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社交媒体工具｜Mixlab推荐
作为全球知名职业社交网站，目前注册用户数量7.4亿，聚集了大量的职场精英。 据六度空间理论，全世界任意两个人之间的关联人脉，不超过6个。 在当今社交网络时代，随着领英等社交平台的兴起，这一数字已经大大缩减。现实生活中，你可能只认识几百人，但是通过领英，你能覆盖的人脉可能超过百万。 作为增长黑客必备的技能之一就是善于在各种社交媒体上做用户增长。好用的配套工具自然不可缺少。今天给大家介绍一款领英的内容运营工具。 ，我研究了producthunt上的一些相关推荐。 下图领英图标就是本文提到的inlytics工具： 从另外一张图谱，我们可以看到producthunt的推荐逻辑，更多地追求推荐的多样性。
83610发布于 2021-07-08 - 来自专栏活动
利用社交网络数据改进推荐系统
为了解决这些问题，研究者们开始关注社交网络数据在推荐系统中的潜力。社交网络数据包含了用户之间的社交关系、互动记录、社交网络中的内容传播等信息。 新用户的社交关系、好友喜好等信息可作为推荐参考。 个性化推荐 社交网络数据帮助推荐系统更好理解用户兴趣偏好。通过分析用户的社交关系和互动记录，可生成更个性化的推荐内容。 社交网络数据的获取与处理 在利用社交网络数据改进推荐系统时，数据的获取与处理至关重要。 通过图的遍历或传播算法，可以进行推荐。 基于矩阵分解的推荐算法 在传统的矩阵分解算法中加入社交网络数据，构建用户-物品-社交三元组矩阵。 向用户提供隐私设置选项、解释推荐结果的依据、以及增加用户对推荐内容的控制权，都是提高用户信任度的有效措施。 随着社交网络的迅速发展和推荐系统技术的持续进步，社交网络数据在推荐系统中的应用前景十分广阔。
78700编辑于 2024-08-11 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
社交网络SNS的好友推荐算法
花了几天看了些做社交的好友推荐，现在很多App都有社交场景，本身就是做用户的场景，所以以后肯定要在这块有一些应用。 在社交网络中, 可以根据现有的社交网络图给用户推荐新的好友, 比如给用户推荐好友的好友。基于好友的好友推荐算法可以用来为用户推荐在现实社会中相互熟悉而在当前社交网络中没有联系的其他用户。 社交兴趣度 本文对根据社交图谱计算用户相似度的传统方法进行改进, 从共同好友和互动情况两方面来表现用户之间的关系亲密程度, 从而计算出目标用户对待推荐用户的社交兴趣度, 以此描述目标用户和待推荐用户成为好友的可能性 综合社交和兴趣的好友推荐 不同的社交网络中人们的目的和侧重点往往是存在差异的, 因此, 人们通常在不同的社交网站建立不同的关系网络。 最后综合社交和兴趣两方面因素获得最终评分, 将评分最高的k位用户推荐给目标用户。
3.1K10发布于 2019-02-13 - 来自专栏全栈程序员必看
hexo博客主题推荐_wordpress社交主题
添加动漫人物 安装插件hexo-helper-live2d npm install --save hexo-helper-live2d 安装下载动画人物库, 动画人物有很多, 可以网上查询资料, 下面推荐几种 博客根目录下生成/source/movies/index.md文件: hexo new page movies /source/movies/index.md文件添加如下内容: --- title: 电影推荐 date: 2021-08-25 19:56:04 type: movies --- ## 精彩电影推荐 ### 怒火·重案 {% mtime 263501 %} ### 再见，少年 {% mtime 发布时间，强烈建议填写此选项，且最好保证全局唯一 author 根 _config.yml 中的 author 文章作者 img featureImages 中的某个值 文章特征图 top true 推荐文章 （文章是否置顶），如果 top 值为 true，则会作为首页推荐文章 cover false 表示该文章是否需要加入到首页轮播封面中 coverImg 无 表示该文章在首页轮播封面需要显示的图片路径，如果没有
73K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏机器之心
当推荐遇到社交：美图的推荐算法设计优化实践
机器之心专栏 作者：汤斌 本文是美图高级算法专家汤斌的一篇文章，重点介绍了社交网络背景下推荐算法面临的挑战，以及应对的方法。 在美图公司社交战略部署下，推荐算法存在多方面的挑战，为了解决这些挑战，我们团队从工具和算法两个方面分别开展了工作。 推荐算法的技术挑战 目前，美图公司旗下拥有多款社交产品，比如美图秀秀社区、美拍短视频社区等。针对这几款社交产品，不管在内容上还是产品背景上都有着自己的特点。 针对多个不同形态的社交产品，推荐算法存在以下三个方面的挑战： 场景多，人力少：多款社交化产品合计十余个推荐场景，在当前的人力下，工作量是比较艰巨的； 场景、用户差异大：不同场景下，用户的消费习惯和使用意图 在美图的多个社交场景中，我们进行了尝试，并取得了比较大的在线提升。其中，在美拍双列 feed 流场景下，人均关注提升 11.43%，人均播放时长提升 12.45%。
1.6K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏finleyMa
6月推荐网站
sourcegraph 装了chrome扩展之后，比如在github上分析源码的好伙伴。提供定义跳转，引用及搜索等功能。
1K40发布于 2018-09-10 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
如何开启你的元宇宙社交之路？元宇宙社交产品推荐 #Bigscreen #元名片
http://mpvideo.qpic.cn/0bc324acyaaa3magjmbtcjrfbv6dftlqalaa.f10003.mp4? wxv_2314176659349929988&format_id=10003&support_redirect=0&mmversion=false Bigscreen Bigscreen 是一款元宇宙社交产品 支持用户形成丰富的社交关系的集成网络，涵盖工友、兴趣朋友、娱乐伙伴等多重社交关系。 Bigscreen 协同办公 Bigscreen 组队游戏 - 元宇宙社牛第二步 我的朋友遍天下～ http://mpvideo.qpic.cn/0bc3fmac2aaahiaobjrtcnrfak6dfuvqalia.f10002 ，保证了多样的社交需求。
57720编辑于 2022-04-12 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
一个产品经理的社交6问 | SNF 社交斋戒特写之二
C君，一个梦想是成为Snapchat CEO那样的90后产品经理，面对社交软件时，他有着非常专业的视角和极其独特的想法。 C君觉得对于自己来说，去体会脱离社交软件的生活，是一件很有用的事。 社交网络对于他们来讲是一个必然的存在，他们天然地习惯于用社交网络交流沟通，实际上并不知道没有社交网络的状态是什么样的。 为什么人们提到焦虑的时候容易想到社交软件？ 这个发现让C君感到非常有意思，因为原本微信这类社交软件被认为可以用来利用你的碎片化时间，但更多的时候，似乎因果倒置了。 社交成瘾还是手机成瘾？ “聊天少了，看斗鱼直播的时间却多了。” 这样做虽然可能社交网络或者是社交媒体时间用的比较少了，但是大部分的时间被他花在了看直上播，即使他实际上并没有那么喜欢。 C君突然觉得，之前一直会以为自己是社交重度成瘾的人其实是一种错误的想法，其实每天早上一醒来没戴眼镜就开始刷朋友圈的他，并不是因为重度社交成瘾，而是因为重度手机成瘾。
93450发布于 2018-03-05 - 来自专栏CRM日记本
Salesforce社交营销工具Radian6介绍
一、 Radian6到底是什么？ Radian6是一个平台，使企业能够监控和参与到整个社交网络中的对话中，当你配置一个搜索后，Radian6平台能够从超过1.5亿个全球网站中获取结果，这些来源包括： 主流新闻网站 博客 论坛 评论 Radian6包含以下的元素。你可以从这些元素中选择满足倾听和互动需求： 分析仪表板：基于网络的社交媒体监控和互动平台，可根据您的搜索情况为您提供实时的在线交互对话。 ? Radian6手机应用：Radian6 Mobile将Radian6平台的关键互动功能带入您的iPhone。直接与您的社区接触或使用工作流程将帖子路由到最合适的人员手中，即便你不在电脑前。 Radian6 Mobile对与Radian6 Engagement Console用户可免费使用。 ? 交互控制台：协调您的团队与Radian6捕获的社交媒体帖子的用户进行互动。
2.2K30发布于 2019-04-16 《深挖React Native社交应用：好友推荐算法设计全解析》
而其中，好友推荐算法宛如社交应用的“心脏起搏器”，源源不断地为社交网络注入活力，它精准洞悉用户潜在需求，巧妙拓展社交圈子，使社交互动愈发多元。 深入探索React Native中构建社交应用的好友推荐算法，不仅是技术探索，更是开启社交应用成功大门的关键。三元闭包理论，作为好友推荐算法的基础理论，深刻揭示了社交关系的本质。 活跃用户更有可能与新推荐的好友建立联系，对于活跃度高的用户，算法可加大推荐力度，提供更多优质的潜在好友，激发他们更多的社交互动，为社交应用增添活力。 时间和空间是影响社交关系的重要因素，在好友推荐算法中融入这两个维度，能使推荐更贴合用户实际需求。从时间维度看，用户的社交兴趣和需求会随时间变化。 在React Native构建的社交应用世界里，好友推荐算法是连接用户、拓展社交网络的关键纽带。
36500编辑于 2025-05-06- 来自专栏机器学习与推荐算法
TKDE2023 | 基于双曲图学习的社交推荐算法
TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。 具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。 论文：ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10361607 社交推荐提供了一个辅助的社交网络结构以增强推荐性能。 更多社交推荐算法的背景知识与经典算法可参考社会化推荐浅谈和深度学习技术在社会化推荐场景中的总结。 然而，欧几里得空间在表示图的自然幂律分布时会出现结构扭曲，导致基于图的社交推荐结果不尽理想。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。首先，由于社交网络和用户-物品交互之间存在语义差距，如何在双曲形式下解决社交推荐的异质性问题？
2K10编辑于 2024-01-03 - 来自专栏技术成长
图算法解决方案：社交网络中的好友推荐系统
背景介绍社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。 好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。2. 实现步骤2.1 数据预处理获取社交网络中的用户数据，包括用户信息、好友关系等。 根据相似度排序，推荐相似度高的其他用户作为好友。3. 关键细节3.1 数据预处理在数据预处理阶段，我们需要处理以下关键细节：数据收集：获取社交网络中的用户数据，包括用户信息、好友关系等。 好友推荐：根据相似度排序，推荐相似度高的其他用户作为好友。4. 总结该图算法解决方案使用社交网络中的好友推荐作为实际场景，采用Louvain算法进行节点聚类，从而实现好友推荐。 在实现过程中，需要进行数据预处理、图算法选择和图算法实现等步骤，并考虑数据转换、社交网络中节点聚类算法选择、图算法库选择、图数据的载入、社区划分、相似度计算和好友推荐等关键细节。
1.4K51编辑于 2023-10-30 - 来自专栏Web技术布道师
推荐6-Go maps in action 翻译
hash table 可能是计算机科学领域最重要的一种数据结构，不同的实现方式会有不同的特性，但通常来说都会提供快速查找、增加和删除的操作。Go 内置了一个名为 map 的 hash table 。
87420发布于 2019-09-06 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【推荐】社交网络大数据将直接影响企业的变现能力
随着社交网络日益发展，人们乐于在社交网络上分享自己的生活，拓展自己的人脉。这一系列活动背后，是基于社交网络的巨大数据。 随着信息技术的迅猛发展，参与到社交网络的人越来越多，人们乐于在网络中去分享自己的相关信息，拓展自己的人脉。企业甚至能通过社交平台去直接影响客户，一切都似乎因为社交网络的出现而变的美好。 社交网络分析与圈子划分 社交网络的分析存在着许多有意思的研究课题。 例如，在社交网络中社区圈子的识别、 社交网络中人物影响力的计算、信息在社交网络上的传播模型、虚假信息和机器人账号的识别、基于社交网络信息对股市、大选以及传染病的预测等。 包括飞信、米聊、微信等产品，如果真的能够做成基于手机通讯录的社交网络，我们就可以通过异构的社交网络对社交圈子进行综合性的判断，其价值不可估量。
986120发布于 2018-03-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【推荐】2016年文本、语义、社交分析十大趋势
大数据时代，文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”，可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。 目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是，文本、语义和社交分析技术依然处于成长期，在一些领域，例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步，而在相对成熟的领域，例如用户体验、社交聆听和用户互动方面，还有很大的提升空间。 如今社交媒体渠道中的语音和视频数据越来越多，这些非文本数据有着不同的分析元素，例如语调、语速、声高等都有其含义。 七、ISO表情符号分析 2015年社交媒体领域最热门的莫过于表情符号，相比图片、文字和视频，表情符号更简洁、更易用，也更有趣。
92360发布于 2018-04-23 - 来自专栏deepcc
js判断IE6（推荐方法一）
不得不使用判断的方法 //方法1:推荐 if ( /MSIE 6/.test(navigator.userAgent)){ } //方法2： if ( navigator.appVersion.indexOf ("MSIE 6")>-1){ } //方法3：检查浏览器能力来判断是否是IE6 if ( !!
5.9K80发布于 2018-05-16 - 来自专栏PDF转换docx
6大多人协作工具推荐
在社会发高速发展的今天，越来越多的人加入了在线办公的大军中，所以就有很多的在线办公难题需要解决，比如多人在线协作等等，今天我就为大家带来6款多人协作办公软件的测试，接下来请往下看。 而且没有任何捆绑，套路付费内容等等，这也是我为什么极力推荐它的原因。主要协作功能； ONLYOFFICE支持云端使用，可以实现多人实时在线编辑，协同工作。 结语； 好了，今天就给大家测试这6款协作软件，如果大家以后向要测试其他的软件尽管私信或者评论区留言给我，我会尽量满足大家的要求。
4.4K40编辑于 2023-01-06 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
喜欢社交就去社交，不必刻意去减少｜SNF 社交斋戒特写之一
小X是国内最早进入网络社交领域的用户。 ——喜欢社交就去社交，不必刻意减少 小X的在英国的好朋友就为了和她保持联络被迫新下载了QQ。 斋戒结束后的第二天，小X的微信全天使用时长又到达了5、6个小时的水平。除了补斋戒期间的微信课程群中错失的信息用去的1.5小时，小X觉得剩下的4个小时就是回到了斋戒前的水平。 但是冷静下来，小X收获的最大感悟就是：不喜欢社交也不用强迫他社交，喜欢社交就去社交，也不用刻意去减少。 小X解释道：“有的人会觉得自己特别不擅长社交，或者是很烦这么多社交，其实社交这个事情的多和少与你的个人发展可能没关系，因为我有朋友就是那种一天可能就看一次手机的人，你永远找不到这个人，但也没有人缘不好或者引起其他问题
1.4K60发布于 2018-03-05 - 来自专栏肉眼品世界
全球主流社交媒体算法解析：Facebook、YouTube、Twitter如何利用算法推荐内容？
当你进行网络搜索，滚动浏览社交媒体上的信息，或者从Spotify上接收到歌曲推荐时，实际上你正在被算法指导，甚至算法比你本人更了解你的消费习惯。 每天，你的决策和选择都会受到算法的影响。 将优先推荐Messenger共享的链接 用户的积分（页面的完整性，共享历史等）是排名因素 被用户分享并引起进一步讨论的品牌或发布者内容将获得优先推荐 Facebook算法将优先推荐实况视频，因为它会收到更多互动 根据Buffer的研究，每天发布五条内容或许是最佳方案 标题党，以及要求人们“点赞，评论或分享”的内容会被降低权重 耸人听闻的内容会被该算法标记 Facebook算法将降低出现标题错误的文章的排名 6 你与他人的互动越多，算法就会更多地为你推荐他所关注的内容（如果他们关注你的话） 5 / Twitter算法排名因素—— ? 6 / 如何适应Twitter的算法？ 1 / 推荐算法与儿童安全 在过去的几年中，YouTube的推荐算法遭到了抨击，因为有关儿童的视频中出现了问题评论，算法还自动填充恋童癖相关的内容。。
3.8K20发布于 2021-01-06 - 来自专栏刘旷专栏
社交命运的新主宰：AI社交
AI入侵社交 如今，随着AI技术的发展，社交网络把每个人连接成一个整体的同时，也在越来越智能化，AI已经渗透到社交的各个方面，我们在网络上的每一次社交行为背后可能都有着AI的影子。 ，将标签信息进行匹配，把匹配度最高的人推荐给对方。 这就造成社交行业几乎被腾讯、陌陌等社交软件巨头分割的垄断局面，目前“AI+社交”的市场门槛太高，尚且只有社交软件的巨头们玩得起。 2.缺乏合理变现模式。 在笔者看来，“AI+社交”的核心依然是社交，导致ZAO热度迅速下降的原因除了法律因素外，最主要原因还是以AI为主导的社交软件玩法单一，并且缺少生态支撑的社交软件，更像一个简单的工具，让人很难产生持续的社交欲望 通过上述的优劣势分析，“AI+社交”的模式已经渗透到社交的方方面面，智能化社交让我们降低交际成本的同时，也使社交更加便捷化。然而只有处理随之产生的问题，才能使智能社交朝着更加多元化的方向去发展。
1.9K71发布于 2020-04-27
腾讯云开发者
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