基于PHP的百度贴吧数据爬取

为了解决在线数据分析利用过程中的数据自动获取问题,提出基于PHP的爬虫程序设计方法。该方法利用PHP的cURL库获取整个页面文档,然后利用Simple HTML DOM分析器进行提取。按照该方法爬取了百度贴吧数据,结果符合设计要求。     

无所不能攻略之：血滴子：百度贴吧

传统的搜索引擎局限于搜寻互联网上有限的“已存在”信息,虽然百度已能搜寻高达2亿中文网页上的信息,但与8000万中国网民脑中的所有知识相比,仍然只是沧海一粟。贴吧http://post.baidu.com/诞生的意义,是让你把头脑中的知识、想法和经验与大家分享,让中国网民不但能搜寻网上“已存在”的有限信息,还能搜寻人类头脑中那些互联网上“没有”的无限信息。 贴吧通过任意关键词就能把有相同兴趣的人集中在一起,从而方便地与喜欢相同歌曲的网友、对相同学科相同事件感兴趣的网友交流。 如果你想和网友交流《仙剑奇侠传》,则可以进入     

两种隐藏关注贴吧方法

正百度贴吧作为全球最大的中文社区,在贴吧中,基本什么吧都有,包括一些非常隐私的贴吧。有时候,我们不希望自己关注的吧被人知道,防止隐私泄露,那应该怎么弄呢?这就是我们今天要分享的百度贴吧怎么隐藏关注的贴吧技巧,大家可以在电脑或者手机中完成隐藏关注的吧设置。电脑上设置百度贴吧隐藏关注的贴吧方法首先进入百度贴吧(tieba.baidu com)并登录;     

基于百度贴吧的高校网络舆情热点话题分析

高校网络舆情是大学生在校园背景下,对网络上直接关系到大学生或者自身感兴趣的公共事件所持态度、认知、意见、情感交叉的集合。随着网络应用的普及,高校网络舆情可能朝着任一个不可控的方向发展,因此,高校网络舆情研究是高校管理中的重要工作之一。本文以百度贴吧中的泰州学院吧为数据源,利用网络爬虫采集泰州学院吧主题帖内容和回帖数量作为实验数据,通过Python数据分析技术分析高校网络舆情的热点话题,并通过数据可视化技术进行数据分析结果展示,基于数据分析结果研究高校网络舆情热点话题成因与影响,最终提出相关引导策略以促进互联网环境下大学生全面发展和推进校园和谐建设。     

基于百度贴吧的当代大学生价值观评价系统设计与开发

针对当前大学生价值观评价方法中普遍存在的局限性,提出了一种基于百度贴吧的评价系统的设计方法,旨在增强数据来源的真实客观程度,提高评价结果的准确度.使用统一建模语言UML进行了功能设计和数据建模,采用Python+MySQL进行开发,使用Requests+BeautifulSoup对网页进行爬取和解析,使用支持向量机分类...     

基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法

在现代信息网络中,个性化的推荐系统已经成为用户和应用软件交互的关键部分.推荐算法是个性化推荐系统的核心,其中,协同过滤算法是至今应用最为成功的推荐算法之一.但传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣的多样性,对用户兴趣度量不准确,难以适用于用户多兴趣的推荐系统,提出了适应用户兴趣多样性的协同过滤算法并利用改进的模糊聚类算法搜...     

基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法

用户兴趣描述文件的快速分类是个性化搜索引擎的关键技术,提出了一种模糊角分类神经网络模型,该模型能接受用户兴趣描述文件的实向量输入,克服了角分类神经网络（CC4）对二进制输入的要求。模糊角分类神经网络模型根据用户信息所落入的k最近邻的样本泛化空间来进行分类,随着k值的增大,其分类效果趋近于贝叶斯分类算法。     

一种基于KNN用户兴趣快速分类算法

用户兴趣的快速分类是个性化检索系统的关键技术,而KNN(K-Nearest Neighbor)是向量空间模型中最好的文本分类算法之一.本文分析了KNN分类法存在的不足,提出了一种用户兴趣快速分类算法,形式化地描述了用户兴趣模型的建立和兴趣更新过程.实验表明改进的算法可以在保持KNN分类性能基本不变的情况下,显著提高分类效率.     

巧取百度贴吧视频地址

在百度贴吧里可以看到很多精彩的视频,不过这些视频都不提供链接地址,如果想把视频引用到其它贴吧或是论坛里却没有链接地址,该怎么办呢?要找到视频地址并     

基于用户兴趣的PageRank算法改进策略

随着互联网海量信息的不断涌现,根据用户的兴趣提供相关查询结果,是现有搜索引擎要考虑的一个问题,PageRank算法是基于链接的排序算法,已在Google搜索引擎广泛应用,但其忽略了用户个性化需求。采用网页预分类技术,来表示用户查询的兴趣度,进一步提出改进传统的PageRank算法,从而能适当提高用户在使用搜索引擎方面的个性化需求。     

基于改进RFM模型的电商用户价值分类的研究

互联网行业数据量的不断积累膨胀,使得企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据。如何有效地对这些数据加以利用,并构建出精准的用户画像系统是每个电商企业发展战略中的重要一环,能够帮助企业更准确地洞察用户的需求,而RFM模型对用户价值的精确分类又是构建用户画像系统的关键。该文提出了一种基于改进的RFM模型的电商用户价值分类方法。该方法通过增加对用户分析的指标,先利用层次分析法对指标进行两两打分、构成判断矩阵、确定各个指标的权重值,然后以肘部法则和轮廓系数为标准,选择出聚类效果最佳的K值,用K-Means‖聚类算法对用户价值进行分类。最后,通过对某电商用户行为数据集进行实验并与其他RFM模型进行对比实验,结果分析表明,该RFME模型与传统的RFM模型和一些改进的RFM模型相比轮廓系数更高,价值分类体系更加客观,具有更精确、更快速的用户分类效果。     

基于用户兴趣的服务资源分类算法

在自治网络中对其所拥有的服务资源,依靠改进朴素贝叶斯分类算法,并且结合中国图书馆分类法进行分类,从而有效地提高基于不同用户兴趣的分类准确率。实验结果表明,与传统的朴素贝叶斯算法相比,该方法具有更好的性能。     

百度i贴吧为何要主打明星牌？

从总体上看,15-25岁群体基本是伴随着互联网长大的新生代,比任何年龄段的人都更加依赖网络,随着年龄的成长,他们会逐渐把自己的全部生活搬到网上来,学习、工作、交友、娱乐、购物等等,将来对网络的依赖程度将会更大。所以,抓住了这个群体,也就抓住了SNS的核心,也就抓住了互联网的未来。     

“伴侣”带你玩转百度贴吧

百度贴吧的人气之高是毋庸置疑的,但是百度贴吧功能之简陋也是大家公认的。这不,新年伊始,百度就对贴吧进行了大刀阔斧的“改革”,新增了设置图片签名：插入表情等功能。可惜啊,这些美好的功能目前只针对“NBA吧”、“士兵突击吧”、“跑跑卡丁车吧”这几个人气最旺的贴吧。原来百度也搞“人气歧视”!哼,咱混的贴吧虽然人气不咋的,可是咱有《百度贴吧伴侣》啊,它能玩出的新功能,连百度自己都没开发出来呢!     

基于百度百科的教育技术学词条开放分类方法研究

通过精确的受控词汇表结合大众分类法,设计了百度百科教育技术学词条开放分类系统,以达到教育技术学词条的开放分类标签更加规范、科学和有序。     

基于信息内容和拓扑关系的社会媒体用户兴趣分类

随着社会的发展,信息已经成为社会发展越来越重要的部分,人类的信息传播活动越来越明显地展示出分众特征,对用户的分类成为人类信息活动的一个重要研究课题.从这一目标出发,分别基于信息内容、拓扑关系和两者综合的方法,按兴趣主题对社会媒体用户进行分类.对于基于信息内容的用户分类,采用LDA主题模型从用户所发布的内容中提取其主题分布,基于这一分布,采用支持向量机、决策树、贝叶斯等多种模型按兴趣主题对用户进行分类.对于基于拓扑关系的分类,依据相同兴趣主题的用户倾向于拥有共同的粉丝这一发现,构建分类模型来按兴趣主题对用户进行分类.然后提出综合信息内容和拓扑关系的分类方法来对用户进行分类.最后基于大规模Twitter数据的实验发现,采用综合方法对用户进行的兴趣分类性能明显高于采用单一信息内容或粉丝拓扑方法的性能.     

基于用户兴趣词典和LSTM的个性化情感分类方法

微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度.     

基于RFA模型和聚类分析的百度外卖客户细分

针对百度外卖行业具有的客户数量大、消费数据多、维度多等特点,提出一种基于客户消费行为视角的改进RFM模型。采用层次分析算法确定模型中各个变量的权重,并在此基础上采用K-Means聚类算法进行客户细分,计算确定客户对于商家的个人价值。数据分析结果表明,基于改进RFM模型的客户细分方法可以使商家对不同价值的客户采取针对性的策略。     

失却用户心 百度何以搜天下？

又是深秋时节。清晨,淅淅沥沥地下起了小雨,一夜鼻塞和喷嚏的我头脑昏沉地醒过来,穿衣、洗漱,再裹着厚厚的外套挤上公交车,终于在8点59分站在了打卡机面前。