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  • 大二下暑假一带一路项目组热度趋势算法安排

    7月4日 和楠铠,岚韬讨论热度趋势算法(17号交算法)。算法内容如下:
    (1)热度趋势(热度值)分报社(40%)和社交媒体(60%)两方面计算。
    其中,报社的热度值是根据报社权威度*新闻发布数量计算得出,社交媒体的热度值是根据使用话题动态*点赞量*权值+评论量*评论点赞量*权值计算得出。
        报道量分析(报社方面)
        关注量分析 (社交媒体方面)
        (2)国民评论排序(评论时间(权值最重)+关注人数+点赞量)

    (7月23日)热度趋势算法格式如下:

       

    先给定一个事件,该事件的所有新闻列表(按新闻里事件的发生时间(没有的话用发布时间)排序(时间越早越排在前面))里:

    针对该事件:

             事件id(和mongodb里的事件id对应):

             针对同一天的所有新闻:

                                (事件的发生时间)发布时间(pub_time):  

                                针对每篇新闻:

                   新闻id:{

                  所属报社域名(domain):(我还想要一份报社和其域名的对应名单,.txt格式)

                   报道量:

                                                    }

             格式如下:

             {事件id:{(该事件发生时间)发布时间(日期形式):,”新闻”:{新闻id:{所属报社域名(domain):,报道量:}},{新闻id:{所属报社域名(domain):,报道量:}}},{},。。。,{}}   # {}里的为(该事件发生时间)发布时间为同一天里的所有新闻。

     

    twitters:(按twitter动态里事件的发生时间(没有的话用twitters动态的发布时间排序(时间越早越排在前面))

    针对该事件:

             事件id(和mongodb里的事件id对应):

             针对同一天的所有动态:

        (该事件发生时间)发布时间(日期形式):

        ”动态”:

                   针对每条动态:

          id:{

                                  点赞量:

            ”评论”:

             针对每条评论:

               id:{

                  点赞量:

                }

                                 }

             格式如下:

             {事件id:{(该事件发生时间)发布时间(日期形式):,”动态”:{动态id:{点赞量:,”评论”:{评论id:{点赞量:},{},。。。,{}} },{动态id:。。。},…,{}},{},。。。,{}  }   # {}里的为(该事件发生时间)发布时间为同一天里的所有twitters动态。

    7月26日2:25 完成代码。

     

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/flippedkiki/p/7153041.html
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