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批量删除WP的垃圾评论

最近有一断时间没有打理网站了，上来后台一看近2500条评论，如果在后台上删除，天啊，不敢想想。...垃圾评论基本上用手删都删不过来，特别是长时间没有处理这些Spam Comment，有时会几百几千的增长。...对于这种情况可以在MySQL数据库中通过SQL语句执行删除命令，具体指令是： DELETE FROM wp_comments WHERE comment_approved = ‘0’ 大家可以通过cPanel...面板，或直接登陆Phpmyadmin选择对应的数据库，在SQL语句中输入命令，然后执行。...这里最后的‘0’是指垃圾评论，一般是指未审核过的，但如果你没有对WP的评论设置成需要审核的话，那么，用‘0’这个参数是无法删除已审核过的，这就需要把‘0’改为‘1’了，但这样做，也就是所有的评论都没有了

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用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。...另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。...一共有3497条评论，其中有些评论内容还是完全相同的。用户大概在购买9天后后评论（可能与到货日期有关），平均打分为4.87分，评论里面有些完全相同的，小米MIX2只有一种颜色等等。...相对来讲产品的形容词不会很多，如“不错”、“流畅”、“很好”之类的，所以可以通过关联分析来发现初始的特征-形容词对，如("手机"-"不错")、("手机"-"流畅")等。...通过关联分析找打的特征-形容词对需要筛选，主要表现在两点。 1、里面不只名词-形容词对，两个名词，形容词-动词等都有可能； 2、没有考虑两个词语在文本之间的距离。

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用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。...另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。...一共有3497条评论，其中有些评论内容还是完全相同的。用户大概在购买9天后后评论（可能与到货日期有关），平均打分为4.87分，评论里面有些完全相同的，小米MIX2只有一种颜色等等。...相对来讲产品的形容词不会很多，如“不错”、“流畅”、“很好”之类的，所以可以通过关联分析来发现初始的特征-形容词对，如("手机"-"不错")、("手机"-"流畅")等。...通过关联分析找打的特征-形容词对需要筛选，主要表现在两点。 1、里面不只名词-形容词对，两个名词，形容词-动词等都有可能； 2、没有考虑两个词语在文本之间的距离。

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对博客中评论的合理建模 --MongoDB

最近，闲着没事，又把上个月写得代码拿出来了，随便完善一下没完成的评论的路由接口。 评论应该是在整个博客数据存储中，模型最为复杂的一部分了。首先要考虑的是和文章进行关联。...这个时候就要想该怎么做才能合理的管理这些层级关系，在删除父评论的同时又能把所有子评论一起删除。查询的时候如何去由根到叶顺序输出层级关系。...当然这不是重点，通过层次命名的 key，对删除父评论相当方便。例如下图所示的关系层级。...然后删除 key 为 11#001 的评论只要使用正则匹配 /^11#001/即可，把匹配到的内容全部删除就可以不用管关联的 post 是否一致，以及 cid，而 key 的值可以从前端发起的请求中提取...' }) 36}) COPY 说完了删除，相比之下新建评论就容易多了，只要根据原本的评论数量设定新的 key 就行了。

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zblog批量删除mysql数据库里的垃圾评论

昨天也不知道是怎么了，博客评论显示1万多条数据，我滴神呀，我瞬间以为我的博客火了，我也出名了，哈哈~~~emmmmm别做梦了，都是垃圾评论，刷出来的。...看到了把，全是垃圾评论，没谁了~~~ 没办法只能去求助了，然后尔今大神给出了批量删除的思路同时提供了参考代码，然后试着去操作，切忌，最网站有任何操作一定一定一定要先备份数据，因为这个是后悔药。... FROM `zbp_comment` WHERE `comm_ID` = 2491 如上所示，zbp_comment是数据库的表名，comm_ID是你要删除的评论列表的...成功的删除了16463条垃圾评论。最后感谢尔今大神的帮助，谢谢！...你可能会说，为什么评论总数是16516成功删除的却只有16463，很简单的，当初看到评论的时候没想到有辣么多，所以手动删除了一些，这个倒是不要紧，只要你设置的ID值对，就没有什么问题，切忌操作前需要备份数据库

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最近很火的评论用户显示地理位置

前言 这个以前很多博客就已经有了,最近抖音、微博、微信公众号等平台添加了显示用户地理位置的功能,然后博主们也开始了安排上了.其实这个功能是很利于网络舆论的,按照目前的方向可能日后全部都要实名制了...话不多说...,朋友们,看教程~ 代码 将下方代码放入主题的functions.php文件中 function convertip($ip){ $ip1num = 0; $ip2num = 0; $ipAddr1...utf-8//IGNORE', $ipaddr); return $ipaddr; } 注：只显示地理位置,不想显示运营商.把ipaddr = "ipAddr2";改为 添加完成后,再次打开主题评论模板...comments.php文件,在您想显示的位置加上如下代码. 文件 文件下载 - 奶牛快传 传输口令 - 【sdk7aq】 问题 我添加之后发现IPV6竟然不显示位置,IPV4是正常的,挂了全局代理的也不能正常显示真实地址.这个小老弟技术有限,等待大佬来解决这个问题

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用户画像（三）|通过用户对不同文章的不同行为（浏览、点赞、评论、分享）提取用户标签

最近我们对我们平台的用户进行了一个用户标签提取，这中间的主要流程如下图3-1所示： 图3-1 一、梳理做用户画像需要的数据 用户画像是基于业务数据而进行的，如果前期没有考虑好这一点，那么在真正实操时会发现做分析需要的数据存在不同的业务表里面...如上图，如果我们要获取的是用户点赞、评论、分享、浏览的数据，那么可以使用AOP把用户做这些请求的数据记录到一个日志里面。...、行为类型、文章的关系，计算出每个用户的标签及权重 例如：点赞权重为0.8、评论权重为0.9、分享权重为1.0、浏览权重为0.3。...那就是根据这个用户对哪些文章以何种行为进行了关联，把该文章的标签关联到这个用户上即可，具体的算法我在用户画像（一）｜计划制定讲过，大致如下： 3.6、总结 综合上述分析，用户画像的数据模型，可以概括为下面的公式...： 用户标识 + 时间 + 行为类型 + 接触点（网址+内容） 某用户因为在什么时间、某个地点、对某个对象，做了什么事。

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wodpress 博客禁止对某篇文章发表评论的方法

魏艾斯博客建立也有半年多了，承蒙大家喜欢每天也有一定访问量，因为 vps 涉及的范围较广泛，所以博文内容也蛮杂乱的。...从有访问量开始就一直被垃圾英文评论骚扰，不胜其烦，现在用wodpress 博客禁止对某篇文章发表评论的方法试试看，后面再来汇报效果。 ?...有天早上起来看到后台被人灌了 6 篇英文垃圾评论，我气就不打一处来。明知道是群发软件干的也无可奈何。...就是在 wordpress 后台找到要禁止评论的文章，将鼠标移到文章标题上可以看到出现了四个文字链接可以对文章进行操作。选择“快速编辑”，把允许评论的对勾去掉，点击下面的“更新”。 ?...然后去前台打开这篇文章最下面就找不到评论框了，我不知道这样会不会好用不过尝试一下吧，机器评论的都是不定时发送的，过一阵子再看看是否还会有垃圾英文评论发进来。

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使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论

有时候，我们需要从地图上爬取用户对某些地点或商家的评价和评论，这样我们就可以分析用户对不同地区或行业的态度和偏好。但是，如何从地图上爬取用户评价和评论呢？...最后，使用Puppeteer获取详情页面中的用户评价和评论，并保存到本地文件或数据库中。正文下面我们将详细介绍使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的具体步骤和代码。1....获取详情页面中的用户评价和评论最后，我们需要获取详情页面中的用户评价和评论，并保存到本地文件或数据库中。...结语本文介绍了一种使用Puppeteer爬取地图上的用户评价和评论的方法，它可以帮助我们获取用户的反馈和意见，分析用户的需求和喜好。...我们可以根据不同的目标网站和搜索条件，修改相应的代码，以实现更多的爬虫功能。希望本文对你有所帮助，谢谢阅读。

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用keras对国产剧评论文本的情感进行预测

Keras对RNN的支持 Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模块中实现双向RNN的包装器。...下面的示例使用了LSTM模型，通过对豆瓣电视剧评论进行训练，最终使得模型可以对评论的好恶进行预测，或者说简单的情感分析。 语料处理 原始语料来自豆瓣，采集了约100w条豆瓣国产剧评论及对应的评分。...这里下载停词表https://github.com/dongxiexidian/Chinese/tree/master/dict 最终处理得到的语料类似于下面的格式，即每行一条评论。...每行第一个字段为评分，其余字段为分词去停词后的评论。 将语料文件review.csv放在corpus目录下。...,即可以查看训练的模型对评论的预测了.负向输出为0,正向输出为1.

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用Python爬取网易云音乐的用户评论文本

本文利用Python2.7根据网易云音乐歌曲ID爬取了该歌曲的所有用户评论数据。...以id是28875120的歌曲《小岁月太着急》为示例，通过Chrome的DevTools工具获取已加密评论数据，然后基于AES对称加密算法对已加密数据进行解密实现，最后使用Python成功实现了对用户评论数据的抓取与保存...服务器返回的和评论相关的数据为json格式的，里面含有非常丰富的信息（比如有关评论者的信息，评论日期，点赞数，评论内容等等），同时，通过查看第一张图可知该请求的Initiator为core.js，因此需要通过查看该...由代码可知，d函数对json格式的明文数据params调用了两次AES对称加密（即b函数）：第一次对params的值d加密，key是第四个参数g，第二次对第一次加密结果h.encText值进行加密并更新...all_comments_list.append(u"用户ID 用户昵称 用户头像地址 评论时间 点赞总数 评论内容\n") # 头部信息 params = get_params(1)

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【NLP】利用jieba对网易云音乐的评论进行词云分析

这是一篇代码文章，因为所有的文字将会以类似注释的方式进行叙述，文字是对代码的补充说明和解读。...limit={222}&offset={333} "111"：这里是指的歌曲的ID，如果你想下载任意一首歌曲的评论数据，你可以先去网易云搜一下歌曲，对应的网址内就有这个歌曲ID。..."222":这里是可以自己修改的，其实就是一页显示的评论条数，比如你可以是10，100,看你的心情，也得看后面的offset设置的简单与否。 毕竟你要爬取多页的数据，不能自己给自己找麻烦对吧。..."333":指的是从哪一条评论开始下一页，比如100，意味着从第100条评论开始下一页。如果你对数据库的分页limit比较熟悉，可能会更容易理解一些。...jieba.lcut是对每个评论进行分词处理，通过join函数将分词合成一个字符串。

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WordPress记住评论用户信息的js版本，直接操作cookie无视缓存

这两天一直在折腾博客的评论功能，原因是开启了百度云加速的 html 缓存，导致原有的记住评论者信息的功能失效了，每次刷新文章页面，用户信息都会清空。...于是就折腾了前几天的《博客文章重新启用评论，附一键填写评论中用户信息代码生成工具》一文，弄得好像是那么一回事。但是，还是没有从根本上解决问题啊！...现在，博客可以放心的开启前台整站 CDN 加速了，用户只要认真提交过一次评论，那么下次再来访问任意页面，将会自动填写评论用户信息。...设计初衷：因为用户可能用的是他人电脑，并不想让邮箱、网址等信息保留在该电脑上。所以，这是注重用户体验的一个版本，推荐使用！...现在，博客可以放心的开启前台整站 CDN 加速了，用户只要认真提交过一次评论，那么下次再来访问任意页面，将会自动填写评论用户信息。

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WordPress展示最近更新过的文章，并用邮件通知评论过的用户

展示更新文章代码 将以下代码添加到主题的 functions.php里 /** * WordPress展示最近更新过的文章 并通知评论过的用户 * https://www.dujin.org/fenxiang...> 添加数据库缓存方式，修改文章/删除文章/发表文章时才会更新缓存。 相关参数说明：$num – 展示数量，$days – 几天内的新文章除外。...更新文章后邮件通知评论过的用户 将以下代码添加到functions.php中，会在修改编辑文章的页面添加一个选项，只有勾选才会邮件通知。.../** * WordPress展示最近更新过的文章 并通知评论过的用户 * https://www.dujin.org/fenxiang/wp/9809.html */ //修改更新文章时邮件通知评论用户...if( wp_is_post_revision($post_ID) ){ return; } //获取wp数据操作类 global $wpdb,$post; // 读数据库，获取文章的所有用户的

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独家评论：恺英网络今日公布对乐相科技增资的背后“传奇”

今日，一条《恺英网络受让上海乐相3.5%股权推进平台+内容+VR/AR布局》的新闻刷遍了VR圈，而据VRPinea从相关人士处得到消息，该消息并非由乐相发布。信息的真正来源极有可能是由恺英网络发出。...昨日晚些时候，上海知识产权法院正式批复由韩国韩国亚拓士提出的财产保全申请。...由于该案的复杂程度以及背后盛大与韩国娱美德的多年纠纷，让今天恺英网络的股价低开低走，以下跌1.39%的价格收盘。...实际上，从《热血传奇》被盛大游戏直接进行再开发时，娱美德已经多次对盛大游戏进行了相关的维权诉讼，而盛大游戏的子公司韩国亚拓士却阻扰拥有者“传奇”IP的著作权人娱美德对恺英网络进行合理的商业授权。...从整件事的角度出发，上海知识产权法院批准财产保全无可厚非，但如果本案正式宣判恺英败诉，又将是一次商业利益战胜知识产权的诉讼。尤其在知识产权的重灾地游戏产业再来一击暴击的话，后果可想而知。

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Computer Vision 杂志对何恺明 Rethinking ImageNet Pre-training 的最新评论

AI 科技评论按，2018 年 11 月，何恺明在 arxiv 上提交论文 「Rethinking ImageNet Pre-training」（https://arxiv.org/abs/1811.08883...），这篇论文由他与 Ross Girshick，Piotr Dollar 合作，系统地对预训练模型是不是必须的问题进行了研究，在坊间引起诸多讨论。...两个多月过去，Computer Vision News 也对这篇文章开始了一轮 review，全面且系统地介绍了这篇 paper 中的研究方法、创新点、实验结果等诸多关键点， AI 科技评论将这篇 review...在从随机初始化状态开始训练的检测和分割任务中，作者采用了以下两种归一化方法： 1.群组归一化（GN）：执行独立于批维度的计算，其准确率对批大小不敏感 。...下图则将对比使用 Mask R-CNN 对不同系统从随机初始化开始训练与先进行预训练再调优的方法的比较，具体包括：（1）使用 FPN 和 GN 的对比基线，（2）使用训练时多尺度增强的对比基线，（3）使用级联

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