跟帖总数是什么意思 (跟帖总数是什么意思?)

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• 跟帖总数是什么意思
• OA系统如何成功常识控制
• 衔接未来的网络——语义网

跟帖总数是什么意思

疑问一：我发的跟帖箭头指的数字局部代表啥意思？这是对你帖子的评估。

“顶”示意“好”、“赞成的意思，对你帖中的内容很赞叹。

疑问二：水军是什么意思水军，即受雇于网络公关公司、以发帖回帖为重要手腕、为雇主启动网络造势的网络人员，有专职和 *** 之分。

可以以群体好处捏造虚伪消息 疑问三：网络贴吧奉献公式: (主题数*20 + 精品数*200 + 取得跟帖数/10)*((精品数 + 主题数)/(主题数*3))你好，如今曾经变卦 。

这是原来的计算，当然是他人跟你的贴，点击也是他人点你弗帖子，你点他人的计入他人的奉献里。

疑问四：如何提高自己空间的访问量以及跟贴数量? 20分 这个很繁难，就是宣传。

在一些人气大的BBS论坛上宣传，比如就写： 最新的军事资讯！美国攻打伊朗前奏！，而后前面写上你的网址就可以了。

在就是一些搜查引擎上，添加你的网页 疑问五：舆情监测系统招标参数？基本要求： 产品适用性强，性能设计要十分适宜舆情上班须要，系统要能有效应用网络资源和配件资源，要求消费商具有继续研发才干，具有良好的实施和售后服务才干； 要求产品外形为软硬一体化产品，为了成功对舆情监测上班的须要，需提供:1台舆情监控系统采集局部 产品能够应用搜查引擎技术、文本解决技术、常识控制方法，经过对互联网海量消息智能失掉、提取、分类、聚类、主题监测、专题聚焦，成功用户对网络舆情监测和热点事情专题追踪等需求，构成舆情简报、专题剖析等剖析结果，为客户片面掌握舆情灵活、实施言论疏导提供剖析依据的网络情报、辅佐决策系统。

允许国际的干流微博和境外指定网站 舆情采集系统成功对指定受监控消息源（资讯、论坛、博客、微博、贴吧、RSS、WAP、电子报、境外网站等）启动定时采集，可对采集期间密度、采集内容、采集形式启动性能控制；保养控制人员可繁难指定采集的指标站点或页面。

稳固运转，系统齐全可以成功7*24小时不连续无人值守的消息采集，系统具有自我复原启动性能。

真正满足舆情监控运行的须要。

性能繁难：采集系统允许可视化导游的性能。

同时允许定向采集和全网监控。

要求内置JavaScript/Jscript/VbScript等脚本引擎，可以解析和抽取复杂的脚本页面，以应答复杂的采集环境。

允许增量采集和齐全降级采集。

弱小的贴吧、论坛采集性能。

岂但能够采集论坛主贴和一切的跟帖，而且要实时降级。

能够采集点击数和回帖数（包含点击数回帖数不在最终的细览页面）。

（提供截图）采集结果智能排重，结果排重允许URL的排重形式以及应用内容的相似性启动排重。

内置全网采集性能，用户只有要指定所须要的的关键词，就可以轻松成功全网监控。

允许HTTP紧缩编码传输gzip/deflat，允许代理转换。

降落对指标网站的采集压力。

缩小了被指标网站拒绝采集的概率。

网页编码智能识别，允许多言语网页的采集，允许UTF-8、BIG5、GBK、等编码；分页内容重组，关于指标数据源的一篇文章在指标网站上分页显示,系统能智能对其启动重组。

内置罕用的采集网站，无需过多性能便可轻松成功对罕用网站的采集监控。

网页智能抽取，采集软件能够智能从复杂的网页内容中经过统计算法，智能抽取出题目、注释、日期、起源和作者等元数据属性。

智能抽取统筹准确性和完整性。

（提供截图）采集深度和广度轻易控制 多线层、多义务、允许异步解决，正当应用系统资源 允许海量数据采集，可依据名目规模启动平行裁减 剖析局部 舆情剖析模型。

舆情剖析允许语义剖析和舆情常识库。

舆情规定允许与或非恣意组合。

智能生成热点，计算舆情的热度。

热度计算因子经过采集系统实时降级。

论坛跟帖实时剖析，保障舆情运行中看到的跟帖数据和原网站同步。

（提供截图） 要求系统能够对舆情消息启动正负面研判，以便智能发现负面消息，成功对敏感消息的有效监控。

智能分类:智能分类无需训练学习，有用基于规定的智能分类，允许基于网页内容的排重性能，智能生成网页摘要，智能抽取网页中的关键词。

具有专题剖析性能，剖析某个主题在不同的期间段内，人们所关注的水平，可用于对严重事情的统计剖析和趋向研判，为及时化解和掌握舆情提供决策依据。

具有转载计算性能。

智能抽取舆情因素和关键词，智能摘要 智能抽取注释。

注释抽取准确率到达95%以上 论坛跟帖抽取和剖析（提供截图）允许智能预警（提供截图）统计剖析，依据各统计因子，智能生成统计数据和报表舆情运行服务 多瑞科舆情数据剖析站系统产品性能设计合乎舆情控制部门的上班需求，从......>> 疑问六：回帖跟帖程序怎样设计？数据结构怎样设计？有的 很多,是团体原创。

你好，帮你就是的，一份完整的 疑问七：求计算奉献度公式 200分 （主题数*20+精品数*200+跟帖数/10)*((精品数+主题数)/(主题数*3）） 疑问八：谁有统计工具？我想查我在贴吧发过的主题数须要什么排名？ 全职高手吧奉献分前100位排行 生成日期: 2012年03月16日17时 1/2页 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 名次　用户ID　主题数　精品数　跟帖数　精品率(%)　主题得分　精品得分　跟帖得分　加成得分奉献分 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1仆儿 246 .5 492...9 911.5　.4 2　slindy　.1 190.0　60..2　22..3 3初淆 284　.4 568...2 263..8 4bamolong 312　.2 624...0 269..8 5至胡_自摸 .2 270.0　90..0　23..0 6　念君笑.06.00..90..9 7泪雨星晨 ..00..00..0 8　一品红颜茗 105　.9 210.0 720..7 124..6 9　据守日　84　.9 168.0 930..0 193..5 10　半扇君 .6 250.0　60..48..0 11　哀之唤 204　.7 408.0 780..3　66..3 12　巧克力sisi .0 252.00..40..4 13　婕痕kl .0 622.0　90..84..0 14叶落乌啼 .0 324.00..20..2 ......>> 疑问九：在2005年抢手贴吧中，点击率与跟贴数最高的一个帖子是这样的：“湖南人说他的名胜古迹多，北京人就笑了；从题中可以看出：甲人笑了是由于他所在的省级行政单位面积广阔．新疆 *** 尔自治区，简称新，位于中国西北方陲，面积166万平方公里，占中国疆土总面积的六分之一，是中国陆低空积最大的省级行政区．故选：C．

OA系统如何成功常识控制

办公智能化，实践上，就是以计算机为核心，驳回一系列现代化的设施和技术，宽泛、片面、迅速地搜集、整顿、加工、存储和经常使用办公消息，高效地协同上班，从而到达提高办公效率的目的。

会博通是一套以常识控制为基础的办公智能化（OA）系统，可以运行到包含文件控制、档案控制、内容控制、证看守理、名目控制、客户资料控制、招招标资料控制、会议文件控制、综合常识资源整合以及大数据运行等以常识文档为基础的泛滥畛域。

并配有移动端，可成功移动办公/协作，移动考勤，即时沟通，消息查阅以及常识共享等性能。

衔接未来的网络——语义网

什么是语义网（Semantic Web）？ 语义网的概念是由万维网（即咱们相熟的World Wide Web，也称Web、3W、www等）之父Tim Berners-Lee在1998年提出的一个概念。

在万维网降生之初，关于网络上的内容，计算机是不可了解和解决的。

举个例子，从下图企通查官方的截图中，咱们能够轻松了解企通查可以提供的服务有高效数据控制、专业共建和共性化数据等；但关于计算机来说，它只知道这是一个网页，网页中的文字和图片内容是关于什么的，其中的超链接指向的页面和以后页面有何相关，这些计算机都不分明。

为了能够成功人与电脑间的无阻碍沟通，就须要能够有一种依据语义启动判别的智能网络，而语义网正是这样一个为了使网络上的数据变得机器可读而提出的一个通用框架，“Semantic”示意用更丰盛的形式表白数据面前的含意，“Web”示意将这些数据相互衔接，组成一个宏大的消息网络。

语义网就好比一个巨型的大脑，智能化水平极高，协调才干也十分弱小。

在语义网上链接的每一台设施，不只能够了解词语的概念，甚至还能够了解其之间的逻辑相关。

繁难地说，语义网是一种智能网络，它岂但能够了解词语和概念，而且还能够了解它们之间的逻辑相关，可以使交换变得更有效率和价值。

语义网，将会应用自身具有的技艺，在万维网的海量资源中找到你所需的消息，从而使人从单调单调的机械重复性休息中挽回进去，让用户开启“上帝视角”。

例如在阅读资讯时，语义网将给每一篇资讯报道贴上标签，分门别类的具体形容哪句是作者、哪句是导语、哪句是题目。

这样，如果你在搜查引擎里输入“莫言的诺贝尔文学奖作品”，搜查引擎就会为你优先介绍《蛙》，而不是关于莫言自己的文章。

其余相关概念 1.语义网络 关于很多人来说，往往很容易将语义网络（Semantic Network）和语义网一概而论，只管两者名字或者容易混杂，但实质上是不同的。

语义网络是由Quillian于上世纪60年代提出的一种常识表白形式，在语义网络里，用相互衔接的节点（用来示意对象、概念）和边（用来示意示节点之间的相关）来示意常识。

语义网络具有容易了解和展现、相关概念容易聚类的好处，但也有多源数据融合艰巨、节点和边的值缺少规范、不可辨别概念节点和对象节点等缺陷。

因此，由于缺少相应的规范，语义网络比拟难被运行于通常。

2.链接数据 链接数据后来是用于定义如何应用语义网技术在网上颁布数据，其强调在不同的数据集间创立链接。

链接数据也被当做是语义网技术一种更繁复的形容。

下图其实就是开明链接数据名目停顿的可视化，通罕用来展现以后开明常识图谱的规模，触及的畛域以及常识图谱间的链接相关。

从某种角度说，常识图谱是对链接数据这个概念的进一步包装。

相关于语义网络，语义网和链接数据偏差于形容万维网中资源、数据之间的相关。

其实，实质上，语义网、链接数据还有Web 3.0都是同一个概念，只是在不同的期间节点和环境中，它们各自形容的角度不同。

语义网与个别万维网的差异 语义网与个别万维网差异重要在以下几方面：1.面向的对象不同 目前万维网重要是供人类阅读和经常使用的，而语义网则是在万维网之上添加一些可以被计算机“了解”的语义消息，在繁难人们阅读和经常使用的同时，也繁难计算机之间的相互交换与协作。

因此，万维网面向的对象重要是“人”，而语义网面向的对象则重要是“机器”。

2.消息组织形式不同 由于二者面向的对象不同，因此在消息组织形式入地然会存在很大的差异。

万维网在组织消息资源时重要以“人”为核心，依照人们的思想习气和繁难性组织网络消息资源。

语义网在组织消息资源时则必定统筹计算机对文本内容的“了解”及其交换。

3.关注并重点不同 万维网并重于消息的显示格局和样式，而不关心所要显示的内容，而语义网则愈加并重于消息的语义内容，对具有特定意义的文本必定启动必定的标注或解释。

4.重要义务不同 万维网重要是供人阅读、交换和经常使用的，其重要义务就是消息颁布与失掉。

经过在网络上颁布或失掉消息来到达共享和交换的目的。

语义网的重要义务则是计算机之间的相互交换和共享，从而使计算机可以替代人们成功一局部上班，使网络运行愈加智能化、智能化和兽性化。

5.上班形式不同 万维网重要面向“人”，因此其大局部上班都是由人来成功的，包含消息的搜集、检索、整顿、排序和剖析等。

而语义网经过添加一些可以被计算机“了解”的语义消息，则可以把人从上述各类繁琐的上班中摆脱进去，应用“智能代理”协助成功上述的大局部上班。

总之，语义网是一种更丰盛多彩、更共性化的网络，你可以给予其高度信赖，让它协助你滤掉你所不青睐的内容，使得网络更像是你自己的网络。

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经过启动舆情监测、剖析与控制，片面抓取相关数据启动剖析，成功 危险预警 。