掘算法在处理大规模社交网络数据时存在的计算效率低下、准确性不足等问题，文章提出了一种基于改进粒子群优化的并行数据挖掘算法。该算法通过引入自适应权重因子和局部搜索策略，在特征提取和模式识别过程中实现了性能优化。实验结果表明：该算法在用户行为分析中准确率提升15.6%,影响力预测准确率提升12.4%,显著优于传统方法，具有重要的实践应用价值。

关键词

社交网络分析 / 数据挖掘 / 并行计算 / 用户行为