爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
Elastic 日报是由魏彬老师(中国首位 Elastic 认证工程师)发起的,对标参考的是湾区日报。
大数据文摘作品,转载需后台申请授权 原文作者:Erin Shellman 选文|孙强 编译|吴怡雯 校对|丁雪 佘彦遥 导读:不仅微博,在twitter中也存在大批的“僵尸粉”。Twit
上文说到有赞搜索系统的架构演进,为了支撑不断演进的技术架构,除了 Elasticsearch 的维护优化之外,我们也开发了上层的中间件来应对不断提高的稳定性和性能要求。
Twitter是最大的社交网络服务之一,用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中,我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题:推特搜索。
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能,并建立2种捕获他们的特征。
这是一个系列文章的第一篇,从更实际的角度探讨“Twitter 算法开源”会是什么样子。
博雯 金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克突然入股推特,一举成为其最大股东! 根据美国证券交易委员会(SEC)公布的文件,马斯克目前持有推特9.2%的股份,近30亿美元: 消息一经传出,推特股价暴涨近28%。 而马斯克在收购完成的第一条推特中“仰天大笑”,心情之愉悦可见一斑: (lol在俚语中是“大笑”的意思) 有消息称,马斯克已经向推特现任CEO发出了“强烈信号”,要求推动其管理层的变动。 而马斯克对自己的新角色也适应良好,最新的一条推文,已经俨然一副热心询问自家用户改进建议
最近项目遇到一个功能:用户只能查询最近180天的订单,而且每次只能选择7天范围的时间跨度。
主要是基于twitter的内容有: 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 Twitter数据挖掘平台的设计与实现 实时热点话题挖掘 Twitter的数据量是十分庞大的。为了能够了解Twitter上人们在谈论些什么,我们希望能够有一种有效的方 式来获取 Twitter 实时的热点话题。要求该方式: 能处理流数据并且对模型进行周期性的更新 。 产生的主题 与过去的 主题有关联 以便 观测话题的演变 。 资源占用稳定,不随时间增大而以便保证效率和对新话题的敏感 。 LDA模型 首先想到的就是主题模型。 200
对于时间序列数据,传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分,这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
前些日子,我所在的Team接到了一个“大活儿”,为我们公司某个服务(出于保密的原因,这里不能直说)做数据可视化及数据分析平台。
Twint是一个用Python写的Twitter抓取工具,允许从Twitter配置文件中抓取推文,不使用Twitter的API。
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展,并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务,每天我们都看到有新模型发布的消息。
接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
发电设备中常常会放置传感器(DCS)来采集数据以监控设备运转的状况,某集团设计的电力监控统计系统,需要实时采集传感器的数据后保存,然后提供按时段的实时查询统计功能。
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 📷 注册后你将收到一个密钥和密码: 📷 📷 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter:
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 📷 注册后你将收到一个密钥和密码: 📷 📷 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitt
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队,例如,从业务开发团队到工程团队。
频率限制经常用在API中,用于限制独立请求者对特定API的请求频率。例如,如果设置频率限制为每分钟1000次,如果一分钟内超过这个限制,那么服务器就会返回 429: Too Many Attempts.响应。
情感分析是文本的上下文挖掘,它识别和提取源材料中的主观信息,并帮助企业了解其品牌、产品或服务的社会情感,同时监控在线对话。然而,对社交媒体流的分析通常仅限于基本的情感分析和基于指标的度量。这类似于仅仅
梦晨 詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 2022特斯拉AI DAY举办同时,马斯克另一桩大事也有了最新进展。 特拉华州法院公布了一系列马斯克与推特交易关联方的聊天记录,时间跨度从2022年1月份到6月份,数量超过400条。 随大量私人聊天记录曝光,马斯克如何一步步对收购推特失去兴趣的心路历程也被揭开—— 这场大戏台面之下的诸多细节也能被吃瓜群众们窥到。 从惺惺相惜到关系破裂,只需要6天 第一个关键人物,推特创始人Jack Dorsey。在马斯克的手机里,他的备注是“jack jack”
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者:Boyu Zhang、 Hongyang (Bruce) Yang、Tianyu Zhou、Ali Babar、Xiao-Yang Liu 来自:Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models
AI 科技评论按:自从比特币的价格暴涨以来,关于数字货币的炒作一直不断。每天都有新的数字货币的信息, 它们有的被证实是骗局,有些则会在几个月成为新的顶级货币。炒币人士通常会为了一个传言而买入卖出,自然,也会有人尝试用机器学习来对数字货币的价格变化进行分析,来找出影响数字货币价格变动的因素。近日在外媒 Medium 上,就有一位叫做 Chalita Lertlumprasert 的博主发表了《如何用机器学习来预测数字货币价格变化》(http://t.cn/RHkeIVh)的文章,AI 科技评论整理如下: 机器
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作,虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比,但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们,希望本期推文对你有所帮助
经过10多天的微信公众平台数据接口内测,现在正式对所有认证公众号开放了。微信公众平台数据接口正式向所有已微信认证(通过资质认证即可)的服务号和订阅号开放。通过数据接口,公众号开发者可以便利地获取更
从交易的角度来看,铜的定价取决于金属交易所的供需动态,尤其是伦敦金属交易所(LME)和芝加哥芝加哥商品交易所交易所(CME)。然而,铜的交易价格受到无数因素的影响,其中许多因素很难同时衡量:
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
特朗普充满个人特色的语言风格让作者产生了兴趣,如果把他的推文和演讲稿都用于训练数据,再运用递归神经网络能否生成一份有特式风格的发言稿呢?结论是,如果数据和算力足够大的情况下,总统竞选班子里或许可以有算法撰稿机器人的一席之地。
简介 实现任何程度或者级别的人工智能所必需的最大突破之一就是拥有可以处理文本数据的机器。值得庆幸的是,全世界文本数据的数量在最近几年已经实现指数级增长。这也迫切需要人们从文本数据中挖掘新知识、新观点。
故事的主角是一个代号为Secondary Infektion的组织。最早可以追溯到2014年,而到了今年仍然在悄无声息地运作。
在StarRocks里,一张表的数据会被拆分成多个Tablet,而每个Tablet都会以多副本的形式存储在BE节点中,如下图:
时间轮很早前就很流行了,在很多优秀开源框架中都有用到,像kafka、netty。也算是现在工程师基本都了解的一个知识储备了。有幸在工作中造过两次轮子,所以今天聊聊时间轮。
Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前,Elasticsearch 是一个免费及开放(free and open)的项目。同时,Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起,就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说,Logstash 负责数据的采集,处理(丰富数据,数据转换等),Kibana 负责数据展示,分析,管理,监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置,它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。
祁劢,携程国际业务部内容研发团队Leader,目前主要负责信息类项目产品设计、技术架构与团队管理。CG爱好者,喜欢细致描绘世间百态的通俗小说,喜欢探索,乐于体验各地风土人情。
本文是快手提出的用在工业场景的用户生命周期(LTV)预测方案,主要思想有三部分:1.提出了有序依赖单调网络(ODMN, Order Dependency Monotonic Network)对不同时间跨度LTV之间的有序依赖关系进行建模,解决现有模型对于跨度较长的LTV预估误差较大的问题;2.提出多分布多专家(MDME, Multi Distribution Multi Experts)模块,基于分而治之思想将整体数据分布拆分成多桶的数据子分布,解决LTV建模中数据复杂且分布不平衡问题;3.提出相对基尼系数,用于定量衡量模型拟合不平衡标签分布的能力。
LSTM Networks 简介 LSTM Networks是递归神经网络(RNNs)的一种,该算法由Sepp Hochreiter和Jurgen Schmidhuber在Neural Computation上首次公布。后经过人们的不断改进,LSTM的内部结构逐渐变得完善起来(图1)。在处理和预测时间序列相关的数据时会比一般的RNNs表现的更好。目前,LSTM Networks已经被广泛应用在机器人控制、文本识别及预测、语音识别、蛋白质同源检测等领域。基于LSTM Networks在这些方面的优异表现,
近日在鼓捣课题的过程中,遇到了一些数据整理需求。需要快速统计物种的序列特征情况,比如基因,转录本,外显子,内含子,CDS,UTR等。但我们其实都清楚,很多物种的基因结构注释信息比较粗糙,所以前面我写了一个功能GXF Fix,详细见《GXF Fix 修复 / 优化基因结构注释信息文件 - GTF/GFF3》。说实话,我觉得这个功能还是比较有用的。
范围是一种限制应用程序访问用户数据的方法。与其授予对用户帐户的完全访问权限,不如让应用程序能够代表用户请求更有限范围内允许它们执行的操作,这通常很有用。
作者:杜会堂 摘自:企鹅智库 研究结论 Topsy提供基于Twiiter数据的搜索分析服务,销售人员、新闻工作者可以通过它了解商品或新闻事件的讨论热度; Topsy准确预测了iPhone 4S上市
我们在使用Elasticsearch进行查询的过程中发现,如果查询时间跨度大,查询数据集比较庞大,即使只是返回少量的结果,查询耗时仍然比较长。我们通过分析profile和debug跟踪整个查询流程,确认耗时的原因,针对业务特性,提出了相关的优化方案,可以对该类查询提升三到五倍的性能。
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息(false infor-
一方面,人们希望媒体能够坚持所谓“新闻理想”,另一方面,在信息爆炸讯息光速传递的今天,媒体人要坚守“客观真实”的报道,实属难得。
印第安纳大学复杂网络和系统研究中心的研究人员初步开发出一套名为Truthy的系统,它每小时能够对微博服务提供商Twitter用户发送的数千条推文进行分析,以识别其中反映出的用户行为模式以及传播的观点等信息。这一系统采用了文本和数据挖掘、复杂系统模型分析等先进技术,研究人员希望最终能借助该系统实现对社交媒体中传播错误信息的行为进行自动识别和监测。 该项目小组首先收集对于可疑Twitter账户的举报信息,而后使用网络分析技术来理清这些账户间究竟有何种联系。研究者还通过追踪所谓的即时动态信息来甄别那些突然流行
作者 | 褚杏娟 近日,推特全球用户再次遇到了一个持续了约 90 分钟的故障,他们无法正常发送推文,而是收到一条自动消息,说他们“超过了每天发送推文的限制”,甚至当天一次还没有发布过用户都收到了该消息。 据悉,Twitter 的帮助中心表示,每天的推文数量上限为 2,400 条。中断不仅影响了新推文发布,还影响了推文的转发和回复。 美国科技出版物 The Information报道称,马斯克告诉推特员工暂停“新功能开发”,以在中断期间最大限度地提高平台的稳定性。 推特的开发团队在出现故障后发推文称,对其
AI科技评论按:由深圳气象局与阿里巴巴联合承办的CIKM AnalytiCup 2017第一赛季已经宣告结束。本次比赛的目标是利用雷达数据(多普勒雷达回波外推数据),来建立一个准确的降水预报模型。 这次比赛吸引了1395支队伍参赛,排行榜也已在阿里天池平台进行公示。 在这次比赛中,来自中国科学院的怀北村明远湖队(队员Zhang Rui, Qiao Fengchun, Guo Ran)在GitHub上分享了自己的代码和方法,他们在第一阶段获得第三名,第二阶段获得第四名。AI科技评论将他们发布的内容进行了整理,
Kafka作为实时消息队列的一个重要框架,在大数据技术架构搭建层面,越来越得到重用。相应的,Kafka在大数据技术生态当中的地位,也越来越重要。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲Kafka延迟队列的部分。
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈(节点)代表用户,连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
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