我们的舆情分析系统主要包括舆情总缆分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警六大功能模块以及管理员系统配置模块。针对舆情总览分析、舆情搜索、文章分析、文章评论分析、事件舆情分析、事件舆情预警我们的分析数据来源于多个网站关于某一事件的报道文章的爬取，如微博、今日头条、知乎等，但主要集中于微博。管理员配置模块配置的是爬虫的爬虫间隔、舆情事件的展示参数以及系统日志查看。
2007年，前Google程序员布雷特•泰勒建立了一个名叫Friendfeed的网站，主打方向是社交媒体的信息聚合，其中有一项创新功能：用户可以按下一个按钮，方便快捷地对某项内容表达赞美之情。 两年后，Friendfeed被Facebook收购，这项功能也被Facebook“借用”，由此诞生了大家所熟悉的大拇指按钮。 时至今日，“点赞”已经成为社交网络应用的标配功能。在微博上，在微信朋友圈中，无数“点赞党”蠢蠢欲动，为时间线中的每一条推送内容随手点赞。 不过，也出现了质疑的声音：人们点赞越来越多，评论交流却
几个出现在新功能的关键词「时刻视频」「看一看」「强提醒」，让我们一起来看看有哪些变化？
| 导语 通过画像更了解用户，从已知的现象中洞察他人没有发现的价值点 背景：为了让用户有更好的产品使用体验，我们经常会做一些创新设计和设计优化。那如何做“有效”的创新和优化？答案一定是从用户的角度出发，以用户的行为习惯和喜好来作为设计支撑，做用户觉得有用的设计和功能，这样用户才会真正的去使用和体验，而不只是做产品或设计觉得好的设计和体验。 如果我们想了解用户每天在产品中的行为序列；想了解哪些类型的用户在用我们的产品。我们可能会得到类似这样的一份数据表，他确实有一些显性的结论和标签分类。但是这些标签背
前言 截止到2015年7月，微信每月活跃用户约5.49亿，朋友圈每天的发表量（包括赞和评论）超过10亿，浏览量超过100亿。得益于4G网络的发展，以上数据仍有很快的增长，而且相对于PC互联网时代，移动互联网时代的峰值要来得更加凶猛。比如，2015年元月的流量到了平时的2倍，而峰值则达到了平时峰值的2倍，相当于平时正常流量的5倍，这对整个系统的考验是很残酷的。本次分享将简单介绍微信后台团队的开发模式、微信朋友圈的架构以及在性能上的一些工作，供各位参考。 基本介绍 📷 服务器的配置基
其中 lid 为微博赞的 id，user_verfied_type 为给该微博点赞的用户的认证类型，-1 就是没用认证，普通用户。其他认证类型的对应关系如下：
本文根据微信朋友圈负责人陈明在2015年ArchSummit大会的演讲“微信朋友圈技术之道”整理的，由于声音不清晰，所以整理的不够全面，抱歉 朋友圈每天的发表量超过10亿，浏览量超过100亿，它的技术思路值得学习 朋友圈的核心数据表 有四个核心的表 （1）发布 记录了所有用户所有的基础信息 比如发布图片数量、图片的URL、谁可以看、谁不可以看…… （2）相册 每个用户是独立的，记录了该用户所发布的所有内容 这个表很小，只是保存用户发布记录的索引 （3）评论 是针对某个具体发布的朋友评论
你登陆社交网站，以为新鲜事中都是自己订阅的内容，但它还包括平台想让你看到的，以及猜测你可能喜爱的内容。平台会猜测用户的心思，用户也往往沦为小白鼠。本文编译自SLATE，揭露了Facebook动态消息的背后的技术原理。为了了解你，科技公司可是很努力的。
A. 待开发系统的名称：舆情分析系统 B. 系统架构类型：BS 架构类型，即浏览器、服务器架构类型 C.开发项目组名称：东北大学软件学院大数据班 T09 实训项目组 (lzf、lcx)
前几天发了《Galera，MySQL主从之外的另一种选择》之后，很多朋友在评论里留言：
周五下午1点-4点，上午10:30-11:30 流量可以，昨天下午发布的一个温火帖子，早起有20个左右点赞。下午4点后反而不行了。
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网页显示有近 18w 条微博，实际抓取去重后有 10w 稍有余的数据，包括根评论和回复，后文分析评论时，仅针对分析发博一天内的评论。抓取保存的评论字段信息如下：
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 以一作身份登上Nature的硕士生，竟然去当公务员了？ 最近，浙江理工大学毕业的一位硕士小哥在学术圈火了。 原来，在浙江理工大学最近发表的首篇第一单位《Nature》论文中，他的名字居于首位。 这样的表现，在外界看来称得上一句“学术新星”了。 然而，就在人们纷纷议论他之后将在学术道路上前途无量时，却有人在网上爆料称： Zhiwei Hao已经毕业回老家当公务员了。 这一消息的流出，立刻引起众人哗然： 难道宇宙的尽头，真的是编制？ 论文考公两
我写此文的目的在于展示以编程的方式使用Instagram的基本方法。我的方法可用于数据分析、计算机视觉以及任何你所能想到的酷炫项目中。 Instagram是最大的图片分享社交媒体平台，每月活跃用户约五亿，每日有九千五百万的图片和视频被上传到Instagram。其数据规模巨大，具有很大的潜能。本文将给出如何将Instagram作为数据源而非一个平台，并介绍在项目中使用本文所给出的开发方法。 API和工具简介 Instagram提供了官方API，但是这些API有些过时，并且当前所提供的功能也非常有限。因此在
随着社交网络在世界各地的增长，其对理解和统计欺骗行为显得非常重要。其中一个就是“like farming”（喜欢页面，类似微博的关注和知乎的点赞）——人为的增加Facebook喜欢页面的数量。为了对抗它们，全世界的研究者都试图设计检测算法来区分真实的人类行为和机器账号生成的仿人类行为。结果却导致更为复杂的farm方法出现——其能够逃避检测工具，包括Facebook部署的。 Like Farming是什么？ Facebook页面允许拥有者公布产品和活动来与消费者和粉丝产生关联。他们可以定向的推送广告——据报
微信前些日子开放了语音功能，想必很多人都在尝试这个功能。录音是件费时费力的事情，咱都不是专业主播，没法子一气呵成。一大段内容，想到哪说到哪，录遭了怎么办？如何编辑？如何润色？如何像专业podcast那样添加片头片尾？如何添加背景音乐？ 程序君在做自己第一期的时候就遭遇这些子问题。本着外事不明问google的态度，程序君发现不少业余podcast大拿，用的是免费的GarageBand。这是Mac下的一款DJ软件，Garage Band，名字相当形象，用它来做podcast，有点大材小用，不过还是相当合适的。依
简介 11月13日晚发生在法国巴黎市的恐怖袭击事件令世人震惊和愤怒，万恶的恐怖组织又一次把罪恶和恐慌带到了人们的眼前。危机离我们其实并不遥远，关于恐怖活动的历史和规律，我们应该了解更多。 在网上看到Trevo Martin的一篇恐怖活动时间线可视化文章（点击“阅读原文”访问原博文），主要涉及历史恐怖活动的统计、分析和可视化，觉得不错且有启发性，故搬运至此，以下内容主要源自翻译原文。 历史上共发生过哪些恐怖活动？各个恐怖组织主要在哪段时间活动？历史恐怖活动数据能否对未来趋势带来思考和启发？我们尤其需要思考以下
我的动态：查询个人发布的动态列表（分页查询），和之前实现的好友动态，推荐动态实现逻辑是一致。
Prometheus是继Kubernetes（k8s）之后，CNCF毕业的第二个开源项目，其来源于Google的Borgmon。本文从“监控”这件事说起，深入浅出Prometheus的架构原理、目标发现、指标模型、聚合查询等设计核心点。
地址：http://192.168.136.160:3000/project/19/interface/api/118
使用过简书，知乎或 b 站的小伙伴应该都有这样的使用体验：当有其他用户关注我们或者私信我们的行为时，我们会收到相关的消息。 虽然这些功能看上去简单，但其背后的设计是非常复杂的，几乎是一个完成的系统，可以称之为 站内消息系统。
Instagram是最大的照片分享社交媒体平台，每月有5亿活跃用户，每天会上传9500万张照片和视频到Instagram上。它有大量的数据和巨大的潜力。这篇文章将教会你如何使用Instagram作为数据的来源，以及如何将它作为你的项目的开发者。 关于API和工具 Instagram有一个官方的API，但它已经过时了，目前在你能用它做的事情非常有限。因此，在这篇文章中，我将使用LevPasha的非官方Instagram API，它支持所有的主要功能，如follow，上传照片和视频等。它是用Python编写的。
时序数据库是近两年的热门话题，不断有新的时序数据库产品发布，但在我个人看来，目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案，帮助开发者认识各个产品的异同，为特定场景选择最适合的产品，各个数据库厂商基于自身优势和特点，设计发挥其产品最佳性能的场景，展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限，难免有不妥之处，还望大家提出宝贵意见，多多批评指正。
今天记录 Feed 流系统的设计学习笔记，Feed 流常见系统包括 Twitter、微博、Instagram 和抖音等等，它们的特点是，每个用户都是内容创作者，每个用户也都是内容消费者，每个用户看到的内容都是不同的，它取决于用户所关注的用户列表，再结合时间线（有时还包括优先级）将这些用户的最新 feed 聚合，并以流的方式展示出来。
AI 前线导读：有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。
需求诱诱诱来了。。。数据产品妹妹想要统计单个短视频粒度的「点赞，播放，评论，分享，举报」五类实时指标，并且汇总成 photo_id、1 分钟时间粒度的实时视频消费宽表（即宽表字段至少为：「photo_id + play_cnt + like_cnt + comment_cnt + share_cnt + negative_cnt + minute_timestamp」）产出至实时大屏。
视频直播间作为直播系统对外的表现形式，在整个系统中处于核心地位。通常除了视频直播窗口外，直播间还包含在线用户，礼物，评论，点赞，排行榜等信息。直播间消息，时效性高，互动性强，对系统时延有着非常高的要求，非常适合使用Redis等缓存服务来处理。
例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。
目录 缓存 数据共享分布式 分布式锁 全局ID 计数器 限流 位统计 购物车 用户消息时间线timeline 消息队列 抽奖 点赞、签到、打卡 商品标签 商品筛选 用户关注、推荐模型 排行榜 1、缓存 String类型例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。 2、数据共享分布式 String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享例如：分布式Session <dependency> <groupId>org.springfra
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 目录 缓存 数据共享分布式 分布式锁 全局ID 计数器 限流 位统计 购物车 用户消息时间线timeline 消息队列 抽奖 点赞、签到、打卡 商品标签 商品筛选 用户关注、推荐模型 排行榜 1、缓存 String类型例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。 2、数据共享分布式 String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享例如：分布式Session <d
ScrollTrigger是基于GSAP实现的一款高性能页面滚动触发HTML元素动画的插件。
今年以来，在海外社交媒体上有个话题越来越火热：来自2027的穿越者哈维尔。现在这个账号在TikTok上已经拥有三百六十万粉丝，并持续在各国媒体上被提及报道。
一、背景 在视频推荐场景中，一方面我们需要让新启用的视频尽可能快的触达用户，这一点对于新闻类的内容尤为关键；另一方面我们需要快速识别新物品的好坏，通过分发的流量，以及对应的后验数据，来判断新物品是否值得继续分发流量。 而这两点对于索引先验数据和后验数据的延迟都有很高的要求。下文将为大家介绍看点视频推荐的索引构建方案，希望和大家一同交流。文章作者：纪文忠，腾讯QQ端推荐研发工程师。 注：这里我们把视频创建时就带有的数据称为先验数据，如tag，作者账号id等，而把用户行为反馈的数据称为后验数据，如曝光、点击、
全民K歌的消息包含两种：一种是用户作品相关的消息汇聚，用户所有作品的评论、送礼等，按照时间线纵向给用户聚合起来。一种是横向用户与用户之间的交流信息，提供类似QQ、微信的会话列表和详情查看。本文结合这个功能，分享设计后台时候要注意的三个点: 容量预估、一致性保证、防止雪崩。 一、容量预估 看菜吃饭，量体裁衣，运筹帷幄、决胜千里。方案设计时和服务正式上线前要做预估： 1.吞吐量的预估 1)响应时间(RT) 响应结果所需的时间 2)并发数 系统同时处理的请求数，可以理解为同步单线程情况下的进程数 3)每秒处理
Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。
由于版本节奏比较快，开发与测试几乎并行，一个版本周期内会有两版在推动，也就是波次发布，波次发布用于尝试新加入的功能，做小范围快速的开发，验证和发布，为下个大版本的功能做实验和调研。快速发版的需求要求测试快速响应，敏捷测试模式适应项目需求。
截止前天，来简书正好一个月。20170730 注册了账号，当晚发布处女作《爬取张佳玮138w+知乎关注者：数据可视化》，从而开启了《python爬虫和数据可视化》系列的写作。
面试中，被问到Redis问题的概率非常高，如果问一些理论性的问题，相信你只要背背八股文就能搞定，但，如果结合项目来问就没那么好对付了。
Leangoo企业版新增「时间线视图」，通过「时间线视图」你可以在项目管理中非常直观的了解每个人的工作分配及各个任务的排期，方便及时调整计划，确保项目顺利推进。
PostgreSQL使用时间线的概念来识别一系列WAL记录在时间和空间上的标识。每个时间线都由一个数字标识，在某些地方是十进制，在其他地方是十六进制。每次使用基于时间点的恢复恢复数据库时，有时在备用/复制推广期间，都会生成一个新时间线。
PostgreSQL中的时间线用于区分原始数据库集簇和恢复生成的数据库集簇，它是PITR的核心概念。此文描述了与时间线相关的两件事，分别是时间线标识和时间线历史文件。
金磊 博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 随着2022年研考国家线的发布，“考研”这一话题再次成为焦点。 据央视网报道，全国457万考研大军，院校计划招生人数约110万。 这也就意味着今年将有超过300万人落榜。 不仅如此，这条“国家分数线”也罕见地全线大幅上涨： 从整体来看，只有农学、军事学与去年持平，其他专业涨幅基本都在10分以上！ 面对这样的结果，网友们不仅纷纷发出“太卷”的感慨： 今年的考研有多卷？ 话不多说，直接先来看下最新发布的研考国家线： △图源：教育部新闻办
测试结果：第1个被观察者的Error事件将在第2个被观察者发送完事件后再继续发送
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/733/1.html （上）
达尔文的断言：“目前关于生命起源的思考纯粹是废话”，现在已经不再成立。通过综合生命起源（OoL）研究，从其开始到最近的发现，重点关注（i）原生物化学合成的原理证明和（ii）古代RNA世界的分子遗迹，我们提供了科学对OoL和RNA世界假说的全面最新描述。基于这些观察，我们巩固了这样的共识：RNA在编码蛋白质和DNA基因组之前演化，因此生物圈从一个RNA核心开始，在RNA转录和DNA复制之前产生了大部分的翻译装置和相关RNA结构。这支持了这样的结论：OoL是一个渐进的化学演化过程，涉及一系列介于原生物化学和最后的普遍共同祖先（LUCA）之间的过渡形式，其中RNA起到了核心作用，沿着这条路径的许多事件及其相对发生顺序是已知的。这一综合性合成的本质还扩展了以前的描述和概念，并应有助于提出关于古代RNA世界和OoL的未来问题和实验。
上回我用Gephi绘制了知乎374名10万+关注的大V间相互关注情况，因为涉及25090条关注数据，最后成果图不算理想，但也能简单窥见大V生态圈的面貌，详情见于：《374名10万+知乎大V（一）：相互关注情况》。
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