举个例子，假设你运营着脸书，想使用Messager数据为如何更好地向用户投放广告提供一些见解。而Messager拥有着12亿月活跃用户。在这个案例中，大数据就是用户之间的对话。...示例1：你的时间轴 在这个示例中，我们将会从你的Twitter动态中拉取最新的微博。通过使用API对象的home_timeline()函数可以做到这一点。随后把这些结果存在某个变量中，并循环打印。...# 使用API对象获取你的时间轴上的微博，并把结果存在一个叫做public_tweets的变量中 public_tweets = api.home_timeline() # 遍历所拉取的全部微博...让我们来拉取Twitter账号@NyTimes的最近20条微博。 ? 我们可以创建变量来存放待拉取的微博数量（即count），以及待拉取的用户（即name）。...这种类型数据的流行应用包括有： 对指定的用户进行分析，分析他们是如何与世界进行互动的 寻找Twitter的影响者并分析他们的粉丝的趋势和互动情况 监控某个用户的粉丝的变化情况 示例3：使用关键字查找微博
举个例子，假设你运营着脸书，想使用Messager数据为如何更好地向用户投放广告提供一些见解。而Messager拥有着12亿月活跃用户。在这个案例中，大数据就是用户之间的对话。...示例1：你的时间轴 在这个示例中，我们将会从你的Twitter动态中拉取最新的微博。通过使用API对象的home_timeline()函数可以做到这一点。随后把这些结果存在某个变量中，并循环打印。...# 使用API对象获取你的时间轴上的微博，并把结果存在一个叫做public_tweets的变量中 public_tweets = api.home_timeline() # 遍历所拉取的全部微博 for...让我们来拉取Twitter账号@NyTimes的最近20条微博。 ? 我们可以创建变量来存放待拉取的微博数量（即count），以及待拉取的用户（即name）。...这种类型数据的流行应用包括有： 对指定的用户进行分析，分析他们是如何与世界进行互动的 寻找Twitter的影响者并分析他们的粉丝的趋势和互动情况 监控某个用户的粉丝的变化情况 示例3：使用关键字查找微博
这里提给 push 和 pull 各提一个经典问题： 第一个问题是 push 模型下，由于粉丝众多，推文占用容量过大的问题，一种解决思路是在粉丝的时间线中只存储推文 id，但是这样的话在聚合的时候需要一次额外的根据推文...第三种方式是根据用户 id 来做 hash，保证某一个特定用户的推文只存储在同一台机器上，但这个方式有两个问题，（1）有时候某特定几个用户会火，导致 load 不均，这种情况需要用良好设计的 Cache...用户推文的时候，根据用户所应对的策略，如果需要 fan out 推文的 id 到粉丝的时间线中，就要把这个事件进 queue，由于它是异步模型，这一步可能会有不同程度的延迟。...Aggregation Service 是用来从多个存储节点中为某个用户拉取数据（pull 模型），合并时间线，并返回的。为了提高效率，这里是多个并行拉取，再聚合的。...这些数据可能是即时拉取的（pull 模型），也可能是已经，或者部分已经在之前的 Fan-out 流程中写入存储而准备好了的（push 模型）。
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。...Twint利用Twitter的搜索语法让您从特定用户那里搜索推文，特定主题，主题标签和相关的推文，或者从推文中挑选敏感信息，如电子邮件和电话号码。...： 1.twint -u username- 从用户的时间线中删除所有推文。...2.twint -u username -s pineapple- 从包含pineapple的用户时间线中删除所有推文。...-u username --user-full 从用户列表中获取用户的用户信息 twint --userlist inputlist --user-full 参考来源：GitHub，FB小编周大涛编译
挑战在于根据tweet的文本、关键字和位置，将其归类为是否真的是灾难。...引用Kaggle的数据描述： id—每个tweet的唯一标识符 text—tweet的文本 location—发送tweet的位置（可能为空） keyword—来自tweet的特定关键字（可能为空） target...提及 在Twitter上，提及允许用户通过tweet互相称呼。...标签 Twitter上的标签允许用户发现与特定主题或主题相关的内容。...你可以考虑建立一个算法来访问站点，提取域名，以及在页面上爬取相关元素（例如页面标题）。 下一步行动 现在我们已经探索并预处理了数据集，现在是时候在它们上尝试机器学习模型了！
总的来说，当一个用户发送推文，我们应当获取该用户的关注者列表，并更新这些关注者的时间线（将内容相同的推文插入它们的时间线）。时间线可以用列表或是平衡树表示（以推文发送时间的数据作为节点）。...如果这个程序可以找出标题中包含“Inter”的所有电影（包括并没有以“Inter”开头，但是标题中包含这个关键字的电影），并且该列表将按电影的评分或与该特定用户相关的内容进行排序就更好了（例如，某用户更喜欢惊险片而不是戏剧...这个问题也可以很容易应用到亚马逊的商品搜索中，因为用户通常通过在亚马逊上输入他们感兴趣的内容（如“图算法”）来查找相关产品，并得到以商品评分排序的清单。...这里需要注意的是，在不同的树中同一个物品重复出现并没有问题，因为通常用户可以使用多个不同的关键字找到同一个物品。...可能有很多物品共享相同的关键字，因此我们将这些项目保存在按照评分排序的二叉搜索树中。当用户搜索某个关键字时，他们会得到按评分排序的物品列表。我们如何从排序了的树中获取列表呢？答案是通过中序遍历。
这里有一些问题对于设计在进入下一步之前应该回答的问题： •我们服务的用户是否能够发布推特并跟踪其他人？ •我们是否也应该设计来创建和显示用户的时间线？ •推特会包含照片和视频吗？...•系统的预期规模（例如，新tweet的数量、tweet视图的数量，每秒的时间线生成数（等等）？ •我们需要多少存储空间？我们将有不同的号码，如果用户可以有照片和他们推特上的视频。...•由于我们将存储大量数据，我们应该如何将数据划分为是否将其分发到多个数据库？我们是否应该尝试将一个用户的所有数据存储在同一个服务器上数据库？会引起什么问题？...(分布式数据库，分库分表，数据一致性) •我们将如何处理那些经常发推特或关注很多人的热门用户？...（热数据问题） •由于用户的时间线将包含最新（和相关）的推文，我们是否应该尝试存储我们的数据在这样一种方式，是优化扫描最新的推特？
非功能性需求 1.我们的服务需要高度可用。 2.系统可接受的时间线生成延迟为200ms。 3.一致性可能会受到影响（为了可用性）；如果用户没有看到某个用户的tweet，但是，它本身应该是可用的。...我们必须显示每条推文的照片（如果有照片的话），但我们假设用户在他们的时间线中每看三次视频。...从需求中可以清楚地看出，这将是一个重读系统。 在较高的层次上，我们需要多个应用程序服务器来为所有这些请求提供服务，前面有负载平衡器用于流量分布。...因此，我们可以从尾部删除tweet，为新tweet腾出空间。...3.用户看到的刷新时间线的平均延迟。 通过监视这些计数器，我们将了解是否需要更多的复制、负载平衡或缓存。 13、扩展要求 我们如何提供物料？
新闻推送中的每一项都必须是由用户关注的人或者是用户自己发布的推文。推文必须 按照时间顺序由最近到最远排序 。...数据结构设计 用户系统 用户之间存在 关注、被关注、互相关注三种关系，逻辑上形成网状结构，可以使用关系型数据库保存，可以快速检索用户之间的关系。...查询（方案一）拉取合并 如果以用户角度保存推文，每个用户有一个时间排序链表，则选择推文链表并按时间顺序返回10条，直观上是一个K排序链表合并的问题。...查询（方案二）拉取遍历 如果所有推文形成一个链表，可以从头遍历链表按关注关系选择推文即可，这种方法也属于惰性拉取，但预期的关注关系应该是稀疏的，这种拉去效率会很低，带来大量miss查询，只适合纯内存解题场景...（比如文末code） 查询（方案三）推送 相对于惰性拉取，可以在每个用户发布推特后，主动把推文发送到被关注者，这样在用户读取推文时，无需检索关注者，只需读出收到的最新10条即可。
在本文，我们涉及了微博中谣言检测的问题并探讨3类有效特征：基于内容，基于网络和微博特定模块谣言。此外，我们将展示这些特征如何有效地识别不实信息者，认可谣言并帮助其传播的用户。...我们从Twitter人工收集了上万条tweet并且我们的检索模型如何实现0.95的平均精度（MAP）。最后，我们相信我们的数据集是第一个基于谣言检测的大规模数据集。...5.方法 在本节中，我们描述一个通用框架，只要给出一条tweet，预测（1）：它是否是一个谣言相关状态，如果是这样（2）：用户是否相信谣言。...这种交互通常容易检测，因为转发的消息通常开始具体模式为：RT @user。我们使用这个属性来推断重新发送的消息。 让我们假设一个用户ui从用户uj（ui：”RT @ujt”）转发tweet t。...5.3 tweet的具体内容 我们的最终的特征集是从特定Twitter中提取额内容：主题标签hashtags和网址urls。
不仅如此，从安卓手机发出的tweet要更加愤怒、情感更负面，而从iPhone发出的tweet则要相对缓和，同时附带图片。...数据库 首先，我们使用twitteR package中的“Timeline函数”，提取Donald Trump的时间线， ?...在以下的分析中，我会过滤到这些引号里的内容，因为它们不属于Trump自己发布的tweet。 此外，我们还能看出在共享超链接和图片方面，安卓手机和iPhone的不同， ?...很多“饱含”感情的词，比如“糟糕”（badly）、“疯狂”（crazy）、“软弱”（weak）和“无力”（dumb）基本上都由安卓手机发布。...这一结果也证实了，与负面情感相关的词语更常见于Trump的安卓手机消息当中。
例如，如果用户输入了两个标签 metric 和 IP，倒排索引可以帮助我们快速找到所有匹配的时间线。这种技术在搜索引擎中非常常见，而在时序数据库中也有其特定的应用。...第二层映射则将每个IP关联到一个时间线列表，记录相关事件或数据点。这样的结构允许我们快速定位到特定IP对应的时间线，从而高效地进行数据检索。...3.3 增加缓存 在 HoraeDB 中，缓存是优化读取路径的关键组成部分。通过火焰图分析，我们发现最耗时的步骤是从远端对象存储（如 OSS）拉取数据，这一步骤涉及网络 IO，是明显的性能瓶颈。...当系统判断用户需要拉取大量数据（例如 100 M）时，我们会将数据拆分成多个部分，并通过多个后台线程并行拉取。这种方法不仅提高了单个文件的拉取效率，也显著提升了冷查询的处理速度。...许多社区用户主动接触我们，并在他们的生产环境中部署使用 HoraeDB。作为一个开源产品，所有相关代码均可在 GitHub 上找到。
具体的算法等会讲解。不过，就算我们掌握了算法，应该如何编程表示用户 user 和推文动态 tweet 才能把算法流畅地用出来呢？这就涉及简单的面向对象设计了，下面我们来由浅入深，一步一步进行设计。...除此之外，根据面向对象的设计原则，「关注」「取关」和「发文」应该是 User 的行为，况且关注列表和推文列表也存储在 User 类中，所以我们也应该给 User 添加 follow，unfollow 和...如果你对优先级队列不太了解，可以理解为它可以对插入的元素自动排序。乱序的元素插入其中就被放到了正确的位置，可以按照从小到大（或从大到小）有序地取出元素。...假设有三个 Tweet 链表按 time 属性降序排列，我们把他们降序合并添加到 res 中。注意图中链表节点中的数字是 time 属性，不是 id 属性： ?...至此，一个简化的 Twitter 时间线功能就设计完毕了。 四、最后总结 本文运用简单的面向对象技巧和合并 k 个有序链表的算法设计了一套简化的时间线功能，这个功能其实广泛地运用在许多社交应用中。
单词相关性分析—那么人们对社交距离的感觉如何？...隔离或远离社交可能会在情感上带来挑战，我想进一步了解人们在此期间的感受。 单词相关性使我们能够研究一对单词在数据集中一起出现的常见程度。它使我们对特定单词及其与其他单词的关联有了更多的了解。...隔离期间，待在家里期间感觉的单词相关性 从“无聊”，“压力”和“卡住”的单词相关性中得出的见解： 人们在感到无聊时会使用TikTok（抖音的海外版）和游戏来消磨时间 乏味几乎可以概括大多数人在2020...隔离期间，待在家里期间所采取措施的单词相关性 从“玩耍”，“阅读”和“观看”的词相关性中得出的见解： 大多数人可能会通过玩游戏，看电影和视频来度过自己的时间 人们花时间阅读他们的孩子 人们在此期间也终于有时间阅读...因此，我研究了该词与其他术语的相关性。 ? 从“生日”，“社区”和“金钱”一词的相关性得出的见解： 生日聚会被取消。
因此，当用户请求价格范围时，我们从价格表中获取房源 ID，将结果裁剪成固定大小（即分页，通常在一页上显示 10-30 个项目），然后使用每个房源 ID 获取完整的房源对象。请记得，要注意平衡。...因此基于该示例，无论何时 Liz 发推特，Spone Bob 和 Ann 都必须在他们的时间线上找到特定的推文。一项普遍使用的解决该问题的技术是为每个用户的时间线保持独立的结构。...如果我们将返回标题中包含「Inter」的所有电影（不仅仅是以「Inter」开头的电影）那就太好了，并且该列表将根据电影的评分或与该特定用户相关的内容进行排序（喜欢惊悚片比戏剧更多）。...基本上，我们需要通过搜索关键字进行快速查找，然后获得按关键字排序的结果列表，这很可能应该是电影评级和/或基于用户个性化数据的内部排名。...可能有许多物品共享相同的关键字，因此我们将这些物品保存在按照评分排序的 BST 中。当用户搜索某个关键字时，他们会得到按其评分排序的物品列表。我们如何从排序的树中获取列表？通过按顺序遍历。
因此，让我们看看能否从工程的角度增进对这个对话的了解。 Twitter 是如何工作的 主时间线视图 Twitter 为用户提供了两个版本的主时间线视图：默认的算法推送“主页”以及 “最新推文”。...核心推文关系 时间线（Timelines）—— 来自特定账户的逆时推文流。 喜欢（Likes）—— 喜欢推文是一种核心的用户互动行为，表达对推文的兴趣。请注意，“喜欢”在历史上曾被称为“收藏”。...从 Twitter 的公共 API 获得的数据只是 Twitter 内部跟踪数据中的一小部分。...，同时考虑最新推文的原始时间线， * 以及包含潜在相关推文的网络图时间线子集。...为了应对这一挑战，Twitter 为特定的 API 合作伙伴提供公共 Tweet Firehose 的 1% 抽样版本，以及获取更小过滤流子集的能力。
背景介绍Twitter是一个广泛使用的社交媒体平台，用户可以发布和分享短消息、图片和视频。对于需要分析特定话题或趋势的视频内容的用户来说，能够自动化地从Twitter上提取视频链接将大大提高工作效率。...在本例中，我们将使用一个免费的代理服务器，但在实际应用中，你可能需要使用更可靠的代理服务器以获得更好的爬取结果。...数据存储：将提取的视频链接存储在数据库或文件中，以便后续分析。用户代理和头信息：设置用户代理和头信息，模拟浏览器行为，减少被检测为爬虫的可能性。...结论从Twitter搜索结果中批量提取视频链接是一个涉及多个步骤的过程，包括设置Twitter API认证、搜索推文、解析HTML内容以及处理反爬虫机制。...通过使用Python和相关库，你可以自动化这一过程，大大提高工作效率。随着技术的不断进步，你可以通过优化和扩展你的代码来应对新的挑战。
2.提供一种可用于检测模型是否忘记了特定数据的解决方案，包括当数据源有重叠时这样具有挑战性的情况 研究人员将该方法用在了自动心脏诊断挑战赛（ACDC）的中一个心脏病理学的诊断任务上，并试验了几种基准数据集...FaceScape数据集提供了18,760个纹理化3D面部，这些3D面部模型从938个主题中捕获，每个面部都有20种特定的表情，包含经过拓扑统一化处理的毛孔级别的面部几何图形。...这些精美的3D面部模型可以表示为适用于粗糙的形状表示的3D可变形模型，还可以表示为用于详细的几何形状的位移图。...自发布以来，CORD-19数据库中的资料已被下载超过75,000次，并已成为许多Covid-19文本挖掘和发现系统的基础。...https://github.com/AlexeyAB/darknet 新冠病毒信息是如何在社交媒体中被误传的 https://usc-melady.github.io/COVID-19-Tweet-Analysis
发生退化的最常见原因是负载增加：并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。 可扩展性，描述系统应对负载增加的能力。...对此有如下的 处理方案 方案一：关系型数据模型 将发送的新推文插入全局的推文集合。当用户查看时间线，首先找所有的关注对象，列出这些人的所有推文，以时间为序来排序合并。...当用户推送新推文，查询其关注者，将推文插入到每个关注者的时间线缓存中。因为已预先将结果取出，之后访问时间就是线性性能，很快。...大多数用户的推文在发布时继续以一对多写入时间线，但少数大V用户除外，对这些用户采用类似方案一，其推文被单独提取，在读取时才和用户的时间线主表合井。这种混合方案能提供始终良好表现。...即若95百分位数响应时间为1.5s ，表示100个请求中的95个请求快于1.5s，而5个请求则需要1.5或更长时间。
事实上，可以使用空提示，即既不包含特定于任务的模板也不包含训练示例的提示，并且可以在大量任务中手动调整提示，从而获得具有竞争力的准确性。...然而，当这些模型应用于特定的领域时，往往会出现领域转移的问题，并且会带来延迟和容量限制的微调和在线服务的挑战。在本文中，我们提出了一个通用的方法来开发小型，快速和有效的预训练模型，为特定领域。...通常，这些主题与这些Tweet帖子的发布位置相关。...在这项研究中，我们利用数以百万计的Twitter帖子和最终用户领域的专业知识，利用自然语言处理（NLP）技术构建了一套深层次的神经网络模型，以预测非地理标记的Tweet帖子在不同粒度级别（如邻域、zipcode...尽管我们的方法非常简单，并且没有使用任何相关标签进行训练或开发，但是我们的方法在官方的TREC-COVID评估（一个与COVID相关的生物医学搜索竞赛）中的表现相当或更好。
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