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    中的用户画像:中的用户模型

    经历了6的发展,已经成为了国内社交媒体的中坚力量。本文从的角度出发,对用户模型的目的、维度和建模任务进行描述,并作为后续用户模型相关文章的总述。...从自身的角度来讲,构建用户模型的目的包括: (1) 完善及扩充用户信息 用户模型的首要动机就是了解用户,这样才能够提供更优质的服务。...本身就有比较完整的用户注册引导、用户信息完善任务、认证用户审核、以及大量的合作对象等,在收集和清洗用户属性的过程中,需要注意的主要是标签的规范化以及不同来源信息的交叉验证。...接下来主要介绍一下画像中兴趣维度的构建方法。 2. 用户兴趣分析 (1) 标签来源 用户自标签、达人或认证标签、公司、学校、群标签、星座、关键词……这些来源都可能成为用户的标签。...小结 用户画像的目的是将用户信息标签化,本文中介绍针对本身的特点介绍用户画像的构建,该用户画像主要还是从的业务出发,完善用户信息和发掘用户兴趣,区分兴趣和能力,并形式化结构化表达出来。

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    2014用户发展报告(44PPT)

    回复“2014”下载全版PPT 据2014发布的第三季度财报中显示,截止20149月30日,月活跃用户数(MAU)已经达到1.67亿人,较上年同期增长36%;9月的日均活跃用户数(DAU...对比网民整体数据增长水平来看,平台下的用户增长率保持了较高的水平; 随着V6版本的推出,构建在平台上的各类应用功能以及应用场景不断丰富,用户的社交需求得到了进一步的满足。...同时,随着移劢端的迅猛収展,各种信息在平台下得以迅速传播扩散,的媒体价值得到了极大的凸显;鉴于此,数据中心特整理2014用户发展报告,诠释用户整体収展状况,从宏观上解读用户的行为特性...:http://data.weibo.com/report 补充《艾瑞咨询:2013中国用户行为研究》供大家参考 App端女性用户比重更高,25-30岁的年轻人更青睐于App端 ?...近半数用户会通过链接进入网购网站 2013,有近半数用户会通过链接进入网购网站进行网购,可见,已经成为电商网站(尤其淘宝)的导流入口之一。 ?

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    话题爬虫更新:突破 50 页限制

    在上一次更新至今,又出现了不少了 bug,昨天趁着有空更新了代码,这次的更新主要做了三件事 1、解决了话题爬虫失效的问题 2、突破话题爬虫只能爬取前50页的限制 3、重新组织了代码,具体可见下图...原来的带有界面的用户、话题、评论爬虫更新后转移到项目根目录下的 GUI 功能集中版 文件夹下,这部分的代码主要是 GUI.py 源代码,里面分别有 WeiboSearchScrapy、WeiboUserScrapy...,突破了 50 页的限制,可指定截至日期 因为每次更新,爬虫就要做相应更新,然后一些逻辑的变化导致 GUI 界面也要修改,一个产品很多代码都是浪费在了界面的编写上,为了减轻更新压力,将主要任务放在爬虫逻辑的更新上...,filter=1 表示只爬取原创;limit_date 指明只抓取 2020-01-10 至今的;上述新建类的语句表明开启一个抓取特朗普话题下 2020-01-10 至今的所有的任务。...代码最前面需要替换成你自己 weibo.cn 的 Cookie,关于 Cookie 怎么获取,可以参考全站爬虫修复更新啦!!!的最后面说明。 代码已更新到 Github,阅读原文一键直达。

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    数据挖掘:用户画像之用户标签

    作为最大的中文社交媒体,拥有数以“PB”(1024 TB)计的用户信息,从海量的用户信息中发掘每个用户的社交特性、潜在能力及兴趣等信息,是用户提供更加人性化服务的基础。...博大数据经过近两不断地调整、磨合、优化,针对社交媒体特性,研发构建了一整套完整的用户画像体系。...同时,大数据的用户画像体系已应用于众多的业务场景中,并随着业务的发展不断完善升级,将“大数据”概念落地落实。...为了方便与大家交流探讨,大数据用户团队特别整理了用户画像系列文章,主要从的角度出发,重点介绍社交媒体平台中用户的特性,业务发展中用户的建模刚需,以及不同纬度建模过程中遇到的问题和解决方案。...二、能力标签的应用场景 目前能力标签已经应用于众多业务场景中,其中两个典型的业务场景是“找人”和“热门”,分别如图2和图3所示。 ?

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    调用新浪显示用户信息

    调用新浪显示用户信息 最近需要在开发的安卓项目中添加新浪一件关注的功能, 本来是一个很简单的功能, 就是调用新浪博客户端显示用户信息的 Activity , 然后用户就点击关注按钮就可以了。...本来是很简单的功能, 可以网上找到的几乎都是 JS 的代码, 或者是要注册新浪 SDK 的代码, 这么简单的功能应该不用注册什么 SDK 的, 也不想参合什么 JS , 只要研究一下新浪博客户端的...首先我们需要使用 AXMLPrinter2.jar 反编译新浪的 AndroidManifest.xml , 从中查找显示用户信息的页面, 反编译代码如下: java -jar AXMLPrinter2..., 则直接调用浏览器打开那个地址; 如果用户安装了新浪, 则会显示下面的对话框让用户选择: ?...再次鄙视一下新浪的开放程度, 居然有这个功能都不开放。

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    2023 评论爬虫 | 突破 1000 页限制,抓取 10w 条评论

    相比较一条的正文内容,的评论区往往有着更多的态度和情感极性,是不错的语料分析文本来源,因此对评论的抓取需求较大,笔者在以往分享过几个评论抓取的代码或者教程: 2021 新版评论及其子评论爬虫发布...新增 ip 属地,抓得更多,超级评论爬虫大更新 维护了三依然有效,但是有一个问题,由于接口限制,很多评论只能抓到前面几十页或者几百页,对应的评论数量也就是几百条或者几千条,怎么在一条中爬到上万条评论甚至几十万条评论呢...这是一个全新的评论爬虫系统,抓取的 csv 结果字段包括评论 id、评论时间、评论内容、评论回复数、点赞数、评论用户 id、评论用户名、评论用户性别、评论用户地址、评论用户认证类型、评论用户的粉丝数和关注数等字段...在属地分析 tab,可以直观的看到评论用户的属地分布: 情感分析 tab 则是对每一条评论文本的情感做了极性比例可视化: 最后一个 tab 则是对所有的评论文本分词后进行词云可视化,并且可以在网页上自定义停用词

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    【开放源代码】搜索用户爬虫

    保证阅读体验,文中广告已关闭~ 超级方便的用户信息爬虫 是根据用户 Uid 来抓取公开的用户信息,但是很多时候,我们可能只知道这个用户名字,并不知道 Uid,本次开放的爬虫就是完成从用户名到...== 0: return -1 temp = users[0] uid = temp[temp.rindex('/') + 1:] return uid 类比用户信息爬虫...% 10 == 0: df.to_csv(file_path, index=False, encoding='utf-8-sig') 它会自动根据指定路径下的 csv 文件里的用户名抓取用户链接并保存到...比如我们有一个 test.csv ,其中用户名信息在 user_name 列,我们可以这样调用。...最后依旧是话题爬虫的日常更新,修复了群里朋友提出的若干问题,提升了稳定性。可以去 2021 新版话题爬虫发布 获取最新的话题爬虫。

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    爬取用户所有文章的爬虫

    上发布的内容有的短文本+图片(也就是),还有视频,文章等形式,爬取用户可以使用之前的源代码文章:一个爬取用户所有的爬虫,还能断网续爬那种 本次分享的是如何爬取用户的所有文章。...下面以【共青团中央】为 target,抓取该账号发布的所有文章,大部分都是深度好文,值得保存起来细细品读。...保存数据时,一定要针对一些异常情况作处理,比如由于断网了,爬了几十万条数据在内存中没有持久化保存到文件中而丢失,这可就大亏特亏了,建议在执行具体的 requests 请求时加个 try...except...数量多的时候,可以考虑每翻 N 页面保存一次,不过文章数量一般比少多个,可以直接爬完保存,具体情况具体分析。...最近也会有较多爬虫相关的更新,请持续关注,在短视频爆炸的今天,原创图文内容不易,转发好看就是最大的支持~

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    浅谈精准推荐——用户行为挖掘与相似用户挖掘

    小编说:在推荐系统中,通过对用户数据的挖掘,抽象出用户感兴趣的“商品”,以文推荐为例,“商品”表现为用户文,在文精准推荐中,其核心问题是在给定的环境下,为用户推荐高质量且符合用户兴趣的文...图4 基于互动内容的兴趣挖掘 2 基于与主互动的兴趣挖掘 当用户A与待推荐主之间有过互动行为时,在一定程度上表明该用户主之间存在某种兴趣上的相似性,对于主发布的用户A互动的可能性比较大...在基于与主互动的兴趣挖掘中,是指将主的投放给与其互动过的一些用户。...在中,为了能够定向让某个人看到,我们会在这条中加入“@”该用户的标记。...当有需要投放时,选择某几个社区,将投放给社区中的住户,选择社区的方式有很多种,比如: 的主题与社区标签的匹配 主所在的社区 在基于社区的相似用户的挖掘中,利用Label Propagation

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    登陆爬取用户影响力

    下面的操作针对于 m.weibo.cn : 这里要实现的是对用户的影响力抓取,我本文以广电时评为例。 点击查看,里面的数据会更多一点。...未登陆时: 这里是需要用户登陆之后才可以查看的, 所以为了实现我们的需求,我们开始模拟登陆。...首先来到移动端的登陆页面 然后选择使用账号密码登陆 先输入一个错误的账号来查看一下登陆的接口 错误的账号返回了retcode 查看下 Formdata 当然请求头也不能忘记 有了这些信息之后...session.post(url=login_url, headers=headers, data=formdata).text) 输出之后,返回了 retcode,已经登陆成功 如果需要获取指定的影响力...我们可以通过接口 先访问用户api,获取用户主页的cid uid = 'ID' user_api = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?

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    Python爬取新浪用户信息及内容

    新浪作为新时代火爆的新媒体社交平台,拥有许多用户行为及商户数据,因此需要研究人员都想要得到新浪数据,But新浪数据量极大,获取的最好方法无疑就是使用Python爬虫来得到。...网上有一些关于使用Python爬虫来爬取新浪数据的教程,但是完整的介绍以及爬取用户所有数据信息比较少,因此这里分享一篇主要通过selenium包来爬取新浪用户数据的文章。...目标 爬取新浪用户数据,包括以下字段:id,昵称,粉丝数,关注数,数,每一篇的内容,转发数,评论数,点赞数,发布时间,来源,以及是原创还是转发。...3.获取用户页码 在登录之后可以进入想要爬取的商户信息,因为每个商户的量不一样,因此对应的页码也不一样,这里首先将商户的页码爬下来。...与此同时,将那些公用信息爬取下来,比如用户uid,用户名称,数量,关注人数,粉丝数目。 ?

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    新浪用户画像是怎样构建的?

    这个新浪的案例或许能告诉你正确答案。...1.概述 从上一篇《认识每一个“你”:中的用户模型》里面对用户模型维度的划分可以看出,属性和兴趣维度的用户模型都可以归入用户画像(User Profile)的范畴。...本身就有比较完整的用户注册引导、用户信息完善任务、认证用户审核、以及大量的合作对象等,在收集和清洗用户属性的过程中,需要注意的主要是标签的规范化以及不同来源信息的交叉验证。...接下来主要介绍一下画像中兴趣维度的构建方法。 2.用户兴趣分析 1 标签来源 用户自标签、达人或认证标签、公司、学校、群标签、星座、关键词……这些来源都可能成为用户的标签。...3.小结 用户画像的目的是将用户信息标签化,本文中介绍针对本身的特点介绍用户画像的构建,该用户画像主要还是从的业务出发,完善用户信息和发掘用户兴趣,区分兴趣和能力,并形式化结构化表达出来。

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    redis+php实现(一)注册与登录功能详解

    本文实例讲述了redis+php实现注册与登录功能。...分享给大家供大家参考,具体如下: (一)、功能概况 用户账号注册 用户登录 发布 添加好友(粉丝) 推送 冷数据写入mysql数据库 (二)、redis数据结构设计 这节分享用户注册与登录...: 我们完全采用redis作为数据库来实现注册于登录 先来看一下redis数据结构的设计: 注册用户表:user set global:userid set user:userid:1:username...:userid"); if($info){ exit('该用户已经注册过'); } //将用户数据存入redis中 $userid = $r- incr('global:userid'); $r-...:userid",$userid); header("location:home.php"); 登录代码: include("function.php"); //如果用户已经登录调整到列表页面 if

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    亿级用户下的新浪平台架构

    序言   新浪在20143月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿,2014新年第一分钟发送的博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA)、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑...平台第一代架构为LAMP架构,数据库使用的是MyIsam,后台用的是php,缓存为Memcache。   ...我们先看一张的核心业务图(如下),是不是非常复杂?但这已经是一个简化的不能再简化的业务图了,第三代技术体系就是为了保障在核心业务上快速、高效、可靠地发布新产品新功能。 ?  ...,支持PB、JSON、二进制序列化协议,中最大的应用场景将中引用的视频、图片、文章统一定义为对象,一共定义了几十种对象类型,并抽象出标准的对象元数据Schema,对象的内容上传到对象存储系统(Sina...WatchMan大型分布式追踪系统   如其他大中型互联网应用一样,平台由众多的分布式组件构成,用户通过浏览器或移动客户端的每一个HTTP请求到达应用服务器后,会经过很多个业务系统或系统组件,并留下足迹

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    亿级用户下的新浪平台架构

    原文:http://www.infoq.com/cn/articles/weibo-platform-archieture 序言   新浪在20143月公布的月活跃用户(MAU)已经达到1.43亿...,2014新年第一分钟发送的博达808298条,如此巨大的用户规模和业务量,需要高可用(HA)、高并发访问、低延时的强大后台系统支撑。   ...我们先看一张的核心业务图(如下),是不是非常复杂?但这已经是一个简化的不能再简化的业务图了,第三代技术体系就是为了保障在核心业务上快速、高效、可靠地发布新产品新功能。 ?  ...,支持PB、JSON、二进制序列化协议,中最大的应用场景将中引用的视频、图片、文章统一定义为对象,一共定义了几十种对象类型,并抽象出标准的对象元数据Schema,对象的内容上传到对象存储系统(Sina...WatchMan大型分布式追踪系统   如其他大中型互联网应用一样,平台由众多的分布式组件构成,用户通过浏览器或移动客户端的每一个HTTP请求到达应用服务器后,会经过很多个业务系统或系统组件,并留下足迹

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