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第二页:2017年某流量小生恋情被爆动态数据分析。
湖畔居士与同好账号包含统一关键词第一条动态发布时间列表。
全距值=32
平均差=30秒
第三页:2017年某小花耍大牌谣言互动数据
湖畔居士与同好账号包含统一关键词第一条动态发布时间列表。
全距值=32分05秒
平均差=31秒
……
周默按时间序列将湖畔居士与30个同好账号最近两年参与的每一次舆论攻击全部列出。
因为事件过去并不久,网民们对周默列出的14次舆论事件记忆犹新。
而14页PPT的计算结果如14把刀,刀刀见血。
全距值都在32分左右,上下差不超过30秒。
平均差均在30秒左右,上下差不到5秒钟。
看到这里,网上已经一片哗然。
这么整齐划一犹如一直训练有素军队在行动的数据不能用巧合来形容,这是阴谋!
有细心的网友迅速地找到了周默提到的所有ID,然后将最新的动态放在一起。
哈!
新动态也符合这个规律……
实锤了!
湖畔居士工作室内的键盘声消失了。
湖畔居士用颤抖的手点燃了一支烟。
巧合,纯属巧合……
然而,周默并没就此罢休。
PPT16页。
科普:社交网络用户关系的拓扑特性。
知否的关系网络是由用户间的关注与被关注的关系形成的如图所示,而且这是一种属于复杂网络的有向无权关系网络。
这种关系网络具有拓扑特性,因此需要网络度及度分布、聚类系数以及网络拓扑结构图这几种要素来反映这一特性。
P17.一种改良的LinearPro-gramming算法在社交网络中用户关系的识别中的运用。
……
P24.
首先将所有在历次舆情中出现在相关账号中用户的数据信息进行有效划分,操作步骤如下:
步骤一:获得数据样本X={x1,x2,…,xn};
步骤二:计算xi到其k邻域xki的距离d(xi,xki);计算全部样本点到k邻域的平均值
步骤三:计算数据的密度的公式如式……
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