首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用户在twitter上的推文的平均转发次数

用户在Twitter上的推文的平均转发次数是指一个用户在发布推文后,该推文被其他用户转发的平均次数。这个指标可以用来衡量一个用户在Twitter上的影响力和推文的受欢迎程度。

在云计算领域,可以通过使用大数据分析和机器学习算法来计算用户在Twitter上的推文的平均转发次数。以下是一些相关的概念和推荐的腾讯云产品:

  1. 大数据分析:大数据分析是指对大规模数据集进行分析和提取有价值信息的过程。腾讯云的大数据分析产品包括腾讯云数据仓库(https://cloud.tencent.com/product/dw)和腾讯云数据湖(https://cloud.tencent.com/product/datalake)。
  2. 机器学习:机器学习是一种人工智能的分支,通过训练模型来使计算机具备自主学习和决策的能力。腾讯云的机器学习产品包括腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tcml)和腾讯云智能图像识别(https://cloud.tencent.com/product/ai_image)。

通过使用腾讯云的大数据分析和机器学习产品,可以对用户在Twitter上的推文进行分析和预测,从而计算出平均转发次数。这些数据可以帮助用户了解自己在Twitter上的影响力,优化推文内容,提高转发率,进而扩大影响力和提升品牌知名度。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Twitter九岁了!9年经典都在这

美国互联网公司特(Twitter),九年前发明了微型博客社交网络,全世界引发了一次社交网络和网民在线交流全新形态,并且在其他国家,也引发了互联网公司在产品效仿。...2009年,美国航空公司一架客机,被迫在纽约附近哈德逊河上迫降,有一名前往救援者最先在发布了消息,还附上了乘客救生筏和站在机翼照片,这一转发了海量次数,许多新闻报道机构,也采用了这一作为消息来源之一...2011年5月1日,一位名叫“Sohaib Athar”用户直播了美军特种部队巴基斯坦突袭恐怖头目本拉登住所行动。...就在几个小时内,这条文成为年度转发量最大。 奥巴马这条发布于2012年11月7日写道:“更多四年。”...2014年,特开始展示和自己电视传播领域巨大影响力。 Ellen DeGeneres奥斯卡颁奖礼照片,一共被转发了三百多万次。

86720

【人类才是传谣机器】Science刊发最大规模社交网络假新闻研究,人比机器更爱转发谣言

MIT 媒体实验室近日发表Science一项迄今最大规模假新闻研究发现, Twitter 不实消息被转发概率比真相高 70%,真消息扩散至 1500 人所需时间平均是不实消息 6 倍。...研究由 MIT 媒体实验室进行,发表最新一期Science。研究发现,与发表真实消息相比,发表不实消息转发概率高70%。其中有关政治错误消息比其他类别的消息传播得更远。...研究人员将“新闻”定义为“Twitter发表任何断言”。它可以是文字,照片或互联网上文章链接。...如果一条被标记为“虚假”,并不意味着撰写的人试图欺骗,而只意味着文中断言不准确。 任何类型新闻Twitter上传播时,它就变成了“流言”(rumor)。...特定文传播模式是“流言级联”(rumor cascade)。如果一条一条完整链中被转发了10次,那么它就是一个大小为10级联。

98370
  • 国外公司是如何挖掘社交媒体数据

    以下是一些Twitter指标: 参与率:将Tweet链接点击次数转发总数,收藏和回复总和除以总展示次数。 粉丝:Twitter粉丝总数。 链接点击:网址和标签链接总点击数。...提及:其他人提及@你次数。 ? 个人资料访问量:Twitter个人资料访问量。 回复:回复你Twitter次数转发:其他人转发次数。...Tweet展示次数:你Tweet已被查看(无论是否被点击)次数:发布总数。 ? LinkedIn Analytics 你可以通过公司页面访问LinkedIn Analytics。...当谈到社交媒体数据时,以下几条Google Analytics数值需要注意: 平均访问时间:用户在你网站上花费平均时间。 跳出率:仅浏览完你网站上一页,就离开用户比例。...新用户:首次浏览你网站用户总数。 ? 页面/会话:每次会话用户查看平均页面数。 浏览量:浏览器中加载或重新载入页数。 会话:用户在你网站上处于活动状态总时间。 ?

    4.4K101

    SIGIR 2021 | UPFD:用户偏好感知假新闻检测

    对于用户节点,提取其最近200条,然后利用预训练好word2vec和BERT对进行编码,然后平均以得到用户偏好嵌入向量。对于新闻节点,同样得到其嵌入向量表示。...因此,本文可访问用户文中进行随机抽样,以组成这些无法被访问用户历史。 为了对新闻文本信息和用户偏好进行编码,本文采用了两种基于语言预训练文本表示学习方法。...具体来讲,首先将用户最近200条进行合并,然后对其中已有单词向量进行平均,得到用户偏好表示,新闻文本嵌入也利用此方式得到。...,v_n\right \} 中任意一个它关注了用户节点,则认为新闻是从具有最新时间戳用户传播到用户 v_i ,这是因为最新文首先出现在Twitter应用程序时间线中,因此被转发概率更高。...因为根据Twitter内容分发规则,拥有更多关注者用户有更高机会被其他用户查看/转发

    1.2K20

    我暗恋了6周帅哥,竟然是一个AI机器人...

    说实话,我有点暗恋Twitter一个帅哥。 他叫Kevin Brown。 我很喜欢这个小伙子Twitter头像,一看就是很沉稳性子。...哦,对了,他有一次发布,CNN赞助人Jason Kander还点赞了,好几百人转发点赞。我也转发了。虽然他上线不久,但6个星期已经获得了13.1万次浏览量。...他粉丝会看到评论内容并转发出去。 行为 如果Kevin表现像机器人,他是没有任何希望获得信赖。太多、固定时间表或者奇怪时间发都会提醒人们这可能是一个机器人帐号。...一个近似乱码文中,他批评了特朗普转发虚假信息,并宣称他应该被送入监狱。文中被提及一个倾向特朗普保守派人士粗鲁对此作出了回应。...例如,Kevin查看了这两条: 然后撰写了这条: 从语法角度来看,这的确是一个好。但事实,这并不是你所期望一个20多岁自由主义者会发出

    1.1K110

    特朗普近百条,被 Twitter 标记为「不实消息」

    近几年来,Twitter 消除虚假信息投入了大力气,最近晒出了今年成果。...除了特朗普,其他涉嫌虚假信息也没有放过。 大选日前后两周时间,Twitter 将与总统大选有关 30 万条标记为「潜在误导」,这些内容占所有选举相关 0.2%。...根据 Twitter 说法,当被官方标记为「不实消息」后,很多用户就会放弃转发。 ?...为了避免误导性信息产生,Twitter 大选之前,就向所有美国用户推送了提示,比如提醒用户选举结果或将推迟、通过邮寄进行投票是安全合法等等。据统计,这些提示被查看次数达到 3.89 亿次。...增设美国大选专区 Twitter 页面中增加了一个「美国大选」专区,为用户筛选权威民调、投票和候选人新闻和。 ?

    58620

    开发 | Twitter客户支持数据集公布:来自大企业超百万条与回复

    AI科技评论消息,近日,Kaggle平台上公布了Twitter客户支持数据集,这个数据集包括来自大企业超百万条与回复,大家可以利用这个数据集做很多有意思工作。...Twitter客户支持数据集里有Twitter大量用户和公司客户支持中心之间对话语料库,这个语料库语言主要是英文,比起其他会话文本数据集有三个主要优势: 聚焦——这个数据集里数据主要是用户联系客户支持中心来解决特定问题对话...简洁——由于Twitter对话简洁性,客户支持中心会回复得更自然,关于问题和解决方案描述都会会有过多废话,这也便于利用循环网络,可以使得信息限制相对较低。...inbound 用户请求是否被那些特上进行客户支持公司“归档(inbound)”。该特征训练会话模型时数据重组阶段非常有用。...in_response_to_tweet_id 该条所回复ID(如果存在) 数据集下载地址:https://www.kaggle.com/soaxelbrooke/customer-support-on-twitter

    1.6K50

    Twitter 算法开源究竟会是什么样

    Twitter 对算法推送描述如下: 你 Twitter 所关注账户流,以及我们根据你经常互动账户、参与讨论以及其他更多信息推荐你可能感兴趣其他内容。...转发(Retweets)—— 转发让你可以将另一个用户阅读范围扩大到你自己受众。...每当你登录、查看、点击、查看用户资料、发布、回复等——你 Twitter 每一次互动都会被记录到内部数据库。...(来源;2021 年) 特全球月活跃用户超过 3 亿。(来源;2019 年) 平均每秒钟有~6K 条发布,超过 600 万次获取时间线查询。...(来源;2020 年) “发生在公共对话通常每天产生数以亿计转发。这可能使得 Twitter 成为世界最大图结构数据生产者之一,可能仅次于大型强子对撞机”。

    1K40

    基于情绪因子CTA截面策略

    我们使用Twitter academic API获取了2009年1月1日至2020年12月31日,所有匹配以下商品名称关键词(如Table 1 Commodity Name),总共近4160,000,000...计算每条情绪时基于词性统计,s(w)表示词语w情绪值: 某日d,商品i情绪值使用以下公式计算: 即先统计每条所有词语情绪和,再计算当天所有与该商品相关情绪之和,最后除以相关数量...如果情绪诱发错误定价是有影响力结果,我们预计,当只使用非零转发和/或点赞衡量商品情绪时,比使用所有衡量商品情绪时,会观察到更强(或类似)表现。...此外,情绪是基于高关注还是低关注来衡量,统计并没有差异。总的来说,这些发现表明情绪预测能力取决于群体集体智慧,而不是特定用户群体。...这一发现也暗示,至少横向设置中,高关注用户/定价影响是相当有限。 不同情绪计算方法是否有区别?

    1.4K20

    产品浅谈用户分层推荐应用

    ,或整体实验结果指标负向,可能活跃用户是正向,说明用户群体之间天然消费行为存在差异,基于群体属性,消费行为,内容品类偏好分析,对群体进行划分推荐,单独施策,推出内容差异化则是对推荐业务通用用户模型可想到优化趋势...近X天未有曝光记录用户 活跃用户 联系访问首页-推荐频道联系X天用户 近X天活跃天频>=X次&日播放次数>=X个 非活跃用户 非分层类型定义中用户和活跃用户 非分层类型定义中用户和活跃用户...2、基于用户兴趣标签分布  分层类型 示例 重度用户(活跃用户用户短期和中期画像分>xx超过X个 轻度用户(新用户) 非分层类型定义重度用户类型 推荐业务完成分层用户划分后常见基本优化策略有如下两种...2、针对分层完用户选择具体某一类型进行策略优化,以达到单独施加策略目的,深度优化效果,以下举例新用户类型优化示例。 ?...综上可以看到用户分层划分方法与形式多样,划分只是完成第一步,提供了优化方向,后续如何结合业务目标尝试和迭代不同策略方法才是最终目的。 ? 近期热 ?

    2.2K40

    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?

    算法认为你会觉得这些内容最重要,所以把这些推送给你。当你制定Twitter策略时候,必须考虑到这一点。...3 / 280个字限制下运用算法时间轴 Twitter算法目的是增强时间轴相关性,以便用户可以捕获重要,否则他们会错失与他们互动最多的人之间交流机会。...话虽如此,据报道,截止2018年10月,平均长度仍然只有35个字符。 4 / 我们对Twitter算法了解多少?...时间Twitter算法中占重要地位 信誉度高账户受到算法青睐 字数控制280个字以内可提高参与率 尽管可以分享链接,但平台内内容权重将高于第三方链接内容 与您互动最多的人将排在顶部 可以用一个面向小部分用户帖子来测试初始参与度...一旦了解了粉丝兴趣,就可以根据他们喜好制作。内容与粉丝越相关,他们参与可能性就越大。 使用280个字来提供更多信息和上下文 Twitter声称,字数更多能吸引更多用户

    2.7K20

    系统设计:社交网络服务

    需求 让我们设计一个类似Twitter社交网络服务。该服务用户将能够发布、关注他人以及喜爱。 难度:中等 1.什么是Twitter?...Twitter是一种在线社交网络服务,用户可以发布和阅读140个字符短消息,称为“”。注册用户可以发布和阅读,但未注册用户只能阅读。...用户通过其网站界面、短信或移动应用程序访问Twitter。 2.系统要求和目标 我们将设计一个更简单Twitter版本,并满足以下要求: 功能要求 1.用户应该能够发布新。...查询用户/关注/收藏夹时,我们可以问哈希函数在哪里可以找到用户数据,然后从那里读取数据。这种方法有两个问题: 1.如果用户变热怎么办?服务器可能会有很多查询容纳用户。...趋势主题:我们可以最近N秒内缓存最频繁出现hashtag或搜索查询,并在每M秒后不断更新它们。我们可以根据特、搜索查询、转发或喜欢频率对趋势主题进行排名。

    4.4K30

    一种基于机器学习自动化鱼叉式网络钓鱼思路

    该模型采用鱼叉式网络钓鱼渗透测试数据进行训练,为提升点击成功率,还动态嵌入从目标用户转发或关注用户处抽取的话题,并在发送时@攻击目标。 ? 图3 SNAP_R递归神经网络简介 2....,用户个人信息包括用户名、转发/响应频率/时间、对某主题态度、位置信息、行为模式、已参加或者将要参加大型活动等,也包括工作、职位头衔、知名度等反映用户价值大小信息。...如果用户钓鱼成功概率比较高,就选取该用户作为攻击目标,向其发送嵌有钓鱼链接虚假。...除介词等停止词之外,最频繁出现内容都可以用于构造内容,内容会选择用户经常发送或转推推时间进行发送。...SNAP_R模型中,采用了马尔可夫模型和长短期记忆LSTM(LongShort-Term Memory)递归神经网络构造内容。

    1.4K10

    特开源了,马斯克说到做到

    特同期发布技术博客,工程师们对推荐系统算法进行了一番解释。 特推荐系统基础是一套核心模型和功能,从用户和相关数据中提取潜在信息。...今天,For You 时间线平均由 50% 网络内(In-Network)和 50% 网络外(Out-of-Network)组成,尽管这可能因用户而异。...排序 「For you」时间线目标是为用户提供相关 pipeline 这一点,有大约 1500 个可能是相关候选项。...排序是通过一个约 4800 万参数神经网络实现,该网络特互动数据不断训练,以优化积极参与(例如,赞、转发和回复)。...上述 pipeline 每天运行大约 50 亿次,平均完成时间不到 1.5 秒。单个 pipeline 执行需要 220 秒 CPU 时间,几乎是应用程序看到延迟 150 倍。

    1.5K10

    社交媒体,你和ai区别是,你有多“懒”?

    ,但是并非表示为增加原创内容,增加只是转发、回复比例,以及单条文中提及话题次数。...与此同时,人类用户原创内容减少,平均长度呈下降趋势。 这些趋势成因被认为是随着事件发展,人类用户对该话题越来越感到疲劳,更不倾向于做出复杂行为。...对此,研究人员关注社交媒体行为包括转发数、回复数和文中提及话题次数,以及文本身长度。也就是说,他们关注是能够刻画用户参与社交互动数量和质量。...“值得注意是,机器人在不断改进,越来越多地模仿人类社交媒体行为。...“我们不断尝试发现社交媒体的人类行为所特有的维度,这些发现又能用来开发更精准工具以检测机器人。

    45420

    Twitter账户活动情况分析工具 – Simple Twitter Profile Analyzer

    随着川普走马上任,他和他团队各种穿帮搞笑事件相继发生,同时Twitter也产生了各种反川普组织。...元数据 Twitter和其它社交媒体基本都是通过元数据(Metadata)提取和保存一些个人信息,事实,从一个140个字符消息中可以获取到很多有用元数据,这些信息量要比用户输入内容20倍还多。...使用较多标签、转发较多用户等 每天或每周Twitter使用情况 估计大家都清楚泄漏地理位置对个人隐私造成影响,而且也有很少人意识到,一些有规律频繁发送也可以曝露个人习惯和其它信息。...收集获取了大量信息之后,我们其实就能区分哪些是“企业账户”哪些是“个人账户”,同时也能识别出哪些用户之间具备互动关系。...为此,针对某个特定账户,我编写了一个Python脚本,它通过探测发布频率、时区和语言、地理位置、标签、转发账户、朋友互动等信息,具备获取最新、抓取元数据、识别每天每一小时Twitter使用情况等功能

    2.5K50

    TKE容器实现限制用户多个namespace访问权限(

    kubernetes应用越来越广泛,我们kubernetes集群中也会根据业务来划分不同命名空间,随之而来就是安全权限问题,我们不可能把集群管理员账号分配给每一个人,有时候可能需要限制某用户对某些特定命名空间权限...用于提供对pod完全权限和其它资源查看权限....resources: - daemonsets - deployments - ingresses - replicasets verbs: - get - list - watch default...2,default命名空间创建 ServiceAccount 创建ServiceAccount后,会自动创建一个绑定 secret ,后面kubeconfig文件中,会用到该secret中token...type: kubernetes.io/service-account-token [root@VM-0-225-centos ~]# echo xxxx |base64 -d ### XXX代表一步查询到

    2K30

    马斯克开源Twitter算法,GitHub Star数已破万

    首先,它会收集“来自不同推来源最佳”,之后使用“机器学习模型”对各进行排名。最后,它会过滤掉来自已屏蔽用户、已经看过或者工作时间不宜观看内容,最后将结果显示时间线上。...排名则“参与积极性进行优化(例如点赞、转发和回复)”,最后一步则努力保证用户不会看到同一个人过多推。...大规模专有网络图 像 Twitter 这样社交网络就是超大图实例,节点是用户模型,边则是回复、转发和喜欢等互动模型。...用户登录、查看、点击、查看用户资料、发布、回复等, Twitter 每一次互动都会被记录到内部数据库。...作者:用户过去与这个作者互动,用户与他们联系强度,用户关系起源。 用户用户在过去觉得有吸引力用户使用频率和程度。

    60820

    马斯克开会当场解雇Twitter首席工程师:我有1亿多粉丝,他却说公众对我失去兴趣

    近两个月前,Twitter 开始为每条添加已观看次数这一指标。当时马斯克承诺,这个功能是为了让全世界更好地了解 Twitter 平台社交活力。...他文中写道,“这证明 Twitter 真实活力比人们印象中更强,因为超过 90% Twitter 用户只看内容,却并不喜欢发、回复或点赞这类公开操作。”...据 Twitter 方面的消息人士称,观看次数功能本身也可能导致参与度下降,并进一步拉低观看量。因为为了适应新视图布局,现在点赞和转发按钮都变得更小,所以用户越来越懒得专门去操作。...参与度下降另一个明显原因,在于 Twitter 产品故障越来越多 —— 无故消失 @、不断变化算法优先级还有随机显示未关注账户,种种问题让用户感到困惑。...本周三,Twitter 公司遭遇了马斯克接手以来最严重中断事故之一。用户莫名其妙收到通知,称“您已超过每日发送上限。”

    42320

    Twitter推荐算法正式开源,GitHub Star飙升至 42.9K !

    首先,它会收集“来自不同推来源最佳”,之后使用“机器学习模型”对各进行排名。最后,它会过滤掉来自已屏蔽用户、已经看过或者工作时间不宜观看内容,最后将结果显示时间线上。...排名则“参与积极性进行优化(例如点赞、转发和回复)”,最后一步则努力保证用户不会看到同一个人过多推。...GitHub 自述文件提到,“我们邀请社区 GitHub 提交问题和 PR,为推荐算法改进提出建议。”但文件还写道,Twitter 仍在构建“用于建议管理并将变更同步至内部代码仓库工具”。...大规模专有网络图 像 Twitter 这样社交网络就是超大图实例,节点是用户模型,边则是回复、转发和喜欢等互动模型。...用户登录、查看、点击、查看用户资料、发布、回复等, Twitter 每一次互动都会被记录到内部数据库。

    81020
    领券