项目简介本项目整体分为三个部分来进行今日头条新闻爬取将爬取下来的新闻正文部分进行实体分析，并将结果可视化用storm框架将爬取的新闻数据存入mysql本文主要介绍今日头条新闻爬取的部分,下面给出整个项目的框架 今日头条爬取部分可以参考：爬取部分 storm流处理部分可以参考：storm流处理 项目下载地址：今日头条爬取+实体分析+storm流处理代码介绍整个实体分析模块分成了四个类，主要分为事件的
对于现在我们谈互联网应用，移动APP，新零售的时候，除了经常说的注册用户数，流量，日活等词外，用得最多的一个词就是高频，只有高频才体现了了最真实的用户粘度，也只有高频才能给衍生出更多的增值服务内容和变现通道。 在前面我专门分析过今日头条，就我自己来说每天在今日头条上的停留时间也超过微信，今日头条成为了我自己高频并长停留的一个应用，估计还有很多人和我类似，今日头条已经变成一个具备大用户量，
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2024-01-14 13:06:33
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今日头条是一款基于机器进行学习的数据分析挖掘与引擎推荐技术产品，旨在为用户管理提供一个个性化的新闻资讯，实现教学内容与用户的精准连接。其吸引用户的一大亮点并不是拥有多么优质新闻资源，而是它对自身的定位“不做新闻生产者，只做新闻搬运工”。说到今日头条的迅速走红，不得不提的就是其背后运营的大数据分析平台。 众所周知，今日头条有两个主要特征。一个是个性化的内容进行推荐机制，根据不同用户的
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2023-11-20 02:30:27
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# 今日头条数据分析
今日头条是一家非常受欢迎的新闻资讯平台，每天有数以亿计的用户使用该平台浏览新闻、观看视频和分享内容。由于这么多用户产生的海量数据，今日头条需要进行数据分析来了解用户行为和提供个性化的推荐服务。本文将介绍如何使用Python进行今日头条数据分析，并提供一些代码示例。
## 数据收集
首先，我们需要从今日头条收集数据。今日头条提供了开放的API，我们可以使用Python的r
原创
2023-07-22 14:53:57
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# 今日头条数据分析工具
今日头条数据分析工具是一款用于分析和可视化数据的强大工具。它提供了丰富的功能，帮助用户深入了解和挖掘数据的价值。本文将为大家介绍该工具的基本用法，并提供一些代码示例。
## 安装和导入库
要使用今日头条数据分析工具，首先需要安装相关的库。在Python环境中，可以使用pip命令进行安装：
```python
pip install toutiao-data
```
原创
2024-01-23 03:40:54
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1.如何识别山寨APP 2.有监督学习vs无监督学习是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。最简单也最普遍的一类机器学习算法就是分类（classification）。对于分类，输入的训练数据有特征（feature），有标签（label）。所谓的学习，其本质就是找到特征和标签间的关系（mapping）。
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2023-08-24 09:08:07
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# 今日头条数据分析平台：解构与应用
在信息爆炸的时代，各类平台层出不穷，今日头条作为一款流行的新闻聚合应用，不仅提供用户信息获取和分享的便利，同时也生成了大量数据供企业和个人进行深入分析。本文将介绍今日头条的数据分析平台，通过一些代码示例，帮助大家理解如何利用这些数据进行分析，并绘制甘特图进行项目管理。
## 今日头条数据分析平台的概述
今日头条的数据分析平台主要分为几个模块，包括用户行为
原创
2024-08-29 03:45:24
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近年来，OLAP产品的竞争日渐激烈，目前企业间流行的既有Impala、Greenplum等上一代较为成熟的数据分析产品，也有ClickHouse、Kylin、Druid、Doris、StarRocks等在不同场景各具特色的新一代分析引擎。这些产品各有胜场，用户在进行选择时需要对各产品有全面的了解，并且要求产品知识紧跟最新版本，才能准确的选出适合自己公司的产品。字节跳动旗下抖音、今日头条等产品的成长
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2024-04-11 08:14:00
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# 今日头条用户数据分析入门教程
在如今的数据驱动时代，用户数据分析对于提高产品的用户体验与商业价值至关重要。对于刚入行的小白来说，实现“今日头条用户数据分析”可能听起来有些复杂，但只要理解整个流程并逐步实现，就能轻松上手。本文将为你拆解这一过程，提供详细的步骤与代码示例。
## 一、流程概述
在进行数据分析之前，我们需要明确整个流程。以下是实现“今日头条用户数据分析”的主要步骤：
| 步
原创
2024-10-25 06:19:37
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# 数据分析师面试指导：如何成功获得今日头条的职位
在数据驱动的时代，数据分析师成为了企业决策的重要参与者。今日头条作为一家领先的内容推荐平台，对数据分析师的岗位需求也在不断增加。本文将为您提供一些关于数据分析师面试的实用技巧和示例代码，帮助您在面试中脱颖而出。
## 数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括数据收集、处理和分析，通过数据洞察支持业务决策。在今日头条，数据分析师需要能够处理
# 如何实现2023今日头条用户数据分析
在当前数据驱动的时代，数据分析成为了各行各业的重要组成部分。为了帮助刚入行的小白快速上手，这里将介绍如何实现2023今日头条用户数据分析的步骤和实现代码。接下来，我们将通过步骤表格、代码示例及旅程图为你全面讲解。
## 步骤流程
下面是进行用户数据分析的基础步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
第一题：P为给定的二维平面整数点集。定义 P 中某点x，如果x满足 P 中任意点都不在 x 的右上方区域内（横纵坐标都大于x），则称其为“最大的”。求出所有“最大的”点的集合。（所有点的横坐标和纵坐标都不重复, 坐标轴范围在[0, 1e9) 内）如下图：实心点为满足条件的点的集合。请实现代码找到集合 P 中的所有 ”最大“ 点的集合并输出。 题解：要找到所有“最大
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2024-01-16 05:37:00
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我们在前两期羚珑*京准通优投实验室合作的点击率调研测试结果的基础上，继续寻找新的切入点来进行更加深入的研究。本期我们重点进行了动态与静态广告图的对比分析与测试，并提炼出了优化点击的动态元素。大促期间，希望我们本次总结出的方法论可以帮助商家朋友更高效的用设计来提升转化实现商业增长。一、一定要选择动态Banner吗？广告图只要能让用户快速识别全部售卖利益点信息即可，并不一定要动态banner。尤其对于
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2024-07-04 09:45:05
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1、【原文】今日头条算法推荐系统，主要输入三个维度的变量。一是内容特征，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条等，每种内容有很多自己的特征，需要分别提取；二是用户特征，包括兴趣标签、职业、年龄、性别、机型等，以及很多模型刻画出的用户隐藏兴趣。三是环境特征，不同的时间不同的地点不同的场景（工作/通勤/旅游等），用户对信息的偏好有所不同。结合这三方面纬度，今日头条的推荐模型做预估，这个内容在这个场景下
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2023-07-20 13:37:21
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在前文，我们用了较多的篇幅介绍了ANR 设计原理及影响因素，并根据不同场景进行了分类，如：当前消息严重耗时，历史消息耗时严重，业务异常密集执行，进程内资源抢占，进程间资源抢占等场景。为了应对系统监控能力不足以及应用侧获取信息受限的情况，我们在应用侧实现了一套消息调度监控工具，重点监控主线程的“过去，现在和将来”，同时结合相关日志对 ANR 问题的分析思路进行了总结。为了便于大家更好的理解上述知识，
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2024-01-17 11:46:26
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iOS仿今日头条顶部新闻分页近日闲来无事总是刷头条,突然发现了一个有趣的现象,如下图: 当你滑动或者点击分页的名字的时候,不管当时那个分页在哪,最后都会被滚动到最中间.我又去翻了其他的资讯类的app,发现基本很多都是这样做的.抱着求知的心态,自己也搞一个类似的新闻分页,分析一下其中的原理.本文的目录结构:[TOC]一.确定需求我们来分解以下我们的需求,新闻分页一般包括两个部分,一个头部的滚动部分
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2024-01-16 08:10:02
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这篇文章搞头条号、运营知乎等流量的兄弟们可以看看，可以让你了解到你的文章是怎么被推荐的、通过很好的配合头条、知乎等的技术架构、机制可以增加你文章的曝光。 今日头条以前进入各大app的流量主要被几部分刮分，一个是app内搜索、一个是固定频道、
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2023-10-27 09:18:08
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— 剑气纵横三万里，一剑光寒九百州前言：Java语言开发的后台系统（VUE架构），整合Swagger API，相较其他框架结构，有着语言简单，配置方便，轻量化，结构安全稳定的优点。今日头条在这3-5年内迅速崛起，在移动端新闻领域占到60%-90%。除去内容为王，头条新闻的标杆效应，在技术上也是可圈可点。这里立哥结合相关开发经验，就带大家领略下相关风采。用户建模 今日头条客户端开发采用kafka通讯
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2023-07-28 22:03:24
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今日，头条官方宣布再度升级灵犬服务系统。除了反低俗能力升级外，新版“灵犬”增加语音识别功能，支持用户以语音输入方式对内容进行反低俗检测，具备反色情低俗、反暴力谩骂、反标题党等能力。据悉，此次升级是“灵犬”上线一年多以来的第二次重大版本更新。至此，“灵犬”的检测服务已经覆盖了主要的低俗低质内容类型。 据介绍，“灵犬反低俗助手”于2018年4月8日正式上线，是今日头条研发的一款人工智能反低
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2023-12-11 10:43:48
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hi，前面几篇已经讲了appium环境的搭建、设备的连接， 那么接下来就会讲appium如何使用。我想通过appium操作，自动给手机安装一个app，比如说安装今日头条，那么如何操作呢？下面就开始实操：先在网上下载今日头条apk文件，保存在本地电脑。然后启动appium。打开appium，点击【start sever v1.7.2】。启动后，我们可以看到这两行字，说明已经启动成功了。这个界面也可以
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2023-08-26 12:52:22
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