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如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词
嘿，大家好！今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。每天，我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容，包括文字、图片、视频等等。但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。你是否曾经试图从社交媒体数据中找到一些有趣的话题或热门事件，却被无尽的信息淹没？这就像是你站在一个巨大的垃圾场中，想要找到一颗闪闪发光的钻石，但却被垃圾堆覆盖得无法动弹。幸运的是，Python为我们提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们从社交媒体数据中提取关键词。首先，我们可以使用Python中的文本处理库，比如NLTK（Natural Language Toolkit），来进行文本预处理。这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。以下是使用Python实现的示例代码，演示了如何使用Tweepy获取社交媒体数据，并使用NLTK进行文本修复和使用TF-IDF算法提取关键词：代码语言：javascript复制import tweepy
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# Twitter API密钥
consumer_key = "YOUR_CONSUMER_KEY"
consumer_secret = "YOUR_CONSUMER_SECRET"
access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
access_token_secret = "YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET"
# 亿牛云爬虫代理参数设置
proxyHost = "u6205.5.tp.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
# Twitter API身份验证
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
# 创建API对象
api = tweepy.API(auth)
# 获取社交媒体数据
tweets = api.user_timeline(screen_name="YOUR_SCREEN_NAME", count=10)
# 文本修复函数
def text_repair(text):
# 进行文本修复的逻辑
# ...
return repaired_text
# 关键词提取函数
def extract_keywords(text):
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words("english"))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
# 词形还原
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]
# 构建TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([" ".join(lemmatized_tokens)])
# 提取关键词
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
keywords = [feature_names[index] for index in tfidf_matrix.indices]
return keywords
# 处理每条社交媒体数据
for tweet in tweets:
# 获取文本内容
text = tweet.text
# 文本修复
repaired_text = text_repair(text)
print("修复后的文本：", repaired_text)
# 提取关键词
keywords = extract_keywords(repaired_text)
print("提取的关键词：", keywords)
通过提取社交媒体数据中的关键词，我们可以获得有关用户兴趣和话题的洞察，帮助我们了解用户需求、市场趋势和舆论动向。这对于社交媒体营销、舆情分析和内容创作都非常有价值。
总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。
基于词典的社交媒体内容的情感分析（Python实现）
之前写了一篇基于NLTK情感预测的文章https://www.omegaxyz.com/2017/12/15/nltk_emotion/?hilite=%27NLTK%27b情感词典是从微博、新闻、论坛等数据来源的上百万篇情感标注数据当中自动构建的情感极性词典。因为标注包括微博数据，该词典囊括了很多网络用语及非正式简称，对非规范文本也有较高的覆盖率。该情感词典可以用于构建社交媒体情感分析引擎，负面内容发现等应用。这是一个基于机器学习的已生成的情感词典（txt文档），注意只能预测社交媒体等非规范性文本（文章情感预测精度有误差）词典下载：https://bosonnlp.com/resources/BosonNLP_sentiment_score.zippython实现是利用jieba分词预测
Python代码语言：txt复制import time
import jieba
emotion_dic = {}
filename = 'BosonNLP_sentiment_score.txt' # txt文件和当前脚本在同一目录下，所以不用写具体路径
with open(filename, 'rb') as file:
while True:
try:
senList = file.readline().decode('utf-8')
# print(senList)
senList = senList[:-1]
senList = senList.split(' ')
emotion_dic[senList[0]] = senList[1]
except IndexError:
break
def get_emotion(score):
emotion_archive = ['绝望，十分愤怒，对生活不在抱有希望', '难过，失望，抑郁', '有点小难过或者小愤怒', '轻微的难受或者不屑，想得太多啦，洗洗睡觉吧', '生活也就这样吧', '有点小开心或者小激动',
'蛮开心的，生活多美好', '喜笑颜开，每天的太阳都是新的，生活充满了希望']
if score <= -3.9:
return emotion_archive[0]
elif -3.9 < score <= -2.5:
return emotion_archive[1]
elif -2.5 < score <= -1:
return emotion_archive[2]
elif -1 < score <= 0:
return emotion_archive[3]
elif 0 <score <= 1:
return emotion_archive[4]
elif 1 < score <= 2.5:
return emotion_archive[5]
elif 2.5 < score < 3.9:
return emotion_archive[6]
else:
return emotion_archive[7]
test = "才拒绝做爱情代罪的羔羊"
seg_list = jieba.cut(test, cut_all=True)
string = "/ ".join(seg_list)
string_list = string.split('/')
emotion_index = 0
time.sleep(1)
print("-5分为极端消极，5分为非常高兴")
for _ in range(len(string_list)):
if string_list[_] in emotion_dic:
emotion_index += float(emotion_dic[string_list[_]])
print(emotion_index)
print(get_emotion(emotion_index))测试文本来自陈奕迅《爱情转移》中“才拒绝做爱情代罪的羔羊”结果：-0.730524151526
轻微的难受或者不屑，想得太多啦，洗洗睡觉吧网站所有原创代码采用Apache 2.0授权
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国外的图书出版商如何使用社交化媒体
社交网络最近几年风靡全球，那么在老牌的出版业，是如何应对这股新型的社会化浪潮的呢？我们来看看国外同行的做法。这里以北美六大图书出版做为例子，六大包括：Hachette Book Group、HarperCollins、Macmillan、Penguin Group、Random House、Simon Schuster。对于他们使用的社交化媒体，主要选择了三个最主流的产品：Facebook、Twitter、Tumblr。Twitter 图书俱乐部 Twitter Book Clubs通过在Twitter上使用话题标签（Hashtags）并且@作者，企鹅美国（Pengui USA）与Twitter一同进行了一些创新。每个月，企鹅美国会选择他旗下的一位作者的图书，邀请Twitter上的用户通过#关键词#并且@作者的方式进行讨论，仿佛是在召开迷你的书友会。在Facebook中使用的不同策略六大出版商在Facebook中采取了不同的策略。Hachette不定期的更新其Facebook主页（九月份仅有3次更新），因此到目前为止仅仅收获了3998个喜欢。而Random House（兰登书屋）每天进行平均三到四次更新，收获了38369个喜欢。Tumblr比前两者更受欢迎博客广告公司Blogads在一月份做了一项调查，发现Tumblr在出版商中尤其受欢迎。HarperCollins就采用了多个Tumblrs帐号，他的员工每天发布不同主题的图片，例如“Seen On the subway”，鼓励大家分享在地铁上阅读HarperCollins图书的场景。由以上的例子总结到，在社交媒体的时代，作者和读者的互动越来越重要。Whether it'shelping promotean author's Facebook page,blogging about an authoron Tumblr, or organizinga Twitter discussionbetween an author and her readers, the publishing houses understand that the Social Web is all about authors engaging with their readers.国内的的出版商在这方面做的如何？有时间值得做一些调研。参考资料：1、How the big six Book Publishers Are Using Social Media2、Wiki Hachette Book Group3、HarperCollins Company
宣布自创社交媒体平台「真实社交」，8900万粉丝永相随？
新智元报道来源：网络编辑：David 粥粥【新智元导读】此前被Twitter「永封」的美国前总统特朗普放大招了！他宣布另起炉灶，自己成立社交媒体「真实社交」，对抗大型科技公司的「暴政」。愿世间再无Fake News！NO FAKE NEWS ANYMORE！自从特朗普卸任美国总统以来，已经很久没有听到他用最淳朴的语言，说出最能打动人心的话了。曾为「治国利器」的Twitter账号被永久禁言，主流媒体上的报道被大幅压制，网上还是CNN、NBC等媒体巨头一统天下。怎么办？事实表明，特朗普从来都是一个不走寻常路的人。现在的社交媒体不让我说话？那我自己办一家社交媒体！当地时间10月20日，特朗普宣布，将推出自己的社交媒体App「真实社交」（TRUTH Social）特朗普表示，这款应用程序将「对抗 Twitter 和 Facebook 等禁止他使用其平台的大型科技公司的暴政」。特朗普还说：「现在在Twitter上你随处可见塔利班的声音，但你最喜欢的美国总统却被噤声。这是不可接受的。」好家伙，熟悉的味道回来了，一看就是特朗普本人，绝对不是秘书代笔。「我很高兴能很快在 TRUTH Social 上发布我的第一个 TRUTH。这家媒体的使命是为所有人发声，反击大型科技公司。」 他说。据称，TRUTH Social 将于下个月推出测试版，并于 2022 年第一季度全面推出。目前，这款应用已经可以在苹果App Store中预定。消息传来，股价一日暴涨近4倍据报道，「真实社交」平台将通过由特朗普媒体和技术集团和一家SPAC公司「DWAC」合并而成的新公司创建。特朗普媒体与科技集团（TMTG）表示，目前与DWAC「已达成最终合并协议，进行业务合并」。
资本市场立即给出强烈回应。受此消息影响，周四SPAC公司DWAC的股价和成交量双双暴涨。DWAC 当日收盘价较前一交易日飙升356.8%，收于每股 35.54 美元。由于股价波动过大，当日多次临时停牌。最高一度上涨超过 400%，达到52美元的高位。作为一个做了一辈子生意的成功商人，特朗普的计划可不只是要和科技公司、主流媒体打打嘴炮而已。实际上，这是一个「三步走」的计划。此次自立社交媒体平台，只是这个计划的第一个阶段。，按TMTG计划是这样的第一步，成立自家社交媒体平台「真实社交」，开启和科技巨头角力之路。第二步，成立名为TMTG+ 的订阅视频点播服务，提供娱乐、新闻和播客等内容。最后的目标是，这个平台与 Amazon的 AWS 云服务和谷歌云展开竞争。看看，搞地产出身的大佬就是不一样，干啥都是大手笔，一上来就是直接要搅乱行业大格局的架势。特朗普发言人莉兹·哈灵顿 (Liz Harrington) 也在推特上发布了这份声明的副本，证实了这个计划的真实性。特朗普的小儿子也接受了Fox新闻的采访，对父亲的决定表示支持，他说：「长期以来，大型科技公司一直压制保守派的声音，我父亲最终组建了特朗普媒体和技术集团和 TRUTH Social，这是一个让每个人都能表达自己感受的平台。」自Twitter被封，特朗普早在「憋大招」了今年1月6日，特朗普的数百名支持者冲进美国国会大厦，抗议国会对2020美国总统大选结果的确认，引发大规模骚乱。随后，Twitter、Facebook等社交媒体平台禁止特朗普提供服务。
从那时以来，特朗普一直没有放弃寻求在网络上继续发声的平台。据报道，今年5月，在被Twitter和Facebook禁言后不久，特朗普就开了一个博客，名为「唐纳德·特朗普的办公桌」。该平台允许特朗普发表帖文、上传图片和视频，也允许用户为其点赞、并将其分享到推特和Facebook等社交媒体上，但无法直接回复。但是，这个平台仅过了不到一个月就下线了。6月，据CNBC报道，博客页面已从特朗普的网站上删除。当时，特朗普的高级助手杰森·米勒曾表示，这个博客「不会再回来了」。不过，在被问到此举是否是特朗普加入「另一个社交媒体平台」的「前兆」时，米勒发推特给出了毫不含糊的肯定回答：「是的，敬请关注！」现在回过头来看，特朗普果然是在憋大招，而且不是「加入」，是直接「另起炉灶」了。当然，目前这个「TRUTH Social」平台连个基本框架还没搭出来，只有一个简单的注册页面，实际上产品如何、效果如何那是另一回事。不过，以特朗普的近9000万推特粉丝的强大号召力，这个「新炉灶」里的火会不会真的越烧越旺呢？所以，Twitter、Facebook们，你们怕了吗？参考链接：https://www.reuters.com/world/us/former-us-president-donald-trump-launches-new-social-media-platform-2021-10-21/https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1849635/000110465921128231/tm2130724d1_ex99-1.htmhttps://www.6parknews.com/newspark/view.php?app=newsact=viewnid=512995
大数据时代别说社交媒体没用，只是你没用对！
6月16日消息，在大数据营销大行其道的背景下，国内领先的跨境整合数字营销服务专家深诺互动(SinoInteractive)相关负责人有些不同的看法，他们认为海外大数据营销的转化效果无法一蹴而就，单靠Facebook、Twitter、Instagram或者Google其中的任何一个，很难立刻、直接拉升商品、品牌或平台的销量，商家需要在不同的营销阶段配合不同的媒体，从而产生协同效应。亿邦动力网获悉，互联网以及大数据在营销界被认为是新型利器，据凯鹏华盈合伙人Mary Meeker第21次发布《互联网趋势》报告，今年的报告显示，全球互联网用户数超30亿，互联网全球渗透率达到42%;移动广告正在野蛮生长，广告营销渠道的增长趋势为互联网>电视>广播，2015年美国网络广告增长率达到20%，谷歌和Facebook两家公司吃掉了美国网络广告市场76%的份额。社交媒体没那么神?根据深诺互动(SinoInteractive)的观点，首先，不同媒体能提供的用户数据不一样;其次，商家在不同营销阶段对数据的需求不同，也就是说，每个阶段要配备符合数据要求的媒体;最后呈现的效果是，Facebook、Twitter、Instagram等媒体顺序发挥作用的过程形成一个排列组合。因而，某单一媒体不一定能直接、立刻实现用户转换，仅仅以最后购买行为来判断该媒体的效果不合理。“用户在A媒体上认识产品或品牌并产生兴趣，被培养成为潜在客户，而购买行为、后续互动则发生在其他时间、其他渠道。” 深诺互动(SinoInteractive)相关负责人说。不同阶段不同的用法据深诺互动(SinoInteractive)提供的数据，用户平均每天刷Facebook的频次在30次以上，平均每个用户有超过130个好友，会加入14个以上的兴趣群组。“因为人们在社交媒体上花费非常多的时间，所以品牌方或零售商需要通过社交媒体来识别、影响用户。” 深诺互动(SinoInteractive)相关负责人说。深诺互动(SinoInteractive)向亿邦动力网解释了谷歌和Facebook这些媒体平台的商业逻辑：先获取用户信息，然后对其进行大数据加工，使每个用户得以归类，最后向客户提供大数据平台营销工具做精准的广告投放。深诺互动(SinoInteractive)将平台上获取海量数据这些数据分为三种：基础类数据，即所有和互联网相关的数据，包括网络、位置、设备，几乎所有的互联网媒体都可以轻松获取;行为和兴趣的数据，即对什么内容比较感兴趣，如浏览过什么内容，订阅过什么内容，搜索过什么内容，不同的互联网媒体可以获取不同的该类数据;身份数据，即年龄、性格、职业、朋友关系、婚姻状态，比较精准的身份数据仅有部分互联网媒体可以精准获取。不同媒体有不同的侧重点，如下图：图为深诺互动提供资料总结并且，因为数据不同，媒体能服务的营销阶段也不一样。普通用户从非客户到忠实客户的转化路径包括三步：用户的识别——用户的转化——用户的保留。深诺互动(SinoInteractive)认为，在用户识别阶段，这一时期的目标是提高消费者对品牌或产品的认知度，因为Twitter以兴趣为核心，了解用户偏爱的话题、人物、事件等信息，商家就可以围绕这些兴趣点(例如热点事件)来快速“打品牌”，俗称“凑流量”。 留存阶段的重点在于与用户保持长期互动，来保持用户粘性。深诺互动(SinoInteractive)相关负责人指出，因为用户通常用Gmail邮箱地址来注册电商网站账户，商家可以定期发送邮件通知商品动态来与用户沟通。图为深诺互动提供资料总结
结合使用才是正道Facebook在全球为数不多的开放市场里不是排名第一的社交媒体。例如，在日本最主流的社交媒体是Twitter，其占有率和用户活跃率都比较高，而Facebook位列第三。至于其中的原因，深诺互动(SinoInteractive)提出可能与日本互联网公司引入媒体的节奏有关：“就像谷歌在日本份额略低于雅虎一样，雅虎由日本软银主导引入，而谷歌是自然增长起来的。我在想也许Twitter背后也有这样的故事。”深诺互动(SinoInteractive)强调，无论是Facebook，还是Twitter、Yahoo、Google、Line、微信等，这些媒体虽然市场份额不同，但是各有所长，在营销层面上可以优势互补。“在一般认知范围里，转化度比较高的手段有品牌词搜索和再营销(通过大数据的方式对所有访问过店铺的用户进行再次销售)两种。然而，做大数据营销若只局限于单一媒体则很难把握整体。总的来说，我提倡以用户为中心，关注用户的营销周期和多渠道转化路径的大数据整合营销。” 深诺互动(SinoInteractive)相关负责人说。内容来源：亿邦动力网
社交媒体广告数据采集：Jsoup 的最佳实践
搜狐是中国领先的综合门户网站之一，广告在其网站上广泛投放。为了了解搜狐广告的策略和趋势，采集和分析搜狐广告数据变得至关重要。但是，搜狐网站的广告数据通常需要通过网页抓取的方式获取，这就需要一个强大的工具来解析和提取数据。Jsoup 简介在本文中，我们将使用 Jsoup 这一强大的 Java HTML 解析库来实现搜狐广告数据的采集。Jsoup具有强大的HTML解析功能，能够轻松处理网页的结构，定位和提取我们需要的数据。请求网页要开始网页数据的采集，我们首先需要使用Jsoup来请求搜狐广告页面。以下是示例代码：代码语言：javascript复制import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import java.io.IOException;
public class SohuAdScraper {
public static void main(String[] args) {
String url = "https://www.sohu.com/advertisements";
try {
// 使用Jsoup连接到目标网站并获取页面内容
Document doc = Jsoup.connect(url).get();
// 现在我们可以对doc进行进一步的处理
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
在上面的代码中，我们使用Jsoup的connect方法连接到搜狐广告页面，并使用get方法获取页面的HTML内容。解析HTML一旦我们获取了网页的HTML内容，接下来就需要解析它以提取所需的广告数据。Jsoup提供了丰富的HTML解析功能，可以轻松地进行选择、定位和提取元素。以下是示例代码：代码语言：javascript复制// 假设我们已经获取了页面内容并存储在doc中
// 使用选择器定位广告元素
Elements ads = doc.select(".ad-list-item");
for (Element ad : ads) {
String title = ad.select(".ad-title").text();
String content = ad.select(".ad-content").text();
// 现在我们可以处理这些广告数据，例如打印它们或存储到数据库中
}
在上面的代码中，我们使用Jsoup的select方法根据CSS选择器定位广告元素，然后使用text方法提取元素的文本内容。构建爬虫框架为了更加灵活和可维护，通常我们会将网页抓取和数据处理封装成一个爬虫框架。这个框架可以帮助我们管理请求、解析、存储等各个环节。以下是一个简单的爬虫框架示例代码语言：javascript复制import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.io.IOException;
public class AdDataCollector {
public static void main(String[] args) {
String url = "https://www.sohu.com/";
// 设置代理信息
System.setProperty("http.proxyHost", "www.16yun.cn");
System.setProperty("http.proxyPort", "5445");
System.setProperty("http.proxyUser", "16QMSOML");
System.setProperty("http.proxyPass", "280651");
try {
// 发送 HTTP 请求并获取网页内容
Document document = Jsoup.connect(url).get();
// 解析 HTML 文档
Elements ads = document.select(".ad"); // 使用适当的选择器来定位广告元素
// 现在 'ads' 包含了搜狐网站上的广告数据
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
数字化、社交媒体、移动媒体——2014全球大数据报告（70+PPT）
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。“可视化”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。作者：we are social摘自：slideshare编译：康欣欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权对于大规模的报告，数据来源非常重要！
对于统计分析来说，数据的覆盖范围、多样性和数量也很重要！还有一点重要的是，数据来自于可靠的数据提供者。那么，该报告规模有多大呢？——全球超过100个国家！我地神呀，我可看（bu）不（xiang）过（kan）来（wan）那么多东东～～～显然，我们最关心的，是自己的国家！
其次关心的，是地球另一面的游戏领先者。
下面以对比的方式展示结果。虽然这与原文顺序不同，但更方便比对阅读。数字化进程2014年增长情况时间都去哪儿了？因特网使用情况流量都去哪儿了？社交媒体的使用活跃的社交媒体平台手机使用情况和习惯手机都用来干末子了？不同设备上进行的电商活动有兴趣看国际大趋势？Let's go on...报告中还包括很多其它国家。感谢住报告的提供者。
国外公司是如何挖掘社交媒体数据的？
原作者 Alex York编译 CDA 编译团队本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权前言
在大数据时代，很多公司开始利用数据、分析数据，以协助自己做出正确的市场决策。数据的来源多种多样，而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢？在小学时，我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。对于社交媒体营销人员和广告商来说，亦是如此。如今，在证明社交媒体有很大的投资回报率（ROI）时，我们同样需要把成果展示出来。但令人难以置信的是仍有一些企业并不把社交媒体作为投资回报率的来源。同时当涉及到社交媒体数据时，很难不与数字联系起来。人们常常认为，分析社交媒体数据必须数据科学家、数据分析师。但事实上，使用正确的工具，你同样也可以评估和分析社交媒体数据。什么是社交媒体数据？社交媒体数据是指来自社交网络的信息，当中显示用户分享，评论的情况，以及与你的内容、个人资料的互动。通过分析这些数字，百分比和统计数据能够更好地制定社交媒体策略。原始的社交媒体数据包括：分享点赞提及展示标签网页点击关键字分析新增粉丝评论以上列表并不全面，但可以大大优化社交媒体策略。社交媒体数据如何运作？一旦收集到社交媒体数据，就可以对其进行评估或分析，从而辨别哪些策略是有效的。当挖掘和分析社交网络时，不妨把社交媒体数据视为原始数据。一旦有了数据，就可以搭建社交媒体分析系统，从而进步一处理原始数据。若把社交媒体数据类比为一顿饭的食材，那么如何分析这些数据就相当于菜谱。没有菜谱，在做菜时就会无从下手。当掌握大量的数据时，就能够做出更明智的决策。营销人员和广告商有时会提出大量的点子来运营其社交媒体，希望有些方法能奏效，但这显然不够科学。与此相比，有效的收集和评估数据则更够更精准的把握市场需求。那么应该如何有效挖掘社交媒体数据并估量其投资回报率呢？确定核心社交媒体的关键绩效指标关键绩效指标(KPIs)是指分析业务的特定方面的各种指标。社交媒体关键绩效指标会影响社交媒体投资回报率。因此需要明确哪些社交媒体的关键绩效指标是值得跟踪分析的。从而能够更好地审视目前社交媒体策略。同时还能够进一步把握受众群体的覆盖面，客户参与度和响应时间。跟踪每个平台的指标社交平台有很多，无论针对哪个平台，对每个平台有个深入的了解是必不可少的。社交网络平台也深知分析的重要性，因此一些热门的社交网络平台，如 Facebook，Tweeter，LinkedIn，Google都相继提供了相应平台的数据分析工具，让用户更够更好的分析自己的数据。我们来看看最受欢迎的社交网络平台数据分析工具：Facebook Insights对于拥有Facebook商务页面的用户，你可以分析当中的一些关键绩效指标。最基本的Facebook指标包括：参与度：该指标可以显示过去七天内的用户发布内容所得到的点击，点赞，评论和分享的次数。此外，数据还将与前一周进行比较。展示：Facebook页面被展示次数，包括点击或没有点击观看内容或页面的次数。自然关注人数：通过非广告渠道获得的关注人数。页面点赞：此指标显示页面和新页面点赞总数，同时包括与上周数据的对比。付费关注人数：通过投放广告获得的关注人数。帖子覆盖率：此指标显示用户的总覆盖数量，即看到与你的网页相关的任何内容或广告的总人数。以及页面访问量，指的是页面帖子的留言总数。反应：此指标显示用户对你发布帖子的不同反应，包括（Like, Love, Haha, Wow, Sad 和 Angry）。不喜欢人数：不喜欢你的页面的人数。Twitter Analytics无论你将Twitter做为商业或个人使用，都可以用其进行分析。仪表板提供了用户28天的发布内容摘要和其他重要的Twitter数据。 以下是一些Twitter指标：参与率：将Tweet上的链接点击次数，转发总数，收藏和回复总和除以总展示次数。粉丝：Twitter粉丝总数。链接的点击：网址和标签链接的总点击数。提及：其他人提及@你的次数。个人资料访问量：Twitter的个人资料访问量。回复：回复你Twitter的次数。转发：其他人转发的总次数。Tweet展示次数：你的Tweet已被查看（无论是否被点击）的总次数。推文：发布推文的总数。LinkedIn Analytics 你可以通过公司页面访问LinkedIn Analytics。这将显示你LinkedIn页面的所有的社交媒体数据。以下是较为重要的LinkedIn指标：点击次数：公司发布内容、公司名称、Logo的总点击次数。参与度：总互动次数除以总展示次数。粉丝：粉丝总数。展示次数：更新内容对其他用户可见的总次数。互动：评论总数，点赞，评论和分享。Google Analytics如果说其他平台的数据为我们提供了有效的见解，那么通过Google Analytics可以优化你的数据策略。在这里，你可以了解产品销售，潜在客户，下载，持续时间等等。当谈到社交媒体数据时，以下几条Google Analytics的数值需要注意：平均访问时间：用户在你的网站上花费的平均时间。跳出率：仅浏览完你网站上的一页，就离开的用户比例。新用户：首次浏览你的网站的新用户总数。页面/会话：每次会话用户查看的平均页面数。浏览量：浏览器中加载或重新载入的页数。会话：用户在你的网站上处于活动状态的总时间。辨别哪些是重要的指标现在已经有了社交媒体数据，下一步需要区分哪些数据是最重要的。你可以使用不同的方式分析，但要需要明确最终目标。如果想掌握Facebook上粉丝的增长情况，可以重点把握参与率，新关注者，帖子覆盖率和自然关注人数。如果在社交媒体发布了广告，则需要跟踪突出显示投资回报率的数据。根据Mashable.com，认为社交媒体宣传活动的ROI周期可分三个阶段：推出管理优化按顺序推行这三个阶段，可以发现哪些指标将影响着不同周期。从而有效地衡量社交媒体投资回报率。不要停止跟踪数据继续跟踪社交媒体数据至关重要。如果仅仅持续几个月，那么将不会对营销或社交媒体策略有更深入了解。Convince＆Convert发现41％的公司和机构没有意识到社交媒体数据所带来的财务影响。数据的整理不可能一劳永逸的，而是需要数月的跟踪来确保对于将来的商务决策是有价值的。在同一份报告中，受访者被要求从他们的社交媒体数据中选出他们所看到的三个积极影响。 报告发现，84％的组织在收集数据后，对客户和社区的见解产生积极的影响。同时搭建一个成熟的社交媒体也需要时间。获得数据后，可以更快地解决和修复社交媒体当中的问题。利用社交媒体分析工具做出决策收集社交媒体数据的最大的收益在于能够有足够的信息来做出有依据的商业决策。正如上文所述，分析客户和社区对于商业目标至关重要。如果想优化社区策略，正确的数据是必不可少的。
Sherlock：社交媒体账号搜索工具 | 开源日报 No.111
picturesherlock-project/sherlock[1]Stars: 45.1k License: MITpicture这个项目是一个社交媒体账号搜索工具，名为 Sherlock。它可以通过用户名在不同的社交网络上追踪用户的账号。支持单个或多个用户搜索提供 Docker 容器化部署方式开放源代码并欢迎贡献者参与开发包含详细测试功能pydantic/FastUI[2]Stars: 2.3k License: MITpictureFastUI 是一个新的构建 Web 应用程序用户界面的方式，通过声明式 Python 代码来定义。其核心优势包括：Python 开发者可以在不编写一行 JavaScript 或触及 npm 的情况下，使用 React 构建响应式 Web 应用程序。前端开发者可以专注于构建可重复使用的组件而无需为每个视图复制粘贴组件。后端完全定义整个应用程序；前端则自由实现用户界面。主要功能：FastUI 由以下四部分组成：fastui PyPI 软件包 — 适合任何 python web 框架，并提供了 Pydantic 模型和一些工具@pydantic/fastui npm 软件包 — 允许您在实现自己的组件时重用 FastUI 机制和类型@pydantic/fastui-bootstrap npm 软件包 — 使用 Bootstrap 对所有 FastUI 组件进行实现/定制化提供预先构建版本以便直接使用此外，FastAPI 已经定义了多种常见页面元素如文本、段落、标题等。FastUI 还遵循 RESTful 原则，在后台告诉前台该做什么，实际上与 GraphQL 相反但目标相同——允许后端扩展而无需进行新的前端开发。ExpLangcn/NucleiTP[3]Stars: 1.4k License: NOASSERTIONNucleiTP 是一个全网监控 Nuclei Poc 实时更新的项目。根据风险等级分别存储不同文件夹自动测试 Poc 是否可以使用 Nuclei 加载重复 Poc 自动重命名，方便手工分析samuelcolvin/FastUI[4]Stars: 1.9k License: MITpictureFastUI 是一个新的构建 Web 应用程序用户界面的方式，通过声明式 Python 代码来定义。其核心优势包括：Python 开发者可以在不编写一行 JavaScript 或触及 npm 的情况下使用 React 构建响应式 Web 应用程序。前端开发者可以专注于构建可重复使用的组件，无需为每个视图复制粘贴组件。后端定义整个应用程序，而前端则自由实现用户界面，实现了真正意义上的关注点分离。主要功能和特性：FastUI 由 4 部分组成：PyPI 软件包、React TypeScript 软件包、Bootstrap 定制化软件包以及预先构建好版本提供 CDN 服务已经定义了多种常见组件如文本、段落、页面标题等，并且支持表单渲染和数据展示等功能FastUI 还遵循 RESTful 原则，在后台告知前台需要做什么，实现只需在一个地方编写代码即可添加新视图或更改 URL 结构；同时能够完全解耦前后端部署并保证通信双方基于同意模式进行交流。mlc-ai/mlc-llm[5]Stars: 14.3k License: Apache-2.0MLC LLM 是一个高性能的通用部署解决方案，允许使用编译器加速本地 API 来原生部署任何大型语言模型。该项目旨在通过机器学习编译技术，在每个设备上实现人工智能模型的开发、优化和本地部署。支持多种平台和硬件可扩展性强提供各种预构建模型多套跨平台环境下的 API 接口Luodian/Otter[6]Stars: 3.2k License: MIT这个项目是一个开源的多模态指令调整模型，名为 Otter。它基于 OpenFlamingo 模型，通过在提供相应媒体 (如图像或视频) 的情况下对语言模型进行条件化来支持多种任务。该项目主要功能包括训练 Otter 使用 MIMIC-IT 数据集中约 280 万条上下文相关的指令-响应对，并且能够处理视频输入和多张图片输入作为上下文示例。其核心优势和关键特点包括：支持高分辨率视觉输入解释提供用于评估 8 项基准测试 GPT4V 性能的脚本引入 MagnifierBench 评估基准以及改进了预训练、SFT 和 RLHF 管道逐步公开训练脚本并组织各类数据集管理 yaml 文件等重大变更
美国儿童媒体推出VR社交平台SlimeZone
官方表示路测会在今年年底在亚利桑那州开启，而路测过程中，驾驶员也将全程跟随。谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶子公司Waymoo最近动作不断，他们宣布正在研发搭载自动驾驶系统的卡车，近日疑似该卡车路测照片被曝光。其实从照片中并不能看出Waymoo的自动驾驶卡车是否正在进行路测，不过可以辨认出这是一辆Peterbilt 579，其中自动驾驶设备主要被安装在卡车前方的顶部，包括圆顶激光雷达、每侧各两个超声波传感器，而雷达发射器则再前保险杠的中部位置。对于Waymoo来说，激光雷达系统一向是他们的优势，Waymoo已经把激光雷达传感器的成本降低了90%，而这也是决定一辆自动驾驶汽车成功与否的关键因素。在Waymoo之前的自动驾驶汽车上，其自动驾驶系统共搭载远程、中程和近程三个激光雷达器，这次的自动驾驶卡车是否沿袭该设计还无法判断。另外，有业内人士认为Waymoo的自动驾驶卡车尾部也有传感器。本月初的时候，Waymo对外宣称现阶段它们的主要任务是在公路上采集数据，而数据采集车依然由人来驾驶。当时他们还确认公司有一辆卡车参与测试，路测也会在今年年底在亚利桑那州开启，而路测过程中，驾驶员也将全程跟随。
7家社交媒体领域的VR初创公司盘点
社交媒体的出现也许是有史以来最大的骗局，社交媒体平台将数十亿人免费生成的内容卖给各家公司，而这些公司又将这些内容处理后再卖给当初产出内容的用户。如果你经营的是这样一家公司，即所有的工作都是由用户完成，那么你们公司的日子可以过得很潇洒，比如CEO可以整年在美国旅行，COO可以整天游走在各种演讲和图书推广活动的会场。这没什么大不了的，因为用户会继续使用社交媒体平台，以维持自己的网络社交人脉以及对网络红人的关注。另外，如果不是依靠社交媒体，谁也不会想到像金·卡戴珊这样的人物会成为大多数女性的榜样，激励她们追求时尚事业。虽然网络社交媒体的交流体验很差，但在虚拟现实(VR)中，社交媒体会让我们内心热情澎湃。在当下这个讲求效率、资源和即时满足的时代，花大量的时间和开支来预定、租赁和准备一个会议或闲逛交际的空间场所开始让人觉得单调乏味了，况且还需要参与者花费或多或少的时间来到达指定地点。这就是为什么在过去的几年里，有一大批初创公司想要帮助大家削减几乎所有的资源和时间成本，让人们能够“共处一室”。下面的几家VR创业公司已经开发出了相关平台，只需通过一个VR头显，你就可以在自己的床上或者沙发上邀请朋友或同事一起出去玩、跳舞、观看体育比赛或者工作。
AltspaceVR，一家成立于2013 年的硅谷创业公司，目前 已经从包括谷歌和Comcast 在内的投资者那里获得了1570 万美元的融资，主要业务是将互联网转变为一个3D的、可分享的空间。AltspaceVR 的虚拟现实软件将为每一个用户打造一个全息体验平台，并让每一个用户的虚拟化身可以同其他用户一起观看视频、玩游戏，以及共同完成工作。AltspaceVR 还欢迎人们参加现场活动，从讨论会到舞会再到Drew Carey的喜剧表演，还有其他用户创建的聚会，以及举行虚拟的彩虹游行。以下是他们最新推出的休闲空间:
老实讲，我还没有尝试体验过，讲真让我去参加一个虚拟的烧烤活动，扔一个虚拟的飞盘对于我个人的诱惑力还不是很大。AltspaceVR 目前是免费的，支持所有主流VR头显。
Pluto VR， 2015 年成立于西雅图，目前已获得1390 万美元的融资，主要业务是通过VR技术提供共享的虚拟现实通信。Pluto VR认为，相比网络摄像头和移动通信，面对面交流更加自然有效，在VR的帮助下，我们可以与世界上任何一个人联系、沟通和协作，就像我们在彼此面前一样。根据创始人John Vechey 的说法，Pluto VR的目标是 “帮助人类超越空间的限制”。 我们现在可以通过语音、文字和视频来交流，但Vechey 认为这些媒介实际上并没有把我们聚集在一起。Pluto创造了一种面对面的感觉，营造了一种独特的亲密感，他希望这种亲密感能让虚拟交流达到一个新的高度。比如更好地升级人力资源政策来规避虚拟的骚扰以及可能发生的纠纷。目前Oculus Rift 和HTC Vive 都在测试Pluto的该项VR技术。
Livelike， 2015 年成立于纽约，已经获得了591 万美元的融资，主要业务是为广播公司打造虚拟现实平台，让来自世界各地的体育爱好者可以创建自己的虚拟房间来分享体育赛事的观看体验。LiveLike让世界各地的运动迷们通过VR即可在舒适的卧室感受和分享赛事的激情与兴奋。虚拟房间如下图：如果此时再喝一杯啤酒，那么我们就更加觉得身临其境了(实际上这也是完全可行的)。LiveLike通过让多个用户拥有相同的视觉空间来优化观赛体验，而不需要承担现实生活中在体育场套房等设施上的高昂费用。目前至少有一家广播公司在使用这种技术，如果你拥有任何主流的VR 头显，都可以在这里试用。
成立于去年的西雅图创业公司Against Gravity，已经从包括Sequioa Capital 和Vulcan 在内的投资者那里获得了500 万美元的投资，他们制作了一款名为Rec Room 的社交虚拟现实应用，应用的主要目的是让人们一起玩虚拟游戏，比如字谜游戏、飞盘游戏和彩弹球。 整个过程都是免费的，所以你可以想象他们会和Vertebrae之类的公司合作，通过在虚拟空间里销售广告赚钱。该公司的创始人此前曾是微软的一名项目经理，负责HoloLens 的工作。他声称社交VR是“神奇的”，完全不像其他多人游戏那样。VR用户似乎也同意他的观点。 根据Geekwire 关于这一初创公司的一篇文章，这款应用在Steam 上的评分为98%， HTC Vive的用户中有1/3使用该应用，并且仅在2016年就有超过10万人玩过这款游戏。看起来是一个很酷的公司对不对?
2014 年成立于伯克利的创业公司Bigscreen ，已经完成了300 万美元的融资。该公司由Andreessen Horowitz掌舵，创建了一个沉浸式VR网真平台，用户可以在不需要会议室或沙发家具的情况下一起工作和玩耍。Bigscreen 鼓励人们在虚拟现实中重现各种真实的生活聚会，从深夜的局域网派对到私密的电影戏剧约会再到工作会议，涉及以下方面：每个用户都可以创建一个自定义的化身，这些化身可以用来语音聊天，和朋友和同事聊天，无论是分享娱乐资源还是分享研究发现都可以。自2016 年3 月推出测试版以来，Bigscreen 在Steam 上获得了令人印象深刻的93%的积极评价，并宣称每周有20 到30 个小时时长的用户访问。Bigscreen 的下一步举措是将应用程序整合到GearVR 和Daydream中。目前，Bigscreen 是免费的，并支持Oculus 和Vive。
Cluster，是一家成立于2015 年，总部位于东京的创业公司。该公司斥资181 万美元开发了一个虚拟现实平台，人们可以在这里见面、聚会、分享生活，而不必离开自己的家。有了Cluster，组织者就可以在不需要预订场地或支付租赁费用的情况下，举办聚会或进行实时会议。 与会者可以使用VR头盔参加并与其他与会者交流。Cluster为每个用户提供了一套机器人化身，一个矩形的“脸”屏机器化身效果如下: 尽管这些场馆与其他app相比更基础和简单些，但Cluster拥有无限规模、低成本和减少筹备工作量的优势。目前，Cluster可以下载并支持Oculus和Vive。
VR chat，2014 年成立于旧金山的创业公司，目前已获得120 万美元的融资，投资方包括HTC(TPE:2498)，主要产品是一款社交虚拟现实平台，允许用户建立和分享他们自己的虚拟世界。任何用户在VRChat 平台上创建的任何空间，都会立即成为整个社会虚拟现实世界的一部分，创造一个不断增长的用户可以探索的环境。 用户可以快速创建一个新的世界，在这个世界里，他们的朋友可以聚集在一起，而不是在一个物理空间里与朋友见面。用户不仅可以邀请朋友，还可以与来自世界各地的其他用户交朋友。VRChat 目前仍在开发完善中，当前版本支持Oculus Rift 和HTC Vive。
Facebook 做了什么?VR领域最大的话题热点之一是Facebook 在VR社交媒体领域的动作，包括2014 年收购Oculus。在去旅行之前，扎克伯格表示虚拟现实将是“有史以来最社会化的平台”，并开发了虚拟现实APP—Facebook 空间。 这款应用目前正处于测试阶段，它可以让Facebook 的用户通过VR头显登录Facebook 账户，通过Facebook 头像照片创建一个虚拟化身。不过除了Facebook 提供的一些基本功能之外，并没有更多事情可以做，但将Oculus收入麾下后，扎克伯格将努力推动Facebook 的虚拟世界进一步发展，包括视频通讯电话。 由于虚拟空间没有限制，因此越来越多的初创公司将会抓住机会，利用虚拟空间的无限资源，为那些希望在社交媒体虚拟现实空间中探索与体验的用户提供更多的创造性和协作性的选择。时刻关注领域动态，比如更逼真的虚拟化身，创造性的风景，以及更加完善齐全的虚拟工作环境和设备，这些都不会离我们太远。 想要开始体验VR了吗? HTC Vive 和Oculus Rift 是目前最好的两款VR头显。目前，HTC 仅以200 美元的价格出售，其中包括两个控制器、一大堆配件、50 美元的Steam 礼品卡(内容说明和游戏)，以及一些免费的例如珠穆朗玛峰和星际迷航之类的体验内容。也许最好的体验是看朋友和家人第一次尝试的时候会是怎样的反应！
Salesforce发营销趋势报告：社交媒体营销受重视
Salesforce发布了第三个年度“营销状态报告”，调查了全球4000名营销人员。 报告发现网络营销和社交媒体营销越来越受重视，2016年营销人员将2/3的营销预算投向网络渠道（70%）。 社交媒体尤其受到重视，大部分营销人员计划未来12个月增加社交媒体广告预算。 营销人员也从社交媒体营销中得到更多的投资回报，目前，82%的营销人员认为社交媒体营销是其工作的核心。 2015年，27%的营销人员表示社交媒体终将产生投资回报，28%的受访者表示社交媒体营销已经产生了投资回报。今年，75%的受访者表示社交媒体目前正在产生投资回报。 Salesforce还发现高效的销售团队擅长通过社交媒体提高销量，强调了社交媒体在最大化营销效果方面的重要作用。 高效的营销团队更可能利用社交监听和发布工具，Salesforce发现这些团队使用社交媒体监听工具的可能性是低效团队的8.6倍。 超过3/4的受访者认为内容营销是营销工作的核心，高效的营销团队也很擅长利用用户原创内容。 社交媒体广告正在崛起，2016年2/3的营销人员表示会提高社交媒体营销预算。 数据使用也变得更普遍了，91%的受访者表示使用数据细分广告。
品牌社交媒体营销如何抓住受众注意力
社交媒体是中小型企业营销的重要阵地。目前国内使用量与使用频次较多的营销型社交媒体主要包括四大类，一类是即时通讯类如微信、QQ等，第二类是以微博为首的包含博客业务的广播式平台，第三类是社区型，代表平台如知乎，豆瓣等等。第四类便是新兴的内容创作者平台，诸如抖音、小红书等。社交媒体用户相对活跃，利用社交媒体进行营销尽管从营销成本来说相对市面上大部分营销方式价格都可以称得上低廉，但在效果上却一点也不含糊。相对于其他类型的营销，社交媒体营销更容易抓住用户，吸引客户，聚拢潜在客户，更利于品牌营销活动的展开。那么企业如何利用社交媒体开展营销，吸引受众呢？今天小陌就跟大家谈谈社交媒体想要抓住受众注意力，与受众产生共鸣需要做到哪几点。1、靠文案出圈文案是一个品牌在做推广营销过程中必不可少的，想要吸引到更多人观看，文案一定要有内容，有质量，抓住受众的兴趣点或者问题点。毕竟逛社交媒体的大部分人除了是想解决某个问题，就是想要娱乐打发时间的。因此，一篇高质量的内容或者抓住受众群兴趣点的内容更容易引爆社交圈。这部分需要用到研究用户群，分析他们的兴趣点或者问题点，掌握对不同风格文案写作的了解，以及文案写作的一些技巧。因为内容涉及较多，之前的一些文章小陌也都有提到这些，这里就不过多介绍了，有兴趣的朋友可以查看之前文章。2、高清的“颜值”研究表明，相较于文字人们更容易受视觉内容吸引，因此，图片和视频营销更容易吸引受众的注意，这就是抖音等图片视频创作者平台能够快速崛起的原因之一。品牌在借助图片及视频营销时，内容质量问题暂且不提，图像的清晰度是让你的营销更容易引起传播的必备因素。试想一下，一个模糊不清的内容有几个人愿意去看？行业内对于清晰度的要求大都默认为1080。比如图片要求一般是1080像素，视频的要求大都是1080p。尽管不同的平台尺寸要求会有差异。但是你的原文件需要保证足够清晰。这样才不至于从一开始便被淘汰。3、有内涵的“灵魂”这里是指内容需要有创意。不管是视频还是文案，内容创意永远是最重要的。想要依赖社交媒体做好品牌宣传，很多创作者都会绞尽脑汁的想创意，想灵感。在内容有料与营销间不断权衡，得到一个既能推广品牌又能吸引受众的最优解。内容创意这块儿是个大问题。不少企业营销失败就在于内容平平无奇，没有吸引力，与市面上大多数同类产品没什么不同。这样又怎么能吸引到“阅历丰富”的读者们？在内容的创作上，目前常用的创意就是名人效应、热门话题、诙谐幽默、反讽、讲故事、情感、知识权威型这几种了。具体的创作技巧还需要各位不断的摸索，不断的观察，不断的研究相似方向其他已经取得成就的内容创作者。相信终有一天，你也会找到自己的方向。4、独特形式增加用户参与感上面三点具备以后，只能说你的初步创作完成了。成功的前提已经具备，后面决定你成功与否的关键便是用户参与度了。社交媒体的主要作用在于互动。如果想要与受众产生良好的沟通，你的形式就变得十分重要。什么样的形式更容易让受众参与起来，什么样的内容更容易让受众感同身受，什么样的推广更容易促进转化。这些都是在发布内容前需要考虑的事情。为什么最近这些年养成系的ip这么火，从tfboys到火箭少女101，他们能在一众公司推偶像，导师选学生的市场上占据一番地位的重要因素，除了自身实力够强，另一个因素便是有趣的“养成”形式。这种自己看着偶像长大以及自己送偶像出道的形式会让粉丝参与感变得十分浓烈，自己选的人怎么能不拼了命的支持？记住，永远不要忘了你的内容是为了给谁看，是为了让谁产生行动。想要他们产生行动怎么能不让人参与？相信我，提升用户的参与感会让你的营销更加事半功倍。想要抓住用户的注意力，总结起来就是：首先需要有优质的文案，其次图像要清晰，接着内容要独特、要有趣，最后便是增加用户参与感。只要能做到小陌说的这四点，相信你的营销效果也会越来越好。（文章由178软文网原创，转载请注明出处）
社交媒体分析中的应用：从原理到实践
解密社交媒体：NLP在社交媒体分析中的应用与挑战社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台，用户在这个平台上产生了庞大的文本数据，包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达，同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据，从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用，着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码，我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用，为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。1. 背景与概述1.1 社交媒体的崛起与挑战社交媒体的兴起带来了信息的快速传播和用户互动的增加。然而，社交媒体平台上的海量文本数据也给信息过滤、情感理解等方面带来了挑战。1.2 NLP在社交媒体分析中的作用NLP技术通过处理社交媒体文本，能够深入挖掘用户的情感、社会热点和行为趋势。这种深度理解使得我们能够更准确地洞察用户需求、进行产品改进以及了解社会动向。2. 情感分析2.1 用户情感挖掘情感分析是NLP在社交媒体中的一项重要任务，它能够帮助我们理解用户对特定事件、产品或主题的情感倾向。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：用户情感分析
from transformers import pipeline
# 使用Hugging Face的BERT进行情感分析
sentiment_nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
user_comment = "这个产品太棒了！"
sentiment_result = sentiment_nlp(user_comment)
print("用户情感分析结果：", sentiment_result)情感分析的结果可以帮助企业更好地理解用户满意度，及时调整产品或服务。2.2 品牌声誉管理通过对社交媒体上品牌相关言论的情感分析，企业可以及时了解用户对品牌的看法，从而进行品牌声誉的管理。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：品牌声誉分析
from transformers import pipeline
# 使用Hugging Face的BERT进行品牌声誉分析
brand_reputation_nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
brand_mentions = ["这个品牌的服务太差了。", "今天使用了新款产品，感觉很满意。"]
reputation_results = [brand_reputation_nlp(mention) for mention in brand_mentions]
print("品牌声誉分析结果：", reputation_results)对品牌声誉的了解有助于企业更灵活地调整营销策略和改进产品。3. 话题挖掘3.1 热门话题识别社交媒体上的热门话题通常是用户关注的焦点，通过NLP技术，我们可以对这些话题进行实时识别。代码语言：python代码运行次数：3复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：热门话题识别
from transformers import pipeline
# 使用Hugging Face的BERT进行话题分类
topic_nlp = pipeline("text-classification", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
user_posts = ["新冠疫苗研发进展", "最新电影上映", "今天的天气真好"]
topic_results = [topic_nlp(post) for post in user_posts]
print("热门话题识别结果：", topic_results)热门话题的识别有助于企业更好地把握用户兴趣，及时推出相关产品或服务。3.2 舆情监测社交媒体上的舆情变化可能对企业形象产生深远影响。通过NLP技术，我们可以对舆情进行实时监测。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：舆情监测
from transformers import pipeline
# 使用Hugging Face的BERT进行舆情监测
public_opinion_nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
event_comments = ["今天发生了一起重大事故。", "新政策的实施引发了广泛关注。"]
opinion_results = [public_opinion_nlp(comment) for comment in event_comments]
print("舆情监测结果：", opinion_results)通过舆情监测，企业可以及时做出回应，维护品牌形象。4. 用户行为预测4.1 用户趋势分析通过对用户在社交媒体上的行为进行分析，NLP技术可以预测用户未来的兴趣和行为趋势。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：用户趋势分析
from transformers import pipeline
# 使用Hugging Face的BERT进行用户趋势分析
user_trend_nlp = pipeline("text-generation", model="gpt2")
user_history = "最近一直在关注科技新闻和健康生活方式。"
trend_prediction = user_trend_nlp(user_history, max_length=100, num_return_sequences=1)
print("用户趋势分析结果：", trend_prediction[0]["generated_text"])用户趋势的分析有助于企业提前调整市场策略，更好地满足用户需求。4.2 洞察用户需求通过对用户在社交媒体上的言论进行分析，NLP技术可以洞察用户的实际需求，为产品或服务的改进提供指导。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：洞察用户需求
from transformers import pipeline
# 使用Hugging Face的BERT进行用户需求分析
user_needs_nlp = pipeline("text-generation", model="gpt2")
user_feedback = "希望产品能够提供更多个性化定制选项。"
needs_analysis = user_needs_nlp(user_feedback, max_length=100, num_return_sequences=1)
print("用户需求分析结果：", needs_analysis[0]["generated_text"])洞察用户需求有助于企业更有针对性地改进产品，提高用户满意度。5. 面临的挑战与未来发展5.1 挑战语义理解的复杂性： 社交媒体上的文本表达多样，包含大量俚语和缩写，提高了NLP模型的语义理解难度。虚假信息的挑战： 社交媒体上存在大量虚假信息，NLP技术需要更加准确地辨别真实信息和虚假信息。5.2 未来发展方向多模态融合： 未来的发展方向之一是将NLP与图像、音频等多模态数据融合，实现更全面的社交媒体内容理解。实时分析： 随着社交媒体信息的爆发性增长，实时分析技术将更加重要，有望成为未来的研究热点。6. 结语NLP技术在社交媒体分析中发挥着越来越重要的作用。通过深入挖掘用户言论、情感和趋势，NLP为企业、研究者和决策者提供了更多维度的数据洞察。在未来，我们可以期待NLP技术在社交媒体分析领域继续取得更大的突破，为社会提供更智能、高效的信息交流和决策支持。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
用JAVA测量DEA页面的社交媒体流行度
在前面的文章中，我们讨论了数据包络分析技术，我们已经看到它如何被用作一个有效的非参数排序算法。在这篇博文中，我们将实现一个JAVA数据包络分析的实例，我们将用它来评估网页上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的（在GPL v3许可下），您可以从Github免费下载。更新：Datumbox机器学习框架现在是开源的，可以免费下载。查看包com.datumbox.framework.algorithms.dea以查看Java中数据包络分析的实现。数据包络分析在JAVA中的实现代码是用JAVA编写的，可以直接从Github下载。它在GPLv3许可下，所以可以随意使用它，修改它，并自由地重新分配。该代码实现了数据包络分析算法，使用lp_solve库来解决线性规划问题，并使用来自网站SEO分析索引的提取数据，以便基于Facebook，Google+和Twitter上的份额构建网页的综合社交媒体流行度度量标准。在前面的文章中介绍了算法的所有理论部分，在源代码中可以找到关于这个实例的详细的javadoc注释。下面我们提供一个关于实现架构的高级描述：1. lp_solve 5.5库为了解决各种线性规划问题，我们使用一个名为lp_solve的开源库。这个特定库是用ANSI C编写的，并使用JAVA包装调用库的方法。因此，在运行代码之前，您必须在您的系统上安装lp_solve。库的二进制文件可用于Linux和Windows，您可以在lp_solve文档中阅读有关安装的更多信息。在尝试运行JAVA代码之前，请确保您的系统上安装了特定的库。有关安装和配置库的任何问题，请参阅lp_solve文档。2.DataEnvelopmentAnalysis类这是DEA算法实现的主要类。它实现了一个名为estimateEfficiency()的公共类函数，它获取记录的Map并返回它们的DEA分数。3. DeaRecord对象DeaRecord是一个特殊的对象，用于存储我们记录的数据。由于DEA需要分离输入和输出，因此DeaRecord对象以DEA可以处理的方式分别存储我们的数据。4. SocialMediaPopularity类SocialMediaPopularity是一个应用程序，它使用DEA来评估社交媒体网络上Facebook的喜欢，Google的+1和Twitter中的转推的网页流行度。它实现了两个受保护的类函数：calculatePopularity()和estimatePercentiles()以及两个公共类函数loadFile()和getPopularity()。calculatePopularity()根据社交媒体计数使用DEA来估计页面的分数。estimatedPercentiles()类函数获取DEA分数并将其转换为百分位数。总的来说，百分比比DEA分数更容易解释; 因此当我们说一个网页的流行分数是70％时，这意味着该网页比70％的网页更受欢迎。为了能够估计一个特定页面的流行度，我们必须有一个包含其他页面的社交媒体数据的数据集。这是有道理的，因为为了预测哪个网页是受欢迎的，哪些不是，您必须能够将其与网络上的其他页面进行比较。为此，我们使用以txt格式提供的网站SEO分析索引的小型匿名样本。您可以通过从网站上的更多页面提取社交媒体数量来构建自己的数据库。loadFile()类函数用于加载DEA的统计信息，getPopularity()类函数是一种易于使用的方法，可以获取Facebook的喜欢，Google的+1和一个页面的转推数量，并评估其在社交媒体上的流行度。使用数据包络分析JAVA实现在DataEnvelopmentAnalysisExample类中，我提供了2个不同的如何使用代码的例子。第一个例子直接使用DEA方法来根据它们的输出（ISSUES，RECEIPTS，REQS）和输入（STOCK，WAGES）来评估组织单位的效率。这个例子来自DEAzone.com的一篇文章。代码语言：txt复制 Map<String, DeaRecord> records = new LinkedHashMap<>();
records.put("Depot1",new DeaRecord(new double[]{40.0,55.0,30.0},new double[]{3.0,5.0})); //...adding more records here...
DataEnvelopmentAnalysis dea = new DataEnvelopmentAnalysis();
Map<String, Double> results = dea.estimateEfficiency(records);
System.out.println((new TreeMap<>(results)).toString());第二个示例使用我们的社交媒体流行度应用程序，通过使用来自社交媒体的数据来评估页面的流行度，例如Facebook喜欢，Google + 1和Tweets。所有的社交媒体计数都被标记为输出，我们传递给DEA一个空的输入向量。代码语言：txt复制SocialMediaPopularity rank = new SocialMediaPopularity();
rank.loadFile(DataEnvelopmentAnalysisExample.class.getResource("/datasets/socialcounts.txt"));
Double popularity = rank.getPopularity(135, 337, 9079); //Facebook likes, Google +1s, TweetsSystem.out.println("Page Social Media Popularity: "+popularity.toString());必要的扩展所提供的代码只是DEA如何被用作排名算法的一个例子。为了改进实施，下面是几个扩展：1.加快实施这个DEA实现对数据库中所有记录的DEA得分的评估。由于我们需要解决像数据库中记录数量那样多的线性规划问题，这使得实施变得缓慢。如果我们不需要计算所有记录的分数，那么我们可以显著加快执行速度。因此，该算法的小扩展可以使我们更好地控制哪些记录应该被解决，哪些只能被用作约束。2.扩大社交媒体计数数据库提供的社交媒体计数数据库由来自网站SEO分析索引的1111个样本组成。为了能够估计更准确的流行分数，需要更大的样本。您可以通过估计来自网站更多页面的社交媒体数量来创建自己的数据库。3.添加更多的社交媒体网络该实现使用Facebook的喜欢，Google的+1和推文的数量来评估文章的受欢迎程度。不过，来自其他社交媒体网络的指标可以很容易地被考虑在内。您只需要从您感兴趣的网络中构建一个社交媒体数据库，然后展开SocialMediaPopularity类来处理它们。关于实施的最终意见为了能够扩展实现，您必须对Data Envelopment Analysis的工作原理有一个很好的理解。这在前面的文章中已经介绍过了，所以在继续进行任何更改之前，请确保您阅读了教程。此外，为了使用JAVA代码，您必须在您的系统中安装lp_solve库（参见上文）。如果你在一个有趣的项目中使用这个实现，那么请联系我们，我们将在我们的博客上展示你的项目。另外，如果你喜欢这篇文章，请花点时间在Twitter或Facebook分享。
社交媒体公司热门数据抓取者列表
由约翰·梅洛小10月27，2020 4：10上午 PThttps://www.technewsworld.com/story/86897.html网络安全公司ClarioTech本月发布的一项最新研究显示，在对数据的需求方面，社交媒体机构是最贪婪的。对近50个世界最大品牌的分析发现，Facebook收集了70%以上的合法数据，这些数据可以合法地收集有关某人使用其服务的信息。其他社交媒体品牌也收集了大量有关其用户的数据。Facebook拥有的Instagram收集了近59%的数据，而Tinder则吸了近56%，格林德收集了近53%的数据。"根据2018年的报告，Facebook是如何充分利用他们的钱——确切地说，大约166亿美元——所以他们了解你的信息越多，他们卖得越多，"Clario内容经理玛丽·阿塔马纽克在公司博客中解释道。"和往常一样，比如你的名字、位置、电子邮件地址和出生日期，他们也收集了一大堆你可能不知道你丢失的东西，"她补充说。事实上，在 Clario 认定为可收集的 32 件个人信息中，只有 7 件没有被 Facebook 抓住——身高、体重、母亲的婚前姓、银行账户详细信息、工资、出生国、过敏/不耐受性以及健康和生活方式信息。"基于人的"营销总部位于德国柏林的地点营销解决方案制造商Uberall的市场洞察副总裁格雷格 斯特林（Greg Sterling）解释道，从一开始，Facebook就通过提供基于人的营销，与谷歌区分开——这些受众和受众群体的详细档案可以作为目标。他告诉TechNewsWorld说："这让他们给隐私倡导者带来了很多麻烦，因为该平台被第三方滥用。星座研究公司副总裁兼首席分析师LizMiller指出，社交媒体平台收集这么多数据的原因是消费者允许收集大量数据。她告诉TechNewsWorld："从他们在哪里，他们在做什么，他们喜欢什么，他们不喜欢什么，情绪和情绪的时刻，设备细节 -这是所有消费者留下的网络数据。社交媒体组织在查找所有这些数据、对其进行综合和分类方面做得非常出色，这种分析方法不仅可以自己使用，还可以作为服务出售给广告商或内部团队以拓展业务。并非所有社交媒体都贪婪于数据。Clario 分析显示，两个热门平台 TikTok（14.71%）和 WhatsApp（11.76%）排在数据抓取者列表的底部。具有讽刺意味的是，TikTok在美国的存在受到了特朗普政府的威胁，因为该公司收集了有关美国人的数据。按设计提供隐私报告还指出，一般来说，零售部门收集的关于其客户的数据比其他部门少。Atamaniuk写道："尽管亚马逊是全球最大的在线零售商（2019年广告支出约为110亿美元），但与其他业务相比，亚马逊只收集了一小部分数据，占23.53%。她指出："除了你的名字、电子邮件地址、家庭地址和银行详细信息等显而易见的事情外，除了它经营业务所需的内容外，它几乎不收集其他东西。Miller 补充说："亚马逊有意准备做的，是识别直接导致业务指针交互类型的质量数据，而与其他收集 PB 字节数量数据的人相比，这些数据有朝一日可能有意义。亚马逊的数据收集方法似乎与新兴的对待信息的态度一样。"现代数据隐私的基本原则之一是尽可能少地收集信息，并尽可能少地存储信息，"圣地亚哥身份盗窃资源中心的首席运营官 James E. Lee解释道。他告诉 TechNewsWorld ：这是欧洲隐理方法的基本原则之一，通常被描述为 ' 设计上的隐私 ' 。"由于州隐私法，美国目前正在认真讨论这个问题，但在企业积极实践这一原则之前，我们还有很长的路要走。如何使用收集的数据其他对数据得分较低的零售商包括宜家（23.53%）、耐克（26.47%）和德波普（26.47%）。所有网点都存储姓名、电子邮件和家庭地址，以及银行详细信息，使网上购物更加容易。此外，耐克和Depop收集身高和体重数据，帮助他们向顾客推荐更合适的衣服。与社交媒体平台不同，零售商收集的数据的目的不同，这就是为什么他们可能需要少收集这些数据。"他们用它来创造更好的产品，更好地展示他们的产品，"俄勒冈州本德的恩德尔集团总裁和首席分析师Rob Enderle说。"他们使用自己收集的数据。他们不卖它，"他告诉科技新闻世界。"他们不出售数据的原因是他们不希望竞争对手购买数据并使用它们。共享数据是它们运作方式的一大厌恶。Atamaniuk指出，鉴于与企业共享的数据十分丰富，也就不足为奇在看到一些关于消费者的事情暴露出来时，而他们宁愿保密。"但是，由于 [一般数据保护法规]...公司实际上能够对您的数据进行哪些操作是相当有限的，"她写道。"除了营销给您和使用您的数据来管理他们的网站之外，企业不能做更多的事情。"例如，你不应该接到从未说过话的企业的推销电话，或者发现您的详细资料正在被出售，"她继续说道。您的数据受公司被迫注册的政策保护，如果他们违反这些政策，他们将面临巨额罚款。尽管像 GDPR 这样的法律是善意的，但对于许多消费者来说，这些法律可能仍然不足。"实际上，这些事情不是很有效，"斯特林坚持说。"它们给消费者带来了巨大的负担。他解释说，许多网站都遵守了《GDPR》和《加州数据隐私法》等法律，但这使得做一些事情如此繁重，如停止个人数据的转售或管理cookies，消费者放弃行使他们的权利，以便他们可以继续他们的生活。"他们使你工作，"他说。最简单的选择是接受所有内容，因为您希望访问内容。Social Media Companies Top Data Grabber ListBy John P. Mello Jr.
Oct 27, 2020 4:10 AM PTWhen it comes to an appetite for data, social media outfits are the most voracious, according to a recent study released this month by cybersecurity company Clario Tech.The analysis of nearly 50 of the world's biggest brands found that Facebook collects more than 70 percent of all the data it can collect legally about someone using its service.Other social media brands also collected a lot of data about their users. Instagram, which is owned by Facebook, collects almost 59 percent of data available to it, while Tinder sucks up nearly 56 percent and Grindr nearly 53 percent."Ads are how Facebook makes the most of their money -- around [US]$16.6 billion to be precise, based on their 2018 reports -- so the more they know about you, the more they can sell on," explained Clario Content Manager Mary Atamaniuk, in a company blog.""As well as the usual, such as your name, location, email address and date of birth, they also collect a whole load of things you might not be aware you gave away," she added.In fact, of the 32 items of personal information identified as collectible by Clario, only seven aren't grabbed by Facebook -- height, weight, mother's maiden name, bank account details, salary, country of birth, allergies/intolerances and health and lifestyle information.'People-based' MarketingFrom its start, Facebook has differentiated itself from Google by offering people-based marketing -- highly detailed profiles on people and audience segments that can be targeted, explained Greg Sterling, vice president of market insights at Uberall, a maker of location marketing solutions based in Berlin, Germany."That has gotten them in a lot of trouble with privacy advocates because of the way the platform has been abused by third-parties," he told TechNewsWorld.One reason social media platforms collect so much data is that consumers allow a lot of their data to be collected, observed Liz Miller, vice president and a principal analyst at Constellation Research."Everything from where they are, what they are doing, what they like, what they dislike, sentiment and mood at a moment, device details -- it's all data consumers are leaving behind on the network," she told TechNewsWorld."Social media organizations have done a great job of finding all that data, synthesizing and categorizing it in a way that, not only can be used by themselves, but can be sold as a service to advertisers or internal teams to expand their business."Not all social media are greedy for data. The Clario analysis showed two popular platforms, TikTok (14.71 percent) and WhatsApp (11.76 percent), at the bottom of the data grabber's list. Ironically, TikTok's U.S. presence has been threatened by the Trump Administration for the Chinese-based company's collecting data on Americans.Privacy by DesignThe report also noted the retail sector, in general, collected less data about its customers than other sectors."Despite being the biggest online retailer in the world, (and spending around $11 billion on advertising in 2019,) Amazon only collects a fraction of data compared to other businesses, 23.53%," Atamaniuk wrote."Beyond the obvious things, like your name, email address, home address and bank details, it collects little else other than what it needs to run its business," she noted."What Amazon has intentionally set out to do is identify the quality data that directly leads to the kind of interaction that moves their business needle, compared to others who collect peta bytes of quantity data that some day might be meaningful," Miller added.Amazon's approach to data collection appears to be in line with emerging attitudes toward information."One of the basic principles of modern data privacy is to collect as little information as needed and to store it for the least amount of time necessary," explained James E. Lee, chief operating officer at the Identity Theft Resource Center in San Diego."This is one of the bedrock principles of the European approach to privacy, often described as 'privacy by design,'" he told TechNewsWorld. "It is just now being seriously discussed in the U.S. as a result of state privacy laws, but we have a long way to go before businesses are actively practicing this principle."How Collected Data Is Being UsedOther retailers with low marks for hoovering data included IKEA (23.53 percent), Nike (26.47 percent) and Depop (26.47 percent). All the outlets store names, email and home addresses, along with bank details to make online purchases easier. In addition, Nike and Depop gather height and weight data to help them target their customers with more appropriate clothes.Retailers have a different purpose for the data they collect than social media platforms, which is why they may need to collect less of it. "They use it to create better products and better present their products," observed Rob Enderle, president and principal analyst at the Enderle Group in Bend, Ore."They consume the data they collect themselves. They don't sell it," he told TechNewsWorld. "The reason they don't sell it is they don't want a competitor buying the data and using it against them. Sharing data is anathema to how they operate."Atamaniuk noted that given the wealth of data shared with businesses, it'd be no surprise to see some things revealed about consumers that they'd rather be kept private."However, thanks to [General Data Protection Regulation]...what companies can actually do with your data is quite limited," she wrote. "Beyond marketing to you and using your data to manage their website, business can't do a lot more.""You shouldn't get cold calls from businesses you've never spoken to, for example, or find your details are being sold," she continued. "Your data is protected by the policies companies are forced to sign up for, and if they break these policies they could face big fines."As well-intentioned as laws like the GDPR are, they may still be falling short for many consumers."In practice, these things aren't very effective," Sterling maintained. "They put tremendous burdens on the consumer."He explained that many websites are complying with the letter of laws like the GDPR and California Data Privacy Act, but making it so onerous to do something like stop the reselling of personal data or manage cookies that consumers give up exercising their rights so they can get on with their lives."They make you work," he said. "The easiest option is to accept all because you want to get to the content."
Puppeteer实战案例：自动化抓取社交媒体上的媒体资源
在当今数字化时代，社交媒体已成为人们获取信息、分享生活和进行商业推广的重要平台。随着社交媒体内容的爆炸性增长，自动化抓取社交媒体上的媒体资源变得尤为重要。本文将介绍如何使用Puppeteer这一强大的自动化工具来实现这一目标。1. Puppeteer简介Puppeteer是一个由Google Chrome团队开发的Node库，提供了一套高级API来控制Chrome或Chromium浏览器。它支持完整的浏览器自动化，包括页面导航、网络请求拦截、页面截图和视频捕获等。2. 环境搭建在开始之前，需要确保你的开发环境中安装了Node.js和npm。接着，通过npm安装Puppeteer：代码语言：javascript复制npm install puppeteer3. 社交媒体媒体资源的挑战社交媒体平台通常具有复杂的JavaScript渲染机制和反爬虫策略，这为自动化抓取带来了挑战。Puppeteer的优势在于它能够模拟真实用户的浏览器行为，从而绕过一些简单的反爬虫措施。4. 实战案例：抓取Twitter上的图片和视频以Twitter为例，我们将编写一个Puppeteer脚本，自动抓取用户主页上的图片和视频资源。步骤1：启动浏览器和新页面步骤2：设置目标URL和导航步骤3：等待页面加载和元素渲染社交媒体页面往往依赖JavaScript动态加载内容，因此需要等待特定元素加载完成。步骤4：抓取媒体资源链接遍历页面中的所有媒体元素，并提取资源链接。步骤5：下载媒体资源使用Puppeteer提供的下载功能，将媒体资源保存到本地。步骤6：关闭浏览器任务完成后，关闭浏览器释放资源。完整的代理过程如下所示：代码语言：javascript复制const puppeteer = require('puppeteer'); // 导入puppeteer库
// 设置代理服务器
const proxyHost = 'Xxxxxx';
const proxyPort = 31111;
// 启动浏览器并设置代理
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({
args: [
'--proxy-server=http=' + proxyHost + ':' + proxyPort,
],
});
// 创建新页面
const page = await browser.newPage();
// 导航到社交媒体页面
await page.goto('https://twitter.com/username'); // 替换为具体用户名
// 等待页面加载和元素渲染
await page.waitForSelector('.media');
// 定义一个变量来跟踪下载的文件索引
let index = 0;
// 抓取媒体资源链接并下载
const mediaElements = await page.$$('.media');
for (let element of mediaElements) {
const src = await element.getProperty('src');
const url = await src.jsonValue();
// 检查URL是否有效
if (url) {
// 定义下载路径和文件名
const downloadPath = 'path/to/save';
const filename = `media_${index}.jpg`;
// 下载媒体资源
await page.download(url, {path: downloadPath, filename: filename});
console.log(`下载完成：${filename}`);
index++;
}
}
// 关闭浏览器
await browser.close();
})();5. 结论Puppeteer作为一个强大的自动化工具，为抓取社交媒体上的媒体资源提供了便利。通过本文的实战案例，我们可以看到Puppeteer在自动化网页交互和资源抓取方面的强大能力。然而，开发者在使用过程中也应注意规避法律风险，并尊重社交媒体平台的规则。
社交媒体增粉小技巧
众所周知，无论在国内还是国外粉丝的力量是非常强大的，尤其是在社交媒体这块的影响力，也正是因为如此很多企业或者个人纷纷会通过社交媒体增粉的方式来营销产品，这里一米软件就为大家整理了几个社交媒体增粉的小技巧。社交媒体增粉小技巧互动利用主页或者个人号，适当地对一些与公司业务相关的内容进行点赞或转发，同时也可以在转发的时候@一下他们，原因是在你主动与对方帖子互动式，系统是会发出提示的，就算是对方没有关注我们，可能就会因为此次的互动而进行关注，进而加大增粉的可能性。互动后发私信在于对方进行短暂互动后，同时可以给对方发送私信，内容可为感谢对方点赞或者评论，顺带简单介绍下公司的业务，然后引导对方感兴趣的话可关注主页。利用个人账号通常像facebook，公司主页是不能主动去加人的，所以在这时除了自身账号推广的同时，可以利用的公司每个人的个人账号，通过个人账号添加和行业相关的人员，然后转发点赞公司号主页内容来增加曝光，曝光量上去了，增粉的机会也就大了。外贸社交媒体营销，增粉任重而道远，也欢迎大家补充。
深度思考：社交媒体的大数据是否可靠？
如今，科学家们正越来越多的把目光转向社交媒体，以研究线上及线下的人类行为，例如预测夏季股票市场的大波动。一些数据处理专家指出，使用该种方法处理数据时，研究者们须警惕超大量社交媒体数据背后可能存在的严重缺陷。 错误的结果可能产生严重的影响：每年，都有上千的研究报告是基于社交媒体上收集而来的数据。麦吉尔大学计算科学学院助理教授DerekRuths称“这些文章中有好些被用来通报和决断公众，行业及政府的投资决策”。 卡内基梅隆大学软件科学院的合作作者JürgenPfeffer则说，“并不是所有打上“大数据”标签的东西就都很好”，他指出许多研究者都有或是希望有如此的前提——即只要数据足够多，他们就能修正任何可能产生的偏差。“然而，行为学研究中的一句老话说的好：了解你的数据”。不过，社交媒体作为数据源之一吸引力实在惊人。“人们想要了解世界上正发生着什么，这无疑是快速的跟进办法。”以2013年的波士顿马拉松爆炸案为例，Pfeffer在两周内收集了两千五百万的相关tweets（推特）。“你能了解百万计人的行为——还都是免费的。” 数据过滤与SPAM 一篇发表在《科学》杂志上的评论中，Ruths和Pfeffer强调了可能导致社交媒体数据失真的若干因素，及它们的解决办法。包括： 不同社交媒体平台吸引不同的受众——比如，Instagram对18~29岁间的成年人吸引力最大，包括非裔美国人，拉丁人，女性和城市居民，而在Pinterest上，占主导地位的则是那些家庭年收入超过\$100，000，25—34岁的女性用户。Ruths和Pfeffer指出，研究人员很少能够知晓，更谈不上正确对待这些内含的采样偏差。 社交媒体研究所使用的公开数据并不总能准确反映平台的总体状况——研究者们关于网站建立者如何过滤他们的数据源常常一头雾水。 社交媒体的设计通常会影响用户的行为，从而改变所测量的数据。比如，Facebook没有“不喜欢”的按钮，这就使得负面内容相比于正面的“喜欢”更难被侦查到。 大量SPAM（垃圾邮件发送者和机器人）通常在社交媒体上伪装成普通用户，也被错误地纳入了很多人类行为测算和预测。 研究者们还经常只报告来自于易于分类的用户，主题和事件所得出的结论，这就使得新的方法看起来更加准备。例如，在推知Twitter用户的政治取向时，只取得了65%的准确率——即使研究（侧重于政治活跃用户）声称有90%的准确度。 解决方法 Ruths和Pfeffer指出，以上很多问题都有显而易见的解决方法，这些方法被广泛地用在诸如流行病学，统计学和机械学等领域。Ruths说，“这些问题的共同点就是，需要研究者们在分析社交媒体数据时，能更加敏锐地感知数据本身。” 社会学家应对此种挑战的技术和标准已经十分纯熟了。Ruths说，“1948年，臭名昭著的“杜威击败杜鲁门”报纸标题就来自于电话调查，它最终在采样上低估了杜鲁门的支持者。这并不是在抹黑民意调查，正是那次显而易见的错误导致了今天日益复杂的技术，更高的标准，以及更加准确的民调。如今，我们站在与当年类似的技术发展拐点上。通过解决面临的问题，我们才能实现基于社交媒体的研究所展现出的巨大潜力。” 见中关村在线：深度思考：社交媒体的大数据是否可靠？
最新校园圈子校园论坛社区（交友、博客、社交、陌生人社交）论坛校园社区系统 论坛小程序社区小程序商城论坛小程序1:1仿小红书源码QYSNS
2023年最新版推荐一个运营级论坛社区系统 QYSNS 论坛小程序/社区论坛小程序/商城论坛小程序/源码。 带热门,带算法推荐 ，低成本上线的，论坛社区小程序源码强大售后，持续更新 功能：小程序授权登陆，支持app双端，小程序，h5，pc端，手机号登陆，发帖，建圈子、发活动。可置顶推荐帖子，关注、粉 丝、点赞等。可作为圈子贴吧、小红书、校园社区、表白墙、告白墙、校园服务等。 功能分为四大模块，分别为圈子、话题、帖子、商城，基于四大板块衍生出其他功能模块，持续更新。正在仿视频抖音样式上下滑动 后续支持，后续支持开通分站给下级运营分站授权使用 免费更新可学习可商用。 环境要求：php 8.0 + ngix + mysql 5.7 + redis 注意： 1、仅支持php 8.0 2、仅支持mysql 5.7+，编码选择utf8mb4 3、如果安装phpmyadmin，群友反馈安装5.0版本及以上为好。
效果图在最下方
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第一步：申请小程序一、申请一个小程序账号，并申请 社区/论坛 类目。（ps：现在仅需要营业执照就能申请）二、appid，appsecret保存下来，配置到后台(全局配置-支付-微信)三、配置服务器域名
这里作者由于开发，白名单较多。
正常来说把你的域名，cdn的图片请求域名，以及微信头像的域名加入白名单即可。ps：微信头像的域名https://thirdwx.qlogo.cn
如：
下面的也是一样，要什么协议的开头，就改成什么协议就行。四：配置业务域名业务域名表示可以打开哪个域名的网页，如果需要上传验证文件，是上传到public目录里第二步：下载微信开发者工具地址：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html
按照系统对应下载并安装第三步：生成小程序源码 前端源码地址：https://doc.qiaoyuwang.top/doc/23/生成前端源码后这里配置你的小程序小程序开发工具然后打开你的微信开发者工具，导入生成的代码，上传到微信服务器，上线审核时，记得开笔记审核以及图片审核，审核员会发黄图。
小程序的首页路径为：
pages/tabbar/index/index至此大功告成
人工智能如何帮助我们理解社交媒体
翻译 互联网数据官（iCDO）志愿者 齐云涧如果你是X战警漫画系列的粉丝，你熟悉Cerebro，一个虚构的设备，可以进入人类的脑波，并有能力通过个人的想法和经验来识别突变体。如果Cerebro是真的，那将是可怕的一件事情？如果我们可以沉迷于全球范围的阅读？虽然我们还没有发现那些能力 - 神经量子纠缠任何人？ - 考虑到社交媒体帖子揭示了大约20亿个人的内部工作。四分之一的人们的最深刻的见解可用于分析。 我们所缺乏的是有效的方法来检测这些隐喻的脑波，并使它们有意义。在许多方面，软件已经可以满足需求，特别是在表达个人声音方面。现在有工具可以快速展示消费者和企业之间的社交帖子和对话。这些工具使企业能够通过开放、真实的对话吸引客户群并了解他们的需求和关注。然而，仍然有很多分析留下，特别是在总计。 作为一个行业，社交网络和工具表面意见很大程度上从房间里最响亮的声音。 我们不推论。 我们的技术收集人们明确说的话，而不发现为什么。 这是因为“为什么”的原因很难解开，因为他们往往不是自愿要求复杂的推理或危险的假设。
实际上，我们得到的是词和短语的趋势，而不是深刻的理解。展开正在被讨论的话题远不能准确定位特定的群体和人口统计特征对所述话题的感受和原因。对话和拥有它们的人是三维的，代表的不仅仅是单词的表达。
微妙之处在于，连接潜在的人、问题和因果基础的细节被最好的算法和最好的从业者错过了。例如，复杂的民意调查，专家和分析家没能预测最近的美国总统选举，现在正在加紧解释它。可能的答案隐藏在数十亿的社交帖子中？
想象一下，AI总是在听你说话。 一个数字研究助理，每秒不断地听到和理解成千上万的帖子，提供关键的概要。
人工智能能完成这项任务吗？不是今天。我们的AI系统抓住头条新闻，但他们只擅长狭窄领域的艰巨任务。Uber和其他授权的汽车通过感知环境足以使其下一个转弯或躲避行人，但他们永远也学不会长出翅膀飞行。谷歌创造了一台机器，可以在一个令人难以置信的复杂的游戏中击败一个高度熟练的人类玩家，但该机不能回答有关游戏的历史问题或独立学习玩另一个游戏。今天的人工智能仍然是一个误称。牛津英语词典（通过谷歌）将智力定义为“获取和应用知识和技能的能力”，而AI还不存在。以麻省理工学院（MIT）数字经济的研究员和这个领域的思想领袖汤姆·达文波特（Tom Davenport）的话来说，“深度学习并不是深刻的学习”。或者引用另一位专家奥伦·埃佐尼（Allen Institute of AI）的话，“AI只是简单的、巨大规模的数学执行。”以我们对人类的期望，AI今天是一种方法，使计算机更有能力，但还没有智能。然而，有一天，AI可能达到所需的自给自足的智力水平吗？幸运的是，人工智能的研究是在正确的道路走向更深层次的理解。历史上的一个主要目标是使机器能够伪装成人类，通过图灵测试。我们现在以更困难的问题挑战这些研究人员，例如那些由一个新的测试为代表，Winograd模式的挑战。
Winograd模式是有趣的，因为它揭示了艺术的状态，证明我们没有像外行可能认为的那样远离真正的人工智能。要理解这个测试，让我们来看一个例子，今年的O ' reilly AI会议。The large ball crashed right through the table because it was made of styrofoam.（大型球撞在桌子上,因为它是塑料做的。）The large ball crashed right through the table because it was made of steel. （大型球撞在桌子上,因为它是用钢做的。）在每个句子中，“it”这个词是指什么？ 答案是大多数7岁的孩子可以集合的。 然而对于机器，回答是很难的。现在采取这个到每个发布的tweet之间的变化。当人工智能更接近人类的深度学习和理解水平时，人工智能能够有效地理解人类大脑无法有效处理的数量庞大、复杂的数据集。测试像Winograd模式可能推动人工智能期待更好的理解影响和联系。然而相当基本的语言理解是通往智慧和独立获取和应用信息的能力的前一步。我们的基准只比图灵的测试略有提升。还有很多工作要做。
复杂网络 | 社交媒体话题和人物共现
无论是国内的微博，还是国外的推特，其帖子中不乏带有 #keyword# 这样的 hashtag 和 @somebody 这样的 user 的格式内容，将每一条帖子中同时出现的 hashtag 或 user 视为一次链接，构建 hashtag 之间和 user 之间的关系矩阵，然后导入 Gephi 软件进行复杂网络分析，是非常普遍的研究手段，本文将介绍如何自动化这一过程，已部署至网页：
代码语言：javascript复制https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-topic-user-matrix-extractor以 当人们在讨论 ChatGPT 时，都在讨论什么 中共享的 ChatGPT.csv 数据集为例，只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件，就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵，结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv 和 edges.csv 和前 Top-N 权重连边的 NxN 矩阵 csv，以及网络可视化图 html 文件。nodes.csv、edges.csv 和 top_N_matrix.csvecharts 实现的网络可视化以及顺带的一些基本的复杂网络分析：度分布、度度相关性、核度分布和集聚系数等基本统计特征类似地，同时生成的 user 人物共现可视化结果如下：Top-N 矩阵可以自定义 N 的大小。总的来说，上传一个包含 content 列的社交媒体帖子的 csv 文件，就能同时生成人物和话题共现网络，人物和话题各 3 个 csv 文件和 1 个 html 文件，共 8 个文件，构建结束即时下载压缩后的结果 zip 文件。地址：代码语言：javascript复制https://weibo-crawl-visual.buyixiao.xyz/weibo-topic-user-matrix-extractor
教你几招，玩转社交媒体！
本文长度为2265字，预估阅读时间8分钟。引言：本文介绍社交媒体在定位时可操作的提示和技巧。翻译 | 李晓艳
审校 | 王楠楠
编辑 | Cici
社交媒体既有趣又轻松，它在提供个人生活和商业活动一览方面是一个有创意的好方法，但要真正做得很好，实际上还是需要制定策略的。以下是一些可以操作的提示和技巧，你可以使用这些提示和技巧来发展你的社交媒体策略以提高转化次数和销售额。了解当下趋势你可能会好奇哪些平台将在未来几年内成为最受欢迎的平台。 Instagram视频（短内容）预计几率很大，正如LinkedIn和Facebook一样。LinkedIn的SlideShare在网站上经常被使用，它是一个非常有优势的工具，它为所有年龄段的用户提供了专业，友好和可视化的方法，可以轻松同步到LinkedIn并在Google上找到。因为它，你可以随时准备好为任何使用LinkedIn的人提供专业的“演示文稿”。使用专门的软件和APP有很多新的App专门用来帮助社交媒体管理人员安排，组织，规划和定位他们的内容。 这些既是你可以自己使用的工具，同时你如果担任一些短短期项目的顾问，也可以向客户推荐这些工具。举例其中一些创新的新的App：Sprinkles: 一个有趣的app，为你拍照并添加说明文字。Planoly：这个app通过预先向您展示每个帖子看起来如何，帮助您确保在Instagram上提供一致的审美和品牌调性。Adobe Premiere Clip：利用这个app你可以在移动设备上快速编辑视频甚至配乐。Canva：这是一款创作精彩图文软件中比较流行的工具。可以用它来制作图文，照片插图, 模因等。使用测验和民意调查提问，提问，再提问。这是获得受众喜好和行为的好方法，对于你的市场调查策略尤为重要。这里有很多的工具帮助你了解受众，下面罗列一些比较受欢迎的。Facebook和Twitter：这些平台简单易用的投票选项意味着你可以在当前的Facebook群组里做市场调查。他们不是最好的获客工具，但是他们提供了重要的免费市场调查的机会，让你建立自己的用户画像以方便数字广告推广。产品或者画像定位越快，你能从中获得的创意越多。Typeform：这是一个多功能的问卷建立平台，使用非常方便。 如果将其作为数字营销人员使用，你会发现人们很高兴回答有关他们自己的问题。 您可以跨多个平台使用它，更重要的是，它是免费的。Survey Monkey:它已经流行好久了，原因是：多功能，易用而且不贵。如果你刚刚接触社交媒体想要实践下，你可以用类似“仅仅为了好玩”这类工具在你喜欢的Facebook群体中投票，或者作为你个人品牌策略的一部分。了解你的产品与不同平台间的联系你需要使用真正符合你的特定类型产品需求的平台。 选择前两名或三名并侧重这些平台是个好主意。 如何解决这个问题的一个例子是通过审查每个平台的实际人口属性数据。理解如何制良好的社交策略的一种方式是能够评估、推荐和实施一个特定企业的理想的社交媒体概况，而完成这个社交媒体概况需要基于其产品、行业、目标市场和其整体业务战略的其他因素。 目前有越来越多的社交媒体平台可供选择。产品超级悦目？ Pinterest和Instagram可能是你的选择。 你有很多高效转换并呈现给音频的内容？ 考虑一个像Anchor这样的app，它是专门为音频设计的社交媒体平台，并允许用户创建音频和视频内容，以便在各类平台上共享。为胜利而战的Facebook广告Facebook广告当然是定向广告的最佳和最便宜的方式之一，因为它们拥有大量的内置定位机制，可以帮助你了解甚至根据实际数据创建基于易于获取的现实生活数据的买家画像。 大多数活动都会涉及一些试验和错误。 不过，这是可以接受的，因为这种实验和解决问题的方式是内容或社交媒体管理者工作的一部分。。所以，当你学习如何制作一个杀手锏的Facebook广告时，有很多具体的事情需要考虑和探索。 你需要了解如何有效地将购买行为参数合并到您的广告中。 你还需要考虑基于Facebook也有大数据的生活事件的广告定向。您可以通过各种方式将广告定位到现有客户和新客户，并使用它们构建订阅列表。 Facebook广告还有一个名为“创建Lookalike Audience”的功能，该功能可以让您找到与您目前的兴趣或喜好类似的新受众群体。建立群组部落毫无疑问，互动团体仍然是深入研究市场调查，吸引观众，建立关注并定位您的战略的重要方式。 当你在一个地方拥有一个由人组成的社区时，你的受众已经被分组，当成员参与社区活动后，每天都会通过感兴趣的话题向你提供信息。使用简单的工具（例如Facebook或Slack），你可以建立开放，封闭甚至付费的群组，比如，提供精英课程的这样的群组就可以是付费的。 如果你开始定位的话，保持团队更加开放可能是一个好主意，但这也可能有点棘手，因为你需要保持对话追踪你想知道的的信息，并排除钓鱼者， 垃圾邮件发送者和诈骗者。利用分析工具到目前为止，我们大多数人都知道Google Analytics（分析）有多么棒，但还有其他一些简洁的工具可以帮助您确定自己的位置。 Social Crawlytics和BuzzSumo就是天才工具，只需输入网址或搜索字词，即可帮助您找到您的受众群体。 它们可以帮你找出观众在哪里以及他们的活跃程度。 借助BuzzSumo，实际上可以输入搜索词，然后就可以立即找到有关该特定主题的最受欢迎文章的分享和参与详情。总会有对持续测试的需求，因此请深入研究并尝试一些新的分析工具以帮助您进行当前或即将开展的数字营销活动。 他们中的一些甚至具备追踪竞争对手活动的能力。用心参与如果您正在使用社交媒体并尝试维护和构建受众群体，请务必谨慎的根据受众的偏好与他们合作。 在多数情况下，少就是多。你不必也不一定需要频繁发布信息，也许只需要每天在Facebook上发布一次，在Twitter上发布两次，以及在不同类型的内容之间交替。 当然这取决于你所处的行业和平台。 但重要的是，你需要注意他们真正看到的有用的东西。 他们有多大可能在忙碌的一天中停下来点赞或评论你的帖子？ 他们为什么看不到你的帖子？ 他们对幽默或鼓舞人心的模因有何反应？ 对争议性话题呢？这些只是众多可以开始将受众群体定位到您的社交媒体数字营销活动中的想法中的一部分。 关系就是一切，不管在何种社交或营销策略下，关系是让客户记住，参与并坚持并谈论的原因。
区块链将彻底改变传统社交媒体
在社交媒体行业中，区块链的实施有增长的趋势。这种发展正在改变公众如何接近一个以前在安全，商业，功能和全面控制方面受到少数人的支配的生态系统。社交媒体对日常生活的重要性日益增长。在教育，政治，电子商务甚至人际关系领域，以网络空间为基础的社会环境不断证明其作为世界各地个人和群体之间有效沟通的工具的相关性。区块链可以彻底改变社交媒体区块链技术的出现给这个行业带来了一场革命，在可靠性和盈利机会提高的领域已经显现出来。Richtopia的创始人Derin Cag说：“随着区块链技术的兴起，社会经济交易正在改善，并且随着我们从信息互联网向价值互联网转变，变得更加民主。”根据Cag的说法，在社交媒体平台中使用区块链技术框架有很多好处。首先，它可以通过为记者和博客建立一个奖励型的“信用评级系统”来帮助处理假新闻，然后嵌入到所有网站。其次，通过向用户提供一个选项，可以提高用户数据的隐私性，当他们的数据被卖给第三方时，他们可以自动从加密货币中获得支付。第三，它可以通过使用智能合约来改善自动化，其中区块链可以代表用户同时与多个平台进行交互。例如，Facebook可以与Twitter交谈，可以与Instagram交谈，可以与Reddit交流等等，而且可以在写作时更深入的层面上进行交流。第四，如果社交媒体平台本身基于分布式账本，这可能有助于提高安全性，因为例如比特币是在线唯一有价值的东西之一，从来没有被黑客攻击过。一般而言，社交媒体生态系统和网络空间中存在的一个主要问题是在主要社交媒体平台上严重缺乏隐私和个人数据的无差别共享。小心你的签名假设这些平台在没有他们的许可的情况下使用个人的数据可能并不是特别准确，因为几乎每个平台都有一个“条款和条件”文档，大多数用户同意，甚至没有阅读通常文件非常长。大多数时候，这些文件中的含糊不清的陈述使得平台所有者和管理员能够行使我们今天看到的控制水平。但是，集中的平台所有者的这种广泛的控制不仅使得用户不分青红皂白地暴露，而且还通过使用他们的个人数据和身份来阻止他们获得任何可能的好处。这些是区块链在社交媒体上实施的一些问题。五年预测Bloomatch的联合创始人兼副总裁Abhishek Bhandari告诉Cointelegraph，区块链目前正在为每个行业带来革命性的变化。他指出，各行业对区块链的主要吸引力在于区块链的基础知识，用于维护多个分散节点的数据。“我认为未来五年，数字空间中的大多数平台都将使用区块链。”Bhandari肯定社交媒体已经成为人类生存中非常重要和不可或缺的一部分，区块链技术将给所有的用户带来保护和满足感。他解释说，目前的社交媒体平台在数据安全和网络犯罪方面有许多缺陷，他肯定区块链技术最终将会有效解决的问题小编：区块链技术将信息互联网进化到价值互联网，这一场互联网技术的变革，区块链的作用不可小视。zhaobi.com 已经上线BTY 比特元！四年磨一剑！锋芒出鞘。但价值还远远被低估，登录找币zhaobi.com交易吧。不定时红包雨。找币海外群：https://t.me/bityuan。
QYSNS校园圈子论坛社区（交友、博客、社交、陌生人社交）论坛校园社区系统 论坛小程序社区小程序商城论坛小程序1:1精仿小红书源码
分享一个校园社区论坛圈子源码，已上线 1年，一套开箱即用，功能完善的高颜值社区商城系统。 在安装之前，说一句，从这里开始默认你会安装宝塔，解析域名，开放安全组端口，并且会ssh登录到你的服务器。 真正运营的话，初期推荐的配置是2h4g，当然更小一点都可以，别使用那种特别小的虚拟机就基本ok。ps：并且默认安装的系统是centos 7.6，官方7.6，希望尽量能保持一致。 曾经我做过一段时间的wordpress模块，由于wp的开放性，售后排查问题变得非常困难，因为你永远不知道对方网站安装了多少插件，也不知道对方的系统环境配置，这增加了非常多的不确定因素。所以我的系统我会对各个环境的版本做限制，需要额外注意的地方已经高亮，请您理解。一、安装宝塔环境要求：php 8.0 + ngix + mysql 5.7 + redis 注意： 1、仅支持php 8.0 2、仅支持mysql 5.7+，编码选择utf8mb4 3、如果安装phpmyadmin，群友反馈安装5.0版本及以上为好。二、新建站点ps: 新建站点之后上传源码，上传到生成的网站文件夹，解压后源码获取下载地址：点击这里网站运行目录指向： /public伪静态：location / { try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string; } 配置ssl三、配置wss代码语言：javascript复制location /wss {
proxy_pass http://127.0.0.1:9602;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
proxy_set_header Connection "Upgrade";
proxy_connect_timeout 5s;
proxy_read_timeout 60000s;
proxy_send_timeout 60000s;
}四、安装redis若服务器没用安装redis，则在软件商店安装一下五、配置进程数量这里只是建议这样配置，开启过多的进程容易导致内存浪费。功能社区论坛QYSNS拥有整套完善的社区论坛功能, 独特完整的整体冷色调护眼UI设计；智能内容推送查看自己喜欢有趣的内容，喜好板块自定义分类；也可以进行自由的分享和创作获取打赏收益；圈子配合社区论坛使用圈子化管理，用户自行创建圈子管理圈子；让每个兴趣都有自己的落脚点，用兴趣连接用户，解决如何打造私域流量池难题；丰富的圈子管理系统，助力每一位创业者实现精细化运营及成功；商城QYSNS内置完善的自营商城系统，0基础搭建高颜值商城；完善的商城运营模式适用于任何行业，多模块智能商品推送并可配合社区发帖推送；可视化控制库存商品数据动态，完整售后订单管理系统；对接阿里云智能物流接口，微信商户号分销支付；轻后台QYSNS基于Dcat-Admin开发管理后台,拥有RBAC 权限管理,支持无限极权限节点；使用 pjax 构建无刷新页面,支持按需加载静态资源，松耦合的页面构建与数据操作设计,可轻松切换数据源；多主题切换,内置多种主题色等等,追求简单、易用、高品质、高效率和高颜值；预览说明：官网说明如果没有心仪的小程序，那就去自己创造一个；
