通过研究电影票房与社交媒体用户行为的关系，揭示在线口碑（word-of-mouth）对业绩表现的作用。与之前的研究不同，将社交媒体用户评论、用户关注等用户行为数据作为内生变量进行研究，认为用户行为既影响业绩，又被业绩影响。首先，以电影产业为研究对象，分析了每周票房与用户评论、用户评分、用户关注度等之间的关系，通过样板（Panel）数据分析，构建了电影票房预测模型。接着，将票房作为自变量，分析了作为在线口碑表现形式的用户评论、用户关注度与票房的关系。最后，分析了在线口碑自身的特点，得出了多个有意义的结论，如用户评分仅仅是票房收入的反映，其本身并不显著影响票房。本研究具有良好的理论价值和实践意义。

《开源产业白皮书（2019年）》正式发布 关注开源技术应用和开源风险

前台界面 后台界面 每日仅允许投一票 每次投票便记入投票表中。 代码采用实现方式一：判断票表（用户投票表）中存在用户的投票数据则无法再次进行投票，使用crontab定时任务每晚12:00清空投票表。 ，投票时执行+1。 每日允许多次投票扩展：判断表中分段出现的次数即可。 防止刷票 添加每日阅读次数，当“投票数/每日可投票数量>阅读数”则有刷票行为。那么每日对投票表进行清空就不是很科学了，就无法检测到每个作品的投票情况。 实现方式二：不用设置定时任务，对用户今天的投票进行检测，虽然之后也可以对作品的投票数据进行计数从而检测投票总数，不过保留表中的计数在数据量大的情况下有所优势。 注意事项 需要注意的是当初为了应付扩展，迎合需求，逐步实现作品分类统计。

公司现在正在过CMMI三级,我的一个项目也是评估项目,所以最近一段时间会专门在我的Blog上面发些CMMI评估和项目实践经验的一些文章,希望对其它公司或人有所帮助.再说明下的是CMMI强调的是你要做哪些事情,也有关键的PA也会给出一些参考的实践方法,但项目究竟如何去做则给项目的实际项目情况关系很大,另外一个就是项目做后能够达到什么效果,这个CMMI并没有给出很明确的量化评估方法.这就是我们常说的你是知其然并知其所以然,还是简单的依样画葫芦,最后大家可能都能够过CMMI三级,但是最终对项目,对我们软件产品的质量能够改进多少则可能不同项目差别很大.我会把这方面的一些实践和经验逐步的写出来供大家参考

Twitter-Bot-Selenium Twitter-Bot-Selenium模拟一个真实人物的条目，并使用不同的关键字执行“喜欢”，“转发”，“关注”和“取消关注”等动作。

今日头条批量关注评论开源易语言源码，源码调用乐易模块和皮肤模块，联众打码模块、

关注雄安新区基建和智慧城市两方面投资机会-2018年12月24日至12月28日周报(第33期).pdf

深交所互动易问答平台关注内容实时监控提醒 主要是监控最新回答内容，第一时间了解问题答案，可设定多个关注的关键词。

资源仅用于学习使用，不提供技术支持

资源仅用于学习使用，不提供技术支持