题目：微博用户的时间行为模式研究

人类的日常行为活动在生活的各个方面普遍存在，因其个体行为活动类型多样，个体之间行为差异明显，从而显示出人类行为具有高度复杂性的特点。随着互联网技术的发展，在线社交网络平台发展迅速，用户在社交网络花费的时间越来越多。微博，凭借其可以实现多样的终端登陆方式，并且具有方便、即时、传播速度快等特点，成为人们网络生活的重要组成部分。如何深入理解微博用户的行为模式，从而利用好微博平台，这个问题需要更深层次的探索和研究。

本文利用微博用户发布微博产生的时间数据研究用户的时间行为模式。主要工作如下：

首先，本文采用网页爬虫的方法，利用Python语言设计并编写程序，解析网页数据信息，完成了用户发布微博的时间数据采集。根据本文需求，要采集用户的基本信息和时间数据，数据采集量大，访问服务器次数较为频繁，而网页爬虫的方法对爬取限制较少，通过模拟登 陆、网页解析就可以便捷地获取所需数据。最终，本文随机选取微博总数发布超过5000条的用户作为数据有效用户，获取了10,000名用户在2013年7月至12月间发布微博的时间数据。

其次，本文分析了个体用户时间间隔的统计特征主要服从三种分布函数，基于时间分布特征，提出了微博用户个体行为特征模型，以优先队列中微博任务的执行比例来说明个体用户具有不同的行为模式。文章统计了每个用户时间间隔分布特征，发现其分布主要呈现三种不同的形式，分别是幂律分布、指数分布以及一个包含幂律和指数的分段函数。而个体行为模型主要模拟将日常处理的事物看成任务队列，区分微博任务和其他任务类型。设定新加入队列的任务是微博任务的概率。微博任务执行比例不同，则表示个体具有不同的行为模式。

最后，本文分析了群体用户的时间分布特征，利用积分推导方法，分析了用户间的时间异构性和用户时间间隔分布对群体用户时间分布的影响。数值结果显示，群体用户的时间间隔呈现两段幂律的分段函数形式。本文将群体用户的时间间隔分布拆分成用户平均时间间隔和用户本身的条件时间分布积分的形式，分别研究了用户发布微博的的平均时间间隔分布和用户条件时间间隔分布分段幂律函数的形式。根据积分公式，可以推导出群体行为时间分布的解析形式，其结果与数值结果一致，从而说明用户群体行为特性是这两个因素共同影响的结果。