近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长，使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行，而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象，即评价对象。...Mei等人（2007）提出了一种基于pLSA的联合模型以进行情感分析，这一模型的特点在于是众多模型的混合，包括主题模型，正面情感模型和负面情感模型。如此多的模型自然是需要较多数据进行学习。...在实际应用中，主题模型的某些缺点限制了它在实际情感分析中的应用。其中最主要的原因在于它需要海量的数据和多次的参数微调，才能得到合理的结果。...对于普通的全局频繁的评价对象，使用统计频率的方法更容易获得，而且还可以在不需要海量数据的情况下发现不频繁的评价对象。也就是说，当前的主题建模技术对于实际的情感分析应用还不够成熟。...来源: 数据分析网 链接：http://www.afenxi.com/p
密码中不要包含常用的词汇，不要以生日、邮箱、用户名、手机号等作为密码等设置密码的方式已经被许多普通网民熟知。 那么在设置自己密码的时候，中国网民的安全意识是否已经足够了呢?...本文仅以2014年底的某购票网站因撞库事件泄漏的数据作为我们数据源，来分析一下目前中国网民的密码设置习惯。 先来看一下该次泄露数据的总体情况。...从泄露的数据来看，只有163人在自己的密码中使用了大写字母、下划线、@等特殊字符，这着实不怎么样。不过在这不幸的数据之中，还是发现了令人稍微兴奋的东西。...即使90后的泄露数据只占了总泄露数据的26%，仍然有超过了32%的用户为90后。90后又一次证明了自己的密码保护意识更强。 ?...普通网民面临的互联网安全风险越来越严重，在目前大多数场景还是只能依靠小小的密码保护我们的情况下，这根唯一的稻草，还是需要我们用心对待。
据统计，2014年QQ全年表情发送量超过5338亿次，8亿QQ网民中，超过90%在聊天时使用过表情。 借助QQ表情商城后台大数据，让我们来一起来了解2014年的表情故事。 ? 一、表情用户画像 ?
写在前面 前阵子参加了 DataFountain 举办的 疫情期间网民情绪识别[1] 比赛，最终成绩排在第 20 名，成绩不是太好，本文就是纯粹记录一下，遇到太年轻的想法，请大牛笑笑就好。...Trick 2 - 伪标签 这个 trick 其实也很简单，就是最后把你做的最好的模型，用来预测测试数据，然后再用这些数据和你原本的数据混在一起训练模型。...在这边你只需要上传数据和代码，设置算力容器的运行环境，把数据集绑定容器后运行代码就可以直接训练模型，不需要自己配置环境，而且都是界面化操作，非常友好。...创建数据集 参考这里 数据集管理[5] 把需要用到的训练数据和预训练模型都上传。 上传完毕后可以看到自己的数据集 ?.../数据集版本号 path 对应的是引入此数据集在容器中的路径，例如这里第一个数据集对应的就是 /openbayes/input/input0 resource 选择对应的算力容器资源 单卡 t4 env
戳视频 ↓ ↓ ↓ 以下为详细内容： 中国网民规模达9.4亿 报告显示，截至2020年6月，我国网民规模达9.4亿，相当于全球网民的五分之一，较2020年3月增长3625万。...4.6亿人因各种原因不上网 虽然网民规模很大，但我国非网民规模也不小，为4.63亿，其中城镇地区非网民占比为43.8%，农村地区非网民占比为56.2%。非网民仍以农村地区人群为主。 非网民不上网原因。...网民画像 网民中，“学生党”最多 报告称，截至2020年6月，我国网民男女比例为51.0：49.0，与整体人口中男女比例（51.1：48.9）基本一致。 网民职业结构。...小学及以下网民占比也不少，达19.2%。 网民学历结构。...此次《报告》数据显示，生鲜电商、农产品电商、跨境电商、二手电商等电商新模式也保持较快发展，用户规模分别达到2.57亿、2.48亿、1.38亿和6143万，在推动农产品上行、带动消费回流和促进闲置经济发展方面发挥了积极作用
随着近年来移动互联网的发展，手机几乎成为了大多数人不可缺少的一部分，手机也随着人们使用的越多数据积累的越多变得越智能了。 网友评论 很多人觉得感觉被算法“算计”了，那么这些算法到底是怎么实现的呢？...缺点：质量取决于历史数据，系统开始时推荐质量差。 3.社交推荐算法 推荐你关注的人的内容和你关注的人点赞或者评论的内容，这就是基于社交关系来推荐。 优点：信任度相对较高，因为关注是用户主动行为。...缺点：质量取决于关系数据，没有关系数据时无推荐内容。 最后，码仔想说的是手机是我们的工具，而不是我们的主人。要自己控制自己，让其为自身发挥价值，而不是成为手机的傀儡。
作为第一财经旗下专业的数据新媒体，DT财经则负责对数据进行清洗分析，并形成最终报告。...需要指出的是，报告展现了网民心中的金融产品“不良榜单”，其分析、统计均以新浪用户在新浪金融曝光台投诉为数据依据，并不表示新浪财经及DT财经对投诉内容有任何证实、判断或指导。...此外，报告详细分析了每个金融产品类别中投诉数量的趋势变化、投诉者的年龄结构数据，并且总结投诉者的现身说法，记录下被投诉产品和机构违规操作的惯用做法，尽可能为“投资理财小白”们提供参考。...这也是新浪财经和DT财经此次联合发布该份报告的主要意图：在信息充斥的互联网时代，我们帮助投资者从大量投诉数据中梳理出有用信息，并且进行信息提取、数据加工和分析展现。...特别声明： 本报告的分析、统计及榜单制作均以新浪用户在新浪金融曝光台投诉为数据依据，并不表示新浪财经及DT财经对此有任何证实、判断或指导
【数据猿导读】 为了不让网民继续“裸奔”，企业在增强自身平台数据安全防护手段的同时，各国立法机构也在努力。...为了不让网民继续“裸奔”，企业在增强自身平台数据安全防护手段的同时，各国立法机构也在努力。...网络用户是最大受益者 从《通用数据保护条例》中不难看出欧盟保护网络用户个人隐私的强烈决心，毕竟英国剑桥分析公司以不正当手段获取大量脸书用户数据的事件时刻提醒着人们，隐私不仅仅是奢侈品，而是还必需品。...今年3月份，美国媒体曝出，剑桥分析公司在竞选期间与美国总统特朗普合作，利用社交媒体脸书平台一款“个性测试”程序，非法获取了8700万“脸书”用户的信息。...如今，隐私问题正在成为全球对话的一部分，有越来越多的国家正在依据相同的原则来制定新的隐私保护法，规范企业行为，改变网民“为人鱼肉”的尴尬状态。（文/郭敏）
如果最近有用户收到RTF格式的Word文档，一定不要轻易打开。根据微软的紧急安全公告显示，Word所有版本均存在一个高危漏洞，并已被黑客攻击，W...
近日，QQ发布了《2016年QQ年度表情大数据》，揭秘天南地北的网民，小鲜肉老腊肉们的表情“癖好”。...全国QQ用户，天津网友最乐观 QQ表情大数据对QQ用户所发送的表达“喜悦”的表情进行综合分析，加权算出全国不同地区的QQ用户幸福指数排行。...说的更透彻一点儿，收到90后的微笑，你可能收到了假微笑…… 12星座年度表情大揭密 最后，大数据报告也围绕 “星座”纬度做了总结，12星座性格不同，惯用表情上也有较大的差异。看看你服不服？ ? .
英文：Sphinx 译文：freebuf http://www.freebuf.com/news/160692.html HTML5可能是现在最流行的网页制作手段，但小心哦，由于它的新特性，追踪网民变得非常容易...Narayanan解释说：“HTML5浏览器使用一个库来进行音频处理，但不同的软件栈结合上其他数据可以生成一个独特的指纹。同理，电池和WebRTC功能都存在这样的问题。...去年的进一步研究发现，广告网络正在使用会话重播脚本追踪用户，他把这种方法起名为“类固醇分析”。
国内2亿网民面临泄密风险 4月7日凌晨，国内就出现了针对OpenSSL“心脏出血”漏洞的黑客攻击迹象。...4月7日、4月8日期间，共计约2亿网民访问了存在OpenSSL漏洞的网站。 360安全专家石晓虹博士表示，OpenSSL此漏洞堪称“网络核弹”，网银、网购、网上支付、邮箱等都会受到影响。...目前还没有具体的统计数据显示这次漏洞造成多大的经济损失，但发现该漏洞的研究人员指出，当今最热门的两大网络服务器Apache和nginx都使用OpenSSL。...在后台，通过SSL加密的数据只有接收者才能解密。 多数SSL加密的网站都使用名为OpenSSL的开源软件包。...本次爆出的安全漏洞正存在于这款软件中，该漏洞导致攻击者可以远程读取存在漏洞版本的openssl服务器内存中长达64K的数据。OpenSSL大约两年前就已经存在这一缺陷。
今天腾讯防水墙从挂机黑产平台及其“圈养”的百万网民切入，通过真实调研案例和大家一探究竟。 一、淘汰与进化 今年29岁的何聪，原本是一家互联网公司的程序员。...据防水墙追踪分析，该挂机平台发展至今，平均每个月为需求方“贡献”公众号阅读量1亿+次，公众号增粉500万+个，投票630万+票。 ?...据防水墙调查分析，号商虽然帐号贡献量大，但在人数上只占不到1%。其余99%的平台用户，都是像小廖这类集中在下沉市场的普通民众。...他们挂在平台上的帐号，承载着一个个真实、鲜活的网民身份，这是批量自动注册的新帐号、僵尸号不可比拟的。...目前，腾讯防水墙已将各环节掌握的人员、人际、资源、设备等数据用于黑产对抗，为企业提供安全解决方案。
我记得当时在我的i7+8g的机器上爬了将近两天，大概爬取了60多w的数据。当然，实际抓取的用户数据数量肯定比这个多，只是持久化过程不同步而已，也就是抓取的好几个用户可能只有一个存入数据库中。...最后，本文提供的知乎网名数据是2017年12月份左右抓取的数据。...SSM环境的搭建； 如何在SSM项目中使用Echarts 1.3 效果图展示 细心的同学会发现，我其实只从数据库抓取了9条数据出来。因为我的SQL语句写错了（逃....）...下面以圆饼图为例，看看如何通过Ajax请求获取数据动态填充 <!...alert("图表请求数据为空，可能服务器暂未录入近五天的观测数据，您可以稍后再试！")
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
网络社交媒体和新媒体的报道不胜枚举，这些数据来源于中国网民，经过大数据的机器处理以更直观的方式回归于中国网民。这就是大数据的魅力所在。别说你不懂大数据，也许你看到的每一份报告都是大数据的产物。...中国网民和各类媒体交互出现问题？ 王宝强离婚等热点报道给媒体赚取巨大流量的同时，也令中国亿万网民与千万媒体平台陷入了交互困难当中，到底是什么「老鼠屎」，竟然差点毁掉一锅美味粥？...达观数据在媒体行业中发现事件热点，梳理传播脉络，跟踪栏目受众的喜好倾向，甄别新闻炒作。准确分析文本情感倾向，帮助应用方把握用户好恶，及时进行战略调整优化。...一个用户多种行为，每一个数据都来自一个鲜活的个体，对这些数据的分析可以得出用户的喜好和需求等可供开发的数据价值，据此来生产文化创意产品并匹配推荐，能够获得较好成效。...达观基于深度的数据挖掘和分析，生成多维度、数字化的用户模型，包括用户属性标签、兴趣标签等，从而掌握用户偏好、实现千人千面的个性化推荐。
在分词阶段把发现的新词和获取的微博话题加入到词典中，我们认为在新出现的热点事件中会出现一些高频新词，我们把这些新词挖掘出来能够对分词结果进行优化，在后续的词向量训练中也能够有所帮助，同时很多微博话题本身带有一定的情感色彩，而且网民常常通过热点话题标签来表达情感...3.调参及后处理 在对文本长度进行分析的过程中我们发现文本长度集中分布在140左右，因此在最初训练的时候选择把max_sequence_length设置为140，在后续实验中通过对测试集中多模型预测不一致的数据观察发现很多微博内容存在先抑后扬的情况...在数据分析阶段我们发现标签分布不平衡，针对这一问题我们尝试过对loss进行优化、改变样本权重和针对f1指标优化搜索标签类别权重等几种方法，最终采取针对f1指标优化的方法获得明显提升。...pdf+附书源码 PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》 【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 《Python数据分析与挖掘实战...CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏） python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程 不断更新资源深度学习、机器学习、数据分析
为了进一步了解中国网民在“夜经济”不同领域中的消费行为、趋势和未来潜力，企鹅智库通过对旗下企鹅调研平台，对全网样本进行精准抽样调研，将夜经济中包括晚餐夜宵、外卖、运动健身、逛街购物、电影、KTV、学习培训...、按摩理疗、线上娱乐等多个领域，进行数据和趋势分析，最终发布了这份《中国网民“夜经济”指数报告》。
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