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【技术贴】物理学博士教你怎样分析微博数据,怎样涨粉

网上已经有太多关于怎么增加微博粉丝数,以及怎样让我们发的微博获得更多转发的建议了。我们并不知道这些建议是否有效,因为它们大都是建立在个人感觉上,而缺乏真正有说服力的证据。实际上微博是一个非常适合进行数据分析的东西,所以想谈微博心得,你得用数据说话。 一个普通用户的微博数据 从 2012 年 8 月 24 日开始,我像个自恋者一样,每天都看看自己的粉丝数涨了多少——不但看,而且还顺手把数字记录下来。这样坚持到写作本文的时候一共过去了 86 天。这个数据的可贵之处并不在于它是人工测量的,而在于它是独一无二的:由

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探寻微博背后的大数据原理:微博推荐算法简述

在介绍微博推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题、具有怎样的价值?效果如何衡量? 推荐系统诞生很早,但真正被大家所重视,缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣,”选择“的时代已经来临,信息和物品的极大丰富,让用户如浩瀚宇宙中的小点,无所适从。推荐系统迎来爆发的机会,变得离用户更近: 快速更新的信息,使用户需要借助群体的智慧,了解当前热点。 信息极度膨胀,带来了高昂的个性化信息获取成本,过滤获取有用信息的

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千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享

在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并 发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。

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