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simoncos

知乎社交网络分析 Python

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  •   simoncos ·
    simoncos · Mar 19, 2016 · 6125 views
    This topic created in 3888 days ago, the information mentioned may be changed or developed.

    刚写好的博文:

    代码烂,请轻吐指点。有想要一起做更多分析的小伙伴,约约~

    23 replies  •  2016-03-20 08:24:29 +08:00
    vitovan
    vitovan
    Mar 19, 2016
    1
    晦涩。
    或许是我太愚蠢。
    GPU
    GPU
    Mar 19, 2016
    2
    太过专业的文章 , 导致看不懂。
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    3
    @vitovan 感觉这种文章不大好写 orz...上篇如果觉得没意思可以看看下,感觉稍微接地气一点~
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    4
    @GPU 可以只看下篇哈哈~我个人觉得要更有趣一点,结论也好懂一些
    boter
    boter
    Mar 19, 2016
    5
    这个很有价值呀
    wizardforcel
    wizardforcel
    Mar 19, 2016
    6
    知乎是典型的马太效应,由于答案权重参照该领域的历史回答。
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    7
    @wizardforcel 更一般来说,只要新连接对连接数高的结点有偏好,就会产生幂律,答案的赞同也是,用户的关注也是。
    onelove
    onelove
    Mar 19, 2016 via iPhone
    8
    有兴趣,在学 python ,也想做类似的分析。
    wizardforcel
    wizardforcel
    Mar 19, 2016 via Android
    9
    @simoncos 所以光有干货很容易被埋没,还需要特别的技巧。
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    10
    @wizardforcel 终于知道事事凭关系的社会是怎么来的了 233
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    11
    @onelove 了解了解爬虫,再学点基础的分析知识,然后看看 networkx 之类的网络分析库
    mfinal
    mfinal
    Mar 19, 2016
    12
    滋瓷,要是来点其他 John 的 centrality 就看起来更高端了🤓
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016 via Android
    13
    @mfinal 一眼看到 john 还以为看错了
    wizardforcel
    wizardforcel
    Mar 19, 2016
    14
    @simoncos 实际上点赞排位也没什么,如果一个赞是看人点的,其它用户可以点踩把它踩下去。目前知乎踩的权重还是相当高的。

    但是我说的是,一个用户在某个话题历史回答的累计赞数也对排位有影响。这个就是“马太效应”了。
    chengzhoukun
    chengzhoukun
    Mar 19, 2016
    15
    不错啊 很多数学统计方面的知识
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    16
    @wizardforcel 没错,看来知乎上的马太效应的偏好源头不止一个,有来自用户的,有来自答案排位的,而答案排位又受一些因素影响。
    fengxiang
    fengxiang
    Mar 19, 2016 via Android
    17
    我就想知道首页的算法是啥?
    有段时间每天都能看见什么 48 ,根本没关注过这东西。
    onelove
    onelove
    Mar 19, 2016 via iPhone
    18
    @simoncos 多谢。社交网络分析,很多年前上学的时候“研究”过。毕业工作后,感觉还是有兴趣,顺便学学技术。
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 19, 2016
    19
    @fengxiang 这个不太清楚,估计是推荐系统搞的鬼把
    akagi
    akagi
    Mar 19, 2016
    20
    cool~ 打算用来验证些东西 真心感谢
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 20, 2016
    21
    @akagi 有啥有趣的结果分享一下啊~
    llhh
    llhh
    Mar 20, 2016
    22
    挺有意思的,抓取量再大些。
    simoncos
    simoncos
    OP
    Mar 20, 2016 via iPad
    23
    @llhh 因为关注网络需要连接完整,用了广度优先,按平均每个人关注了 100 人来算,下一层就是几百万用户。其实就算现在的几万用户,也只是选了很小的子集进行网络分析,如果是 2.6 万用户这个网络,内部包含的连接数就有百万级别。对分布式计算熟悉度不高,所以觉得自己还是太菜。
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