精华内容
下载资源
问答
  • 什么是关联数据

    千次阅读 2013-11-15 00:30:03
    在计算机领域,关联数据描述了一种发布结构化数据的方法,使得数据能够相互连接起来,便于更好的使用。 中文权威期刊的定义 关联数据是国际互联网协会(W3C)推荐的一种规范,用来发布和连接各类数据信息和知识。

    维基百科的定义

    在计算机领域,关联数据描述了一种发布结构化数据的方法,使得数据能够相互连接起来,便于更好的使用。


    中文权威期刊的定义

    关联数据是国际互联网协会(W3C)推荐的一种规范,用来发布和连接各类数据信息和知识。


    W3C的介绍

    当前的语义网技术(RDF,OWL,SKOS,SPARQL等)使得应用程序能够查询数据。为了是数据网络更加真实,需要将该网络上的巨大数据具有标准的格式,数据可达而且能够被语义网工具管理。更进一步,不仅需要能否获取到这些数据,而且需要知道这些数据之间的关系,创建一个数据网络。这些内部科大的数据集集合称作关联数据。

    http://www.w3.org/standards/semanticweb/data


    我所理解的两个要点:

    1.语义网上的数据具有同一的数据格式(RDF,OWL等),能够被任意计算机获取到;

    2.这些数据具有一定的关系,计算机能够理解并处理这些数据的关系。



    展开全文
  • 一、什么是亚马逊防关联: 1、关联是指通过技术手段获取,卖家相关信息,通过匹配关联因素,判断多个账号是否属于同一卖家,提高客户购物体验。2、不可逆:关联之后是不可逆的 关联后果: 1同站点,关联且产品...

    一、什么是亚马逊防关联:

    1、关联是指通过技术手段获取,卖家相关信息,通过匹配关联因素,判断多个账号是否属于同一卖家,提高客户购物体验。2、不可逆:关联之后是不可逆的

    关联后果:

    1同站点,关联且产品交叉,一般会被强行下架新账号的全部listing

    2同站点,几个账号关联,账号表现都不错,卖的品类都不一样,都有可能存活

    3任何站点,关联已被关闭的账号,一定被关闭,关闭时间不确定。

    二、关联因素:

    1、软件方面:IP地址、浏览器指纹(亚马逊可通过js手机有关你浏览器的无害数据,如插件、系统字体、错做系统版本、打字方式、速度)、cookies(当你使用浏览器时某网站时,web服务器置于硬盘上的一个简单文本文件,它可以记录你的用户ID、密码、浏览过的网页、停留时间等)、邮件图片或flash、账户信息(姓名、邮件、地址、电话、信用卡、密码等都可以不相同)、收款账户、有可能监控的关联资料(域名注册人、品牌注册人、营业执照法人)

    2、软件方面:网卡、路由器

    3、产品方面:三七定律:老产品数据与新产品数据的比例小于3:7,商家1个被封账号出单产品之前,首先上架10个全新的从未上架过得产品来稀释一下。分品类运营、不同账号可以上架同品类的产品,但是避免上架相同的产品

    三、防关联核心:

    1、让亚马逊认为多个账号是不同的人在不同的地方操作

    2、十新:新邮箱、新电脑、新系统、新浏览器、新路由器、新宽带、新手机号、新信用卡、新收款账户、新产品

    3、关联是根据多个因素判断的,以上单一因素相同,可能不会关联,但是多个疑似因素相同,就比较危险

    四、其他措施要点(WX:一八二四零零八三一七八

    1、邮件转发关闭自动加载功能

    2、避免使用统一的客服末班,客服人员名字要有区别

    3、原账号被封、UPC需要更换、切勿使用原账号产品数据

    4、账号与电脑、IP、VPN、网卡、路由器一一对应

    5、不要使用相同的税号信息和收款账号

    6、尽量避免跟卖同公司其他组别的listing

    五、CA操作防关联:

    1、不同组别账号用不同的邮箱作为登录用户名

    2、不同PID使用不同的Label控制上下架

    3、中央数据末班控制库存数量时如有相同产品避免规避化

    4、按照组别规划产品线,尽量做到不同组别销售不同的产品

    5、商品数据库铺货到亚马逊CAPID、品牌、UPC部分留空,有销售人员补充

    6、上架的label统一由主管级添加

    展开全文
  • 想必大家都听说过美国沃尔玛连锁超市“啤酒与尿不湿”的故事。...其实,这种通过研究已经产生的数据,将不同标的关联起来并挖掘二者之间联系的分析方法,就叫做关联分析法,也就是商场和电商领域的“购物篮分析”。 .

    想必大家都听说过美国沃尔玛连锁超市“啤酒与尿不湿”的故事。为什么沃尔玛超市里会把婴儿的尿不湿和啤酒摆放在一起售卖呢? 

    因为超市发现尿不湿和啤酒的购买峰值曲线有极大的相似性,观察得知,美国家庭中母亲在家照顾孩子,就会让父亲下班后买尿不湿回家,而男士来到超市后习惯于给自己买上一罐啤酒。那么如果将啤酒放在尿不湿附近,将有很大概率提高啤酒的销售量。实践证明的确如此。

    其实,这种通过研究已经产生的数据,将不同标的关联起来并挖掘二者之间联系的分析方法,就叫做关联分析法,也就是商场和电商领域的“购物篮分析”。

    而这种数据关联的分析思维不仅仅可以使用在商品的售卖方面,研究的对象包含范围越广,表面上没有什么相关性、但是实际上有潜在的内关联价值的事物就越多。透过数据去挖掘这些关联规则就可以让商家制定相应的营销策略来提高销售量、让交通部门调整交通信号时长来治理交通、让政府制定有针对性的政策来促进经济等等。

    今天小亿就来说说什么是关联分析,关联分析可以应用在哪些地方,以及如何做好商品的关联分析。

    一、什么关联分析?

    关联就是反映某个事物与其他事物之间相互依存关系,而关联分析是指在交易数据中,找出存在于项目集合之间的关联模式,即如果两个或多个事物之间存在一定的关联性,则其中一个事物就能通过其他事物进行预测。通常的做法是挖掘隐藏在数据中的相互关系,当两个或多个数据项的取值相互间高概率的重复出现时,那么就会认为它们之间存在一定的关联。

    换句话说,两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说,关联规则可以用这样的方式来表示:A→B,其中A被称为前提或者左部(LHS),而B被称为结果或者右部(RHS)。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则(买尿布的人也会买啤酒),那么我们可以这样表示:买尿布→买啤酒。

    关联规则是数据挖掘中的一个重要分支,其主要研究目的是从各种数据集中发现模式、相关性、关联或因果结构。关联规则有形如X→YX→Y 的蕴含表达式,其中X和Y是不相交的项集,即X∩Y=∅X∩Y=∅。

    二、关联分析可以应用在哪些地方?

    一些行业的关联规则十分清晰,例如人口普查、医疗诊断、甚至人类基因组中的蛋白质序列。在关联销售宝贝的价格规律,卖家改进关联营销策略方面,关联分析法的适用性尤为突出。

    关联销售在具体营销操作中,往往会使用一种商品作为引入商品,另一种商品作为利润商品,营销人员往往会认为引入商品应当是低价的一种,那么是否女装类目中存在此类规律呢?

    如果将关联比例大于10%的关联商品和结果商品的类目均价互相比较,就会发现既有用半身裙、小背心、雪纺衫之类的相对低价商品,关联至衬衫、裤子、连衣裙等相对高价商品的记录,也有用衬衫、短外套、连衣裙、西装等相对高单价商品,关联至裤子、连衣裙、T恤等相对低单价商品的记录,而且两种情况的数量基本一致。该分析结果告诉我们,至少在女装类目中,关联销售更多是基于买家的内在需求以及商品的性质、特征等而出现,并没有什么特定的低价导入、高价关联之类的规律存在。

    在今天主要探讨的商品销售这个目标上,“超市购物篮”数据的研究可以作为研究关联规则挖掘的一个典型的例子。不仅在线下超市,电商卖家的“满就送”、“多加一件包邮”等形式促销,也是商品关联销售思维演化来的。

    但他们忽略了关联销售最重要的一个环节 ,就是消费者心理最想要什么东西,以及可以接受的心理价位是什么?这就需要对大量商品记录数据做分析,提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。

    如今疫情尚没有宣告终结,超市门店生意仍处困境,线上流量红利竞争持续,竞争的层面也在不断深化,已经从最基本的增加PV、提升PR、制造爆款……扩展到提升客单价、重购率,培养核心客户群、打造私域流量等方面。在这样的情况下,做好关联分析就会让你的企业在竞争中多一个抓手。具体而言,他可以帮助店铺实现以下营销目的:

    1.提升页面浏览率:由于同一页面中会涉及到多个商品,当这些商品的关联性较强时,就会有效提升该页面以及其关联商品页面的PV。

    2.给用户提供更多选择:一个消费者不管通过什么流量渠道进入店铺商品页都会有一定原因,而提供其真正具有购买需求的关联商品信息无疑会增加客户浏览的时间,给客户提供更多的选择,从而大大增加留住客户的比率,而这也就意味着更高的转化率和客单价!

    3.提升利润商品的展现机会:现在电商卖家对做爆款是又爱又恨,爱的是他能带来流量,恨的是他带走了利润,其实,只要做好关联销售,将爆款商品和利润商品有效组合起来,就能获得流量和利润的双丰收!

    除此以外,关联技术不但在商业领域被广泛应用,在医疗、保险、电信和证券等领域也得到了有效的应用。

    三、如何依据数据做好关联分析?

    1.关联规则的常用指标

    分析事物关联关系需要将众多复杂的线索的拆解清晰,量化为对工作有用的指标,在关联分析的最开始,我们往往需要关注以下指标:

    (1)支持度

    在关联算法中很重要的一个概念是支持度(Support),也就是数据集中包含某几个特定项的概率。比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次,那么此关联的支持度为5%。

    支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率,或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例,用图表示就是两者之间的交集。

    其算法公式是:S=F[(A&B)/N]

    其中S代表支持度,F代表概率函数,A&B代表购买了A且购买了B的次数,N代表购买总次数。

    比如今天共有10笔订单,其中同时购买牛奶和面包的次数是6次,那么牛奶+面包组合的置信度就是6/10=60%

    (2)置信度

    和关联算法很相关的另一个概念是置信度(Confidence),也就是在数据集中已经出现A时,B发生的概率,置信度的计算公式是:A与B同时出现的概率/A出现的概率。

    置信度是指购买A之后又购买B的条件概率,简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率,用图表示就是交集在A中的比例。

    其算法公式是:C=F(A&B)/F(A)

    其中C代表置信度,F表示条件概率,A&B代表购买了A且购买了B的次数,A代表购买A的次数。

    比如今天共有10笔订单,其中购买A的次数是8,同时购买A和B的次数是6,则其置信度是6/8=75%

    (3)提升度

    提升度是先购买A对购买B的提升作用,用来判断商品组合方式是否具有实际价值,换句话说,就是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数,大于1说明该组合方式有效,小于1则说明无效。

    其算法公式是:L=S(A&B)/[S(A)*S(B)]

    其中L代表提升度,S(A&B)代表A商品和B商品同时被购买的支持度,S(A)*S(B)代表商品A被购买的概率与B被购买概率的乘积

    比如今天共有10笔订单,购买A的次数是8,购买B的次数是4,购买A+B的次数是6,那么提升度是0.6/(0.8*0.4)>1,因此A+B的组合方式是有效的。

    2.关联规则的分类

    (1)根据规则中所处理的变量的类型,关联规则可以分为布尔型和数值型

    布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的,它显示了这些变量之间的关系。数值型关联规则可以对数值型字段,原始数据进行处理,包含多种类型的变量。例如:性别=“女”=>职业=“会计” ,是布尔型关联规则;性别=“女”=>avg(收入)=3000,涉及的收入是数值类型,所以是一个数值型关联规则。

    (2)基于规则中数据的抽象层次,可以分为单层关联规则和多层关联规则

    在单层的关联规则中,所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的;而在多层的关联规则中,对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如:IBM台式机=>Sony打印机,是一个细节数据上的单层关联规则;台式机=>Sony打印机,是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。

    (3)基于规则中涉及到的数据的维数,关联规则可以分为单维和多维的

    在单维的关联规则中,我们只涉及到数据的一个维,处理单个属性中的一些关系,如用户购买的物品。多维的关联规则中要处理的数据将会涉及多个维,处理各个属性之间的某些关系。例如:啤酒=>尿布,这条规则只涉及到用户的购买的物品是单维的关联规则;性别=“女”=>职业=“秘书”,这条规则就涉及到两个字段的信息,是多维的一条关联规则。

    3.关联规则挖掘的相关算法

    我们都知道,做数据分析的目的就是找到数据之间的关联和联系,而对于产品或商品来说,我们的目的是找出顾客购买行为的模式,比如说用户买了A商品,是否会对B商品产生什么影响;比如用户今天的购买行为,会不会对明天的销售量带来影响;比如不同的用户是否具有不同的购买模式等等。而这种挖掘方式要基于一定的规则,这个规则就是进行关联分析的算法

    (1)Apriori算法

    Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。

    算法的基本思想:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样;然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。

    (2)AprioriTid算法

    AprioriTid算法对Apriori算法做了调整,它的特点是在第一次遍历数据库D之后,就不再使用数据库来计算支持度,而是用集合Ck来完成。

    基本思想:跟Apriori算法的步骤基本相同,只是在第一次通过之后,数据库不用于计算候选项集;生成另一个集合C',其中每个成员具有每个事务的TID以及该事务中存在的大项集,这个集用于计算每个候选项集。

    (3)SETM算法

    基本思想:候选项目集在扫描数据库时即时生成,但在通过结束时计算,新的候选项集生成事务的TID与候选项集一起保存在顺序结构中;结束时,通过聚合该顺序结构来确定候选项集的支持计数。

    (4)FP-tree算法

    FP-tree算法又称FP-Growth算法,是在不使用候选代的情况下查找频繁项集的另一种方法,从而提高了性能。其核心是使用名为频繁模式树(FP-tree)的特殊数据结构,保留了项集关联信息。

    基本思想:首先压缩输入数据库,创建一个FP树实例来表示频繁项;然后将压缩数据库分成一组条件数据库,每个条件数据库与一个频繁模式相关联;最后将每个数据库进行单独挖掘。

    四、关联分析的步骤拆解

    1.从原始资料集合中找出所有高频项目组(LargeItemsets)

    高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一 水平。以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例,我们可以求得包含{A,B}项目组的支持度,若支持度大于等于所设定的最小支持度 (MinimumSupport)门槛值时,则{A,B}称为高频项目组。

    一个满足最小支持度的k-itemset,则称为高频k-项目组 (Frequentk-itemset),一般表示为Largek或Frequentk。算法并从Largek的项目组中再试图产生长度超过k的项目集 Largek+1,直到无法再找到更长的高频项目组为止。

    2.产生关联规则

    从高频项目组产生关联规则,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则,在最小可信度(MinimumConfidence)的条件门槛下,若一规则所求得的可信度满足最小可信度,则称此规则为关联规则。

    例如:经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则,若其可信度大于等于最小可信度,则称{A,B}为关联规则。

    就“啤酒+尿布”这个案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的记录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值,在此假设最小 支持度min-support=5%且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘 所找到的关联规则{尿布,啤酒}满足下列条件,将可接受{尿布,啤酒}的关联规则。用公式可以描述为:

    Support(尿布,啤酒)≥5%andConfidence(尿布,啤酒)≥65%

    其 中,Support(尿布,啤酒)≥5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易记录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行 为。Confidence(尿布,啤酒)≥65%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易记录资料中,至少有65%的交易会同时购买啤酒。

    因此,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,我们将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据{尿布,啤酒}关联规则而定,因为就过去的交易记录而言,支持了“大部分购买尿布的交易,会同时购买啤酒”的消费行为。

    从上面的介绍还可以看出,关联规则挖掘通常比较适用于记录中的指标取离散值的情况。

    如果原始数据库中的指标值是取连续的数据,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值),数据的离散化是数据挖掘前的重要环节,离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

    五、案例分享

    如今关联规则挖掘的应用领域非常多,但凡需要分析事物和事物间的频繁模式的场景,都可以用到关联规则挖掘。

    这项技术在一些众所周知的行业有了许多成熟应用,例如:电商或零售业的商品推荐、百度文库推荐相关文档、医疗推荐可能的治疗组合、生物研究中,发现有毒植物的共性特征,识别有毒植物、银行推荐相关联业务、搜索引擎推荐相关搜索关键词、门户网站通过点击流分析热点新闻。

    最终目标是为运营策略提供依据、为数据决策提供佐证等等,但这不仅仅不要分析师有关联性思维,也需要在终端上确确实实的看到数据的关联性呈现。这里我们以一站式数据分析平台亿信ABI为例,来给大家分享关联分析的具体步骤:

    1.准备数据

    我们准备了某超市的一些购物篮数据。该数据集有7个字段。根据关联规则的挖掘特性,需要选择一个事务字段和一个事项字段。不然发现,CARD_NO(卡号)字段同一卡号购买过多种不同商品,可作为事务字段,而GOODS(购买商品)字段可作为事项字段。另外,界面信息显示,该数据集有2800条购买数据,由939个客户(卡号)购买了11种不同商品,符合“经常同时购买”的特征。接下来我们开始用数据集训练一个合适的关联规则模型。

    2.训练模型

    先创建一个挖掘过程,选择关联规则FP-Growth进入挖掘过程界面。系统内置了两种关联规则算法,他们的参数设置都一样。我们选择性能较好的FP-Growth算法。再选择“购物篮”数据集,选择CARD_NO字段为事务字段,GOODS字段为项字段,设置所有数据参与挖掘(100%抽样)。最低支持度设置为5项,最小可信度设置为40%。注意,这两个参数设置过大,可能挖掘不出关联规则,可根据实现情况调整。点击”训练模型”菜单查看训练出来的关联规则。

    如上图所示,该模型挖掘到了100条关联规则。每条关联规则左边代表。系统虽然内置了FP-Growth和Apriori两种挖掘算法,而且操作方法一样,但它们还是存在以下特点:

    (1)Apriori算法效率较低,计算过程中需要多次扫描整个数据集,占用较多的内存和计算时间;

    (2)FP-Growth算法效率较高,只需要扫描两次数据集,占用更少的内存和计算时间。但对于长事务(同一事务,很多事项),会造成FP树深度过大,计算时间显著增加。

    所以在选择算法时,绝大部分情况下,可以优先选择FP-Growth算法。

    3.模型应用

    关联规则模型的应用同其它类型的挖掘模型,也是要先发布选择好的关联规则模型,再制作相应的模型应用用于关联规则的显示和查询。这里就不重复讲解了。

    展开全文
  • 最近,经常有小伙伴过来咨询,为什么我在做贴吧,豆瓣,知乎,自媒体,百度知道等平台引流的时候,账号总是被封。并且这账号很难长期支持去使用,发帖很容易被删帖,为什么?做知乎也是一样的,总是看到别人怎么能发...

    最近,经常有小伙伴过来咨询,为什么我在做贴吧,豆瓣,知乎,自媒体,百度知道等平台引流的时候,账号总是被封。并且这账号很难长期支持去使用,发帖很容易被删帖,为什么?做知乎也是一样的,总是看到别人怎么能发广告,怎么有这么多粉丝,他明明也在引流啊为什么我就不行呢?为什么我自己上来引流,引了一两个立马就被封号了呢?......

    原因其实很简单,就是因为你没有在做防检测追踪的技术,你做的发广告的行为被检测到了,如果你不做防检测技术,哪怕是你换千个万个账号,结果都是一样的,那就是失败。所以,账号防检测技术,是我们是每一位从业推广行业或者说运营行业必学的黑科技或者必学的一个技术。

    普通人是如何做账号防检测技术的?

    第一个点:养号

    就拿做贴吧来说,在发帖之前首先会养号,贴吧号养号就是更改账号的头像、昵称、签名,然后放在软件里面模拟人工操作到一些贴吧里面签到;还有做知乎引流,头条引流,百家号引流,豆瓣引流,知道引流等等,在操作之前都会先养一批账号,但是绝大部分都是手工操作,费事费力。

    第二个点:换IP,清缓存

    还是以贴吧为例,每登录一个账号发帖,或者做某一个行为的时候,都会换IP,清缓存,然后再来登录第二个账号,就下一个账号来继续发帖。这是很多伙伴会做的,但是我告诉你:你光做这个还不够,为什么?因为现在已经是2020年都快过去了,2021年马上就来到,那么你所做的这些行为是互联网早期的一个检测追踪机制,现在很多大型的平台,比如百度知乎这种头部平台,他们所使用的检测最终技术已经来到了第二代,他们有更高级的检测技术,那就是检测浏览器指纹信息。指纹信息包括系统版本、浏览器版本、分辨率、IP地址、语言、设置信息,浏览器的使用行为追踪信息。比如我们在浏览器做的更换皮肤,更换字体,或者浏览过哪些页面,这些行为都会被平台记录下来。

    并且你的这些行为都会在你登录账号的时候所绑定,这也就是为什么我们总是在网络上收到各种各样的和我们意愿相符的广告推送。

    比如我在某一个戒烟广告上多停留了几秒,那么下次浏览器就会给我推送一些戒烟的产品等等。现如今的平台,像百度,知乎,腾讯等都会从这些多方面检测我们的行为,尤其是我们在做同一个平台推广的时候,如果被平台检测到我们使用大量的账号还会出现账号关联的情况。账号关联主要是受我们网络和电脑环境的影响。

    比如我们使用几十个账号在同一个平台去操作推广自己的产品,最坏的情况就是所有账号全部被封禁,因为我们的操作环境都都是一样的,导致被关联,我们的操作全部化为乌有。那么为了避免这些检测机制,可能稍微专业一点的人会把浏览器设置换了,行为等等各种各样的东西全部清掉了,让这个平台根本就没有办法来追踪你了这时候如果我们又回头要登录之前的账号去做推广的话,问题又会产生,什么问题呢?

    那就是如果你每次使用这个账号,这个账号每次都是在一个全新的浏览器环境下使用的话,那么这个时候百度等平台就会认为你这个账号不是正常人在操作的,而是软件在操作,为什么?因为你想一下怎么会有正常人在使用帐号的时候,每次使用都会是一个全新的环境,或者说不同的环境呢?这肯定是不符合常理的。所以平台从而就能够判定出来你这个账号不是人工使用,而是软件,你是在非正常使用的,就会把你给直接封号,甚至把你以前发布的所有信息全部删掉,所以这个就只能解决表面或者一次性的问题,你换是换了,但并不能从根本上解决问题。

    所以这个难题也是我们团队一直在想尽办法攻克的,怎么样才能防封号?怎么样才能越过平台的检测机制,大大方方的,更疯狂的,把效率提升百倍的去引流?

    现在终于有一款候鸟防关联指纹浏览器,也可以叫候鸟多开浏览器,或者候鸟多登浏览器,基于谷歌浏览器的多账号沙盒系统使用这工具,可以帮助我们完美的解决以上所有一切痛点。

    候鸟防关联指纹浏览器是一款运用模拟浏览器硬件配置文件代替若干电脑的多任务浏览器,实现浏览器指纹防护功能,每个浏览器文件的Cookies、本地存储和其他缓存文件将被完全隔离,浏览器配置文件之间完全独立,无法相互访问。

    多个唯一指纹浏览器,每个指纹浏览器都是相互隔离的。可以理解为每个浏览器配置文件就是不同的电脑,再结合切换不同 IP,就是不同地区不同的电脑。

    那么候鸟浏览器到底具体有哪些强大的功能呢?候鸟浏览器多开的方法,添加多用户,数据相互独立

    管理: 指的是能批量管理网络帐号,支持 Cookie 导入/导出,帐号免登陆,多人分享协作。

      防关联: 指每个浏览器配置环境独立分开,每个浏览器文件的 Cookies、本地存储和其他缓存文 件将被完全隔离,浏览器配置文件之间无法相互泄漏信息,防止因浏览器指纹相同而网 络帐号出现关联情况。

      模拟硬件指纹: 通过不同配置的设置,比如 IP、时区、设备硬件指纹信息等来模拟出目标地区和设备硬 件的功能,来实现批量注册、批量登陆、批量多开养号等操作。

    浏览器指纹在线检测网站:代理IP防关联伪装度查询工具 (yalala.com) 这个地址是用来检测浏览器信息的,我们登录账号之后去检测,会发现这些信息都不是一样的,每一个账号下的浏览器信息都是独一无二的。

    另外就是我们在使用这个账号的时候,不管是第一次用,第二次用,还是长期使用,都是在一个同样的环境下,这就做到了100%确保这是一个真人在使用这个账号,而不是一个软件,不是一个机器在使用这个账号,为什么?

    因为账号环境,IP,浏览行为等各方面都无懈可击!!!如果有小伙伴还想更深入,更仔细的了解多开或者防关联技术,请务必关注候鸟浏览器的知乎官方账号。也欢迎更多相关行业的朋友们留言交流。

    展开全文
  • 什么是关联分析?

    万次阅读 2015-06-26 13:06:29
    引言:在认识什么是关联分析之前,先了解一下关联分析能用来干什么吧: 示例1:如下是一个超市几名顾客的交易信息。 TID Items 001 Cola, Egg, Ham 002 Cola, Diaper, Beer 003 Cola, Diaper, Beer, Ham...
  • 数据关联的简单介绍

    千次阅读 2019-03-31 19:34:27
    关联:决定最佳匹配 更新:使用贝叶斯定理修正预测 Global Nearest Neighbor(GNN) 分析每个落入门内的观测点,选择最优并入轨道(最短距离或相似度最高) 分配问题: 得到一个最大化总分数的置换矩阵(每行每列只有...
  • SLAM算法中的数据关联问题

    千次阅读 2021-01-05 13:06:33
    数据关联一直是SLAM实际应用中一个非常重要的问题。
  • SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。 是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。...
  • 关联供应商

    2019-09-27 14:40:48
    一、在和同学做的一个项目中,有一个地方是相互关联的。但我负责的模块是客户的,他负责的却是供应商的,当中就有个功能就是客户关联供应商的,而他那边就刚好相反,也就是供应商关联客户。这种时候就要写出和我们两...
  • ox什么意思

    千次阅读 2021-05-21 06:58:40
    营销树今天精心准备的是《ox什么意思》,下面是详解!OX是什么意思?OX是无色透明的化学液体邻二甲苯的英文简写。OX作为英文单词是可数名词,基本含义是牛。读音为:[英][ɒks][美][ɑ:ks]复数:oxen。同义词:wild ...
  • 数据挖掘】关联规则之灰色关联分析法

    千次阅读 多人点赞 2019-01-24 17:52:39
    灰色关联分析法 利用灰色关联分析的九个步骤: 1.根据分析目的确定分析指标体系,收集分析数据。  设n个数据序列形成如下矩阵:   其中m为指标的个数, 2.确定参考数据列 参考数据列应该是一个理想的比较...
  • PV、UV、IP分别是什么意思?

    千次阅读 2021-05-18 08:47:37
    PV、UV、IP是我们在运营和网站管理中常用的概念,那么这三个概念究竟是什么意思呢? 一、PV PV(Page View)访问量, 即页面浏览量或点击量,衡量网站用户访问的网页数量;在一定统计周期内用户每打开或刷新一个...
  • SLAM数据关联

    千次阅读 2017-06-05 09:35:26
    马氏距离与数据关联在SLAM的数据关联中,马氏距离是一种常见的方法。本文使用简单的数据进行说明,同时对必要的公式进行推导。本文使用的数据来源于[1]. 。 在这里我们重点使用two dimension的数据进行示例。以x1x_...
  • C语言中->是什么意思啊?

    千次阅读 2021-01-17 14:10:43
    是一个整体,它是用于指向结构体、C++中的class等含有子数据的指针用e5a48de588b662616964757a686964616f31333366303130来取子数据。换种说法,如果我们在C语言中定义了一个结构体,然后申明一个指针指向这个结构体...
  • 大数据是什么意思

    千次阅读 2018-10-19 11:58:54
    在大数据的越来越火的今天,相信很多朋友都不清楚大数据到底是什么?可以解决实际生活中的什么问题?那么今天科多大数据老师就给各位小伙伴儿普及下大数据的概念吧。大数据到底是什么勒? "大数据"是一个...
  • 一对多关联导致数据发散的SQL优化经验

    千次阅读 多人点赞 2020-07-27 10:25:15
    而我在工作中写SQL经常遇见的一个问题就是一对多关联导致数据发散。因此,这篇文章,主要记录一对多关联导致数据发散的应对方案。 多表关联优化的例子 我之前写了一个SQL,运行了一个多小时,也没有运行出来。下面我...
  • regedit是什么意思

    千次阅读 2020-12-22 14:25:12
    展开全部回答:regedit是注册表编辑器的意思,“regedit.exe”是Windows系统的注册表编辑器,是Registry Editor的缩62616964757a686964616fe78988e69d8331333366306537写。Regedit功能:1、软、硬件的有关配置和状态...
  • 在商业智能BI中,我们经常会听到指标、指标表、维度、模型、数据仓库、数据等一些名词和概念,那么他们之前到底有什么关系和联系呢? 什么叫指标?指标就是我们具体要分析的对象,分析的数据,比如销售收入、销售...
  • 什么是多表关联查询?

    千次阅读 2018-09-27 20:10:55
    使用多表联查的场景,有些时候数据在不同的表中,这个时候我们就需要用到mysql中的多表联查。 多表联查概念 将两个或两个以上的表按某个条件连接起来,从而选取需要的数据。多表联查是同时查询两个或两个以上的表...
  • 文章目录关联规则分析数据介绍基本原理介绍基本概念:Apriori算法有意义的关联规则案例分析总结反思学习其他同学的代码参考代码这其实跟前面排序是等价的查看分析结果inspect函数逐条查看关联规则by="lift"指定按...
  • OID是什么意思

    千次阅读 2020-07-14 23:38:56
    OID是什么 在数据库设计中,需要为每一条记录设定key值。key值加上表名,形成了唯一的标志。 在面向对象中,唯一标志的方式是使用OID(Object ID),OID用于标识每一个对象。 正如ORMapping中的描述的那样,OID的...
  • html td什么意思

    千次阅读 2021-06-28 10:42:00
    在html中,td的意思为“单元格”,用于定义HTML表格中的标准单元格,可以包含数据;该td标签需要和table和tr标签一起使用,语法格式“..”。本教程操作环境:windows7系统、CSS3&&HTML5版、Dell G3电脑。在...
  • Jmeter 关联

    千次阅读 2019-01-09 14:59:27
    1. 需求 ... 2. 第一次获取title值,第二次把获取的值作为参数名(title)的参数值附加请求中。 1.1 问题 ...1.2 什么是关联? 概念:从上一条请求中获取数据,使用在下一条请求中的过程。 1.3 J...
  • MySQL表关联的常用方式有哪几种

    千次阅读 2021-01-18 23:18:41
    MySQL表关联的常用方式有哪几种发布时间:2020-05-15 10:09:51来源:亿速云阅读:328作者:三月本文主要给大家介绍MySQL表关联的常用方式有哪几种,文章内容都是笔者用心摘选和编辑的,具有一定的针对性,对大家的...
  • 关联数组 作用:创建一个更加灵活的数组。...也就是理解关联数据的键值对,存储值是bit型,位宽为63bit 大小,索引值是int型,存储方式:{int_0:bit[63:0],int_1:bit[63:0],int_2:bit[63:0], .
  • 关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 常见的购物篮分析 该过程通过发现顾客放人其...
  • 全面解析电商数据挖掘之关联算法

    千次阅读 2019-04-08 16:46:59
    所谓关联,反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候,可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance,第二个是关联性association,两者都可以用来描述事件...
  • 关联规则是从庞大的数据中提取一系列变量或因子间关系,以探索数据的变量或项目间隐含的关系。 1、基本原理 关联规则通常用支持度、置信度、增益三个指标来分别表示其显著性、正确性和价值。通过给性最小支持度、...
  • 三种关联分别是什么?2. 什么时候那个适合用哪个?(总结)一共有三种关联机制:Nest Loop 嵌套循环 (大小表)Sort Merge 排序合并 (添加索引+两张大表)Hash Join 哈希 (内联)嵌套循环对上图进行简单的解释,在进行...
  • 前一篇文章讲了,Apollo 6.0 中融合的代码逻辑流程,但那是基于软件的角度进行梳理和分析的,这一篇文章基于上篇的成果进一步对算法进行较深入的分析,主要涉及到多目标跟踪中的数据关联和滤波算法。 目标跟踪的基础...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 207,877
精华内容 83,150
关键字:

关联数据是什么意思

友情链接: FtpFileTrans.rar