python爬虫项目（六十一）：爬取社交平台用户互动数据并分析社交圈层关系

一、项目背景及动机

随着互联网的发展，社交平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，用户在社交媒体上进行点赞、评论、转发等互动行为，形成了复杂的社交网络。这些行为背后的数据对于研究社交关系、挖掘社交圈层具有重要价值。通过分析用户互动数据，我们可以深入了解用户之间的社交圈层关系，这对社交平台的用户画像构建、内容推荐、舆情分析、广告投放等场景具有极高的应用价值。

社交圈层关系指的是个体与其社交网络中其他成员的关联程度。根据用户互动的频次与方式，我们可以定义不同的社交圈层，分别代表用户的强关系和弱关系。研究表明，用户的社交行为往往遵循“弱关系理论”，即弱关系在传播信息和跨圈层交流中扮演着重要角色。因此，理解和挖掘社交圈层有助于更好地洞察信息传播路径和用户行为模式。

目录

一、项目背景及动机

二、技术选型与方案设计

2.1 项目设计思路

2.2 技术栈

三、数据爬取

3.1 数据源选择

3.2 数据爬取工具的选择

3.2.1 Selenium 爬取动态网页

3.2.2 Scrapy 爬取大规模数据

3.3 数据存储

3.4 数据格式

四、数据清洗与预处理

4.1 去重与缺失值处理

4.2 数据类型转换

五、社交网络构建与分析

5.1 构建社交网络

5.2 社交圈层分析

5.3 社交影响力分析

六、用户行为预测

6.1 数据集准备

6.2 模型训练

6.3 模型评估

七、可视化分析

八、总结与展望

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二、技术选型与方案设计

2.1 项目设计思路

整个项目从社交平台的数据采集开始，最终通过网络分析与机器学习技术对用户互动数据进行社交圈层分析。具体设计流程如下：

1. 数据采集：通过爬虫技术获取社交平台的用户互动数据，包括点赞、评论、转发等。
2. 数据清洗与存储：对