Facebook怎么赚钱

果说Facebook可以算一个国家的话,丑B么它就是世界上第三大人口大国了。这句话在互联网流传程度之广自不必多言。重点是,能让Facebook担起来这旬称号的是那81乙多的用户,而这笔巨大的用户基数。     

如何看Facebook上市

Facebook在千呼万唤中,终于上市了。有人说Facebook上市遇到“冷遇”,这是怎样的冷遇呢？它创造了IPO历史上的第一高,1000多亿美元市值。如果这也算冷遇的话,只能说明人们可能把Facebook当成神了。     

Facebook的股票为什么会一直在跌

上市前一片鲜花与掌声的景象,上市后的“闪电跌”,Facebook在几天内着实经历了一场冰火两重天。     

Facebook的社交购物前途何在

得社交者得数据,从这个角度来看,电商之昔力社交,是大数据由云端落地的一种有效形式。因此,对Facebook侧身社交购物的反思,本质是对大数据理想的现实图景的管窥：数据本身是资产已经形成了共识,但爆破数据壁垒、真正挖掘数据价值却并非易事。     

Facebook电商再出击,国内微博已在路上

在广告营收增长不如预期、股价低迷的背景下,Facebook不得不努力扩大其营收渠道。在社交搜索露出苗头后,一直备受关注的电商化探索也开始出现。     

基于Python和Selenium的新浪微博数据访问

对新浪微博最新的OAuth 2 API进行了深入的研究,并利用Python语言和Web自动化测试工具Selenium构造了一套自动认证和访问数据的微博API,可用于微博语料构建.     

基于条件随机场的新浪微博情感倾向性研究

采用知网发布的应用词源,通过自定义新浪微博的常用短语,形成一个专用的分析词语集合,并利用机器学习算法——条件随机场算法进行情感分析.对比试验表明,相较于马尔科夫随机场算法,本文方法在对新浪微博情感倾向性分析评测中取得了较好的结果.     

基于Python的新浪微博爬虫分析

在大数据时代下,新浪微博的出现为人们获取和参与信息数据及其传播提供了全新的途径。而面对新浪微博不断增加的信息数据,人们对于提高微博获取的精确性和时效性也提出了更高的要求。在这一背景下,本文将重点围绕基于Python的新浪微博爬虫进行简要分析研究,在对Python与网络爬虫的基本概念进行明确的基础上,尝试设计一种Python的新浪微博爬虫程序,为相关研究人员提供相应理论参考。     

新浪微博谣言检测研究

社会网络信息的可信度问题近年来受到了相当大的关注。谣言的散播可能造成社会恐慌,引发信任危机。在国内,新浪微博用户量的快速增长,使其成为了谣言传播的温床。及时清理在新浪微博中传播的谣言,对于社会的和谐发展有着现实的意义。该文以新浪微博为背景,将谣言检测任务作为分类问题,首次提出将微博评论的情感倾向作为谣言检测分类器的一项特征。实验结果表明,引入评论的评论情感倾向特征后,使得谣言检测的分类结果得到了可观的提升。     

基于新浪微博网站的数据采集的设计与实现

大数据时代,新浪微博已成为国内最大的信息平台之一,笔者提出了一种基于新浪微博数据采集的设计与实现方法。通过对比选择爬虫网站,采用Cookie登录、单对象、爬取进度可视化等方法依次剖析每个阶段遇到的问题及解决办法,旨在实现高效、稳定、快速的数据采集。最后将获取的结果存入MongoDB数据库可供后续进行大数据分析研究,得到对私对公有意义的分析结果。     

新浪微博逐现窘境

新浪发布了2013年Q1财报,对比2012年的数据我们发现．截止到2012年12,9底．新浪微博的注册用户量已经突破5亿大关．每天活跃用户大概在四千六百万左右,但是经过一个季度的时间．在总注册人数增加了三千六百万的情况下,每日活跃用户只增加了三百万．这说明新浪微博的用户增速明显减缓。     

新浪微博用户及其微博特征分析

基于新浪微博用户之间的关注关系网络,分析了衡量微博用户影响力的三个指标--粉丝数、User PR值以及用户活跃度,发现粉丝数分布和User PR值分布均服从幂律分布,活跃度分布不同于前两种分布。分别对三种排名靠前的用户及其发布的微博进行分析,发现排名靠前的用户中,User PR值的认证用户多于粉丝数;活跃度排名靠前的用户在广告营销活动中受到广泛的青睐;新浪微博用户乐于转发和评论他人的微博,微博中嵌入了大量的图片、视频和链接。     

基于Python的新浪微博数据爬虫

目前很多的社交网络研究都是采用国外的平台数据,而国内的新浪微博没有很好的接口方便研究人员采集数据进行分析。为了快速地获取到微博中的数据,开发了一款支持并行的微博数据抓取工具。该工具可以实时抓取微博中指定用户的粉丝信息、微博正文等内容;该工具利用关键字匹配技术,匹配符合规定条件的微博,并抓取相关内容;该工具支持并行抓取,可以同时抓取多个用户的信息。最后将串行微博爬虫工具和其并行版本进行对比,并使用该工具对部分微博数据作了一个关于流感问题的分析。实验结果显示:并行爬虫拥有较好的加速比,可以快速地获取数据,并且这些数据具有实时性和准确性。     

新浪微博的2．0突围之困

新浪微博要从流量购买的1.0广告模式过渡到基于用户社交兴趣推荐的2.0模式,有很难跨过的坎。     

新浪微博客户端3．2版正式上线

2012年12月,新浪微博客户端发布了3．2版,新添了好友应用推荐体系。     

新浪微博转发数的幂律分布现象

网络是一个包含了大量个体及个体之间相互作用的系统,近年来在对复杂网络的研究过程中,科学家们发现了众多的幂律分布现象。不仅网页的点击次数存在幂律分布现象,微博也同样存在着幂律分布现象。利用新浪微博的API技术抓取了新浪微博数据,对其进行了详细的数据清理和统计,对统计结果进行分析发现,新浪微博的转发数也同样存在着幂律分布现象。只有为数不多的微博,才能被大量的阅读和转发,进而成为热点微博,而绝大多数微博的阅读次数和转发次数都是非常少的。     

基于情感分析的新浪微博争议度分析

随着新浪微博的广泛使用,新浪微博传播的内容涵盖了各种领域的信息,涉及范围越来越广;同时,当用户浏览消息时,不仅能够表达自己的看法,同时能够看到别人的观点。因此,当用户无法判断问题的客观性时,通常会利用其他公众的反馈信息进行评估。为了充分利用公众反馈信息,提出了一种描述公众反馈信息的社会属性——争议度。给出了争议度的概念并构建了争议度计算模型,该模型将公众对微博的反应(即表态、评论、转发等行为)作为争议度的影响因素,通过情感分析等技术计算微博消息的争议度。实验结果对照人工标注结果,模型准确率达到93%,有效率达84%,证明了该模型的可行性。     

基于Python的新浪微博中爬虫程序维护方法

新浪微博是当下社会使用较广泛的社交平台,为了提高平台的稳定运行能力,给予用户更加良好的社交体验,提出基于Python的新浪微博中爬虫程序维护方法。按照标准的统计方法与机器学习模式,在爬虫程序中建立空间场景,当识别到的爬虫程序信息与网站域名信息具备一定适配性时,爬虫程序维护信息。同时,抓取爬虫程序中敏感数据,按照网站浏览顺序进行匹配,以此获取的节点数据作为程序维护的依据;并采用建立目标函数的方式,对敏感数据有效性的校验,从维护合理性角度出发,参照域名地址,定位敏感数据发生位置,以此完成对程序的维护。实验结果表明:提出的爬虫程序维护方法,可提高对爬虫程序获取敏感数据定位的准确率,实现对网站爬虫程序的维护。     

ARM 处理器的嵌入式新浪微博客户端设计

以 STM32F103RC 处理器为核心,结合 WIZnet 公司的 W5500以太网接口芯片,基于新浪微博二次开发接口,设计了嵌入式新浪微博客户端,从而实现微博社交网络与智能嵌入式系统的互动交流。测试结果表明,该系统功耗低,性能稳定可靠,具有一定的实际应用价值。     

面向新浪微博的意见领袖挖掘算法

当前的影响力分析算法大多基于网络拓扑结构或用户交互信息,然而单一方面的方法会使挖掘结果出现较大的偏差,目前缺乏全面准确的影响力挖掘方法。本文通过对传统PageRank算法进行扩展,提出一种面向新浪微博的基于用户交互度连接属性的TCRank算法;其次设计了3种微博意见领袖特征指标,并对其加权求和用于意见领袖候选集的精化操作;同时提出一种基于卷积神经网络模型的情感支持度的意见领袖抽取算法,对意见领袖候选集进行最终排名。最后,通过实验验证所提出算法的有效性。