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摘要： ［目的/意义］旨在为社交媒体的用户行为与用户类型研究提供参考。［方法/过程］以Facebook用户为研究对象，采用两级聚类方法。首先，根据用户元数据将帖子分组，包括帖子主观及极端程度、帖子长度、用户互动频率，以此来揭示用户发帖行为；其次，将用户发帖风格和行为特征规范化并组合成一个特征向量，将K-均值聚类应用于标准化后的多维特征向量；最后，根据用户发帖风格、情感和影响力识别出不同特征的用户类型。［结果/结论］通过5种用户类型来描述用户发帖行为，同时，这些用户类型会在不同的兴趣群组中呈现出不同的分布状态。针对这一现象，社交媒体可以对用户进行个性化推荐，从而提高用户活跃度，增加用户黏性。
