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  • 移动互联网四个特点:移动性、私密性、局限性、强关联性
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    2019-09-23 15:48:07
    移动互联网有以下特点:
    
    1 终端移动性:
    
    即在移动状态下接入使用互联网服务,移动终端便于用户随身携带和随时使用。
    
    2 业务使用的私密性:
    
    在使用移动互联网业务时,所使用的内容和服务更私密,如手机支付业务等。
    
    3 终端和网络的局限性:
    
    在网络能力方面,受到无线网络传输环境、技术能力等因素限制;在终端能力方面,受到终端大小、处理能力、电池容量等的限制。无线资源的稀缺性决定了移动互联网必须遵循按流量计费的商业模式。
    
    4 业务与终端、网络的强关联性:
    
    由于移动互联网业务受到了网络及终端能力的限制,因此,其业务内容和形式也需要适合特定的网络技术规格和终端类型。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xiongwei/p/10839115.html

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  • ip关联什么意思,亚马逊如何防止ip关联? 独立干净的IP环境是什么意思,就是一个账号一条干净的网线。 与之相反的就是浮动IP,浮动IP是什么? 浮动IP,是大多数卖家常用的IP,而浮动IP是亚马逊账号关联因素中的一...

    ip关联是什么意思,亚马逊如何防止ip关联?

    独立干净的IP环境是什么意思,就是一个账号一条干净的网线。

    与之相反的就是浮动IP,浮动IP是什么?

    浮动IP,是大多数卖家常用的IP,而浮动IP是亚马逊账号关联因素中的一个核心超级坑。

    指的是利用一个有限数量的IP地址池,当用户请求例如PPTP拨号请求,IP地址分配服务器就会动态分配一个外网实体IP。

    当该用户掉线、下线,这个IP就会被回收并分配给其他请求用户,所以在时间范围内用户很难获得同样的IP。也就是说,甲、乙、丙三个卖家都在使用一个有限的IP池,某个IP在一定长的时间范围内有可能会被甲、乙、丙三个卖家都用过,这就存在一个账号关联的潜在风险。

    在自己不知情的情况突然收到亚马逊一封因账号关联关闭账号的邮件,有这样惨痛史的卖家不在少数。

    下面为大家介绍一下我们日常网络使用中哪些业务使用的是浮动IP这种形式,以及如何有效解决。

    1、最常见的拨号上网

    指的是我们的家庭宽带,都是浮动IP形式,大家可以使用IP138这个网站监控一下,最好时间长一点,会发现自己的IP并不是固定的。像一些小区宽带,整个小区共享一个浮动IP,也并不少见。

    2、无线网卡/移动网卡

    这种也是用的浮动IP形式。

    3、3G/4G网络

    手机上网或者使用手机共享热点上网,也是浮动IP的形式,在我们使用手机3G/4G网络时,运营商会就近基站随机分配一个有租期的IP。而且有的手机会经常自动切换免费wifi,在不可控的网络IP下登录,账号关联了自己都不知道。所以,在公共场合的wifi环境下,绝对不能登录自己的账号。

    如果你账号只有一两个,而且所在区域做亚马逊的人少,用上面介绍到的浮动IP形式未尝不可,而且最好用普通拨号上网,但也会存在一定的关联风险。而如果你是多账号操作,浮动IP绝对不能用,账号关联的风险非常大。

    浮动IP风险大,使用固定IP才安全。那么固定IP网络的方法都有哪些呢?安全性又如何呢?

    1、首先是很多卖家都在用的云服务器

    云主机提供的IP是固定的。但当卖家不对这些IP进行续费后,IP就会被回收,进行重新销售,被污染过的IP也就存在账号关联的风险。

    2、VPS主机

    很多卖家也会选择租用一台远程主机,固定IP。但这种方式也存在主机污染、IP碰撞的风险。

    3、国际专线

    这就是卖家去移动运营商那申请固定的IP专线,也是相对操作简单、比较稳妥的一种防账号关联方法。一条网线一个账号,但费用很高。

    4、多账号防关联工具

    能防关联又费用低,性价比高,成为越来越多多账号操作卖家的迫切需求。候鸟浏览器通过第三方代理IP,可以打造一个独立干净的IP环境,帮助卖家低成本实现多账号操作,谷歌独立IP、cookies隔离,https加密,专线网络不限速等等,所以卖家可以使用有这种功能的浏览器避免防关联。

    导致亚马逊账号关联的因素很多,独立干净的IP环境 只是其中之一,卖家在日常操作运营中要熟知亚马逊平台规则,细心谨慎,实现安全运营.

    展开全文
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    关联性分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结果。通俗地讲就是发现各种商品之间的关系,一种商品的售卖是否会影响另一...

    ​关联性分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结果。通俗地讲就是发现各种商品之间的关系,一种商品的售卖是否会影响另一种商品的售卖,这些数据可以用于用户推荐系统。
    比较形象一点的案例就是商场里的货架物品摆放。在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加,这家超市的名字叫做沃尔玛,后来经过市场研究,发现美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒(小栈内心表示是我的话会买包长寿烟)。
    虽然这个故事是事后分析,但是如何找出物品之间的关联规则,是我们应该关注的,今天就介绍一下用Apriori算法来找到物品之间的关联规则。
    一、Apriori知识点与原理
    做 Apriori分析主要分为两步:
    1、找出频繁一起出现的物品的集合,我们称之为频繁项集。比如一个超市的频繁项集可能有{{啤酒,尿布},{鸡蛋,牛奶},{香蕉,苹果}}等,
    2、在频繁项集的基础上,使用关联规则算法找出其中物品的关联结果。
    还有以下几个概念要明白,都是统计学的概率理论:
    1、支持度(Support):可以理解为某物品出现的概率
    支持度(A)= (包含A物品的记录数)/(总记录数)
    2、置信度(Confidence):指在A出现的概率下有多大可能性出现B
    置信度(A→B) = (包含A和B物品的记录数)/(A的记录数)
    3、提升度(Lift):当销售一个物品时,另一个物品销售率会增加多少
    提升度(A→B) = 置信度(A→B)/支持度(A)
    二、Apriori分析
    根据上面的步骤解析,小栈主要使用python里的mlxtend库。频繁项集的查找使用Apriori,关联规则的解释使用的是association_rules
    1、数据导入与清洗
    关联分析是一种机器学习的语言,所以数据要编码成机器可识别的语言,如下图所示,这里介绍两种编码方式:一种是label编码,另一种是独热编码
    在这里插入图片描述

    #label编码#
    import pandas as pd
    df  = pd.read_csv(r'C:\Users\didi\Desktop\apriori.csv')
    print(df)#原数据#
    for i in range(7,18):
        df.iloc[:,i] =df.iloc[:,i].apply(lambda x : True if x == 'T' else False)
    df
    

    在这里插入图片描述
    小栈的数据是经过初步处理的数据,但是生活中拿到的数据应该是下面这样的,这种数据要怎么处理呢?使用mlxtend自带的独热编码
    在这里插入图片描述

    #独热编码#
    import pandas as pd
    from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
    dataset = [['牛奶','洋葱','肉豆蔻','芸豆','鸡蛋','酸奶'],
            ['莳萝','洋葱','肉豆蔻','芸豆','鸡蛋','酸奶'],
            ['牛奶','苹果','芸豆','鸡蛋'],
            ['牛奶','独角兽','玉米','芸豆','酸奶'],
            ['玉米','洋葱','洋葱','芸豆','冰淇淋','鸡蛋']]
    te = TransactionEncoder()
    te_df = te.fit_transform(dataset)
    df = pd.DataFrame(te_df,columns=te.columns_)
    df
    

    在这里插入图片描述
    2、找出频繁集

    from mlxtend.frequent_patterns import apriori
    df1 = df.iloc[:,7:]
    freq = apriori(df1,min_support=0.1,use_colnames= True)
    freq
    #由于数据原因,小栈把支持度设置成0.1#
    

    在这里插入图片描述
    3、找出关联规则

    from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
    result  = association_rules(freq,metric='confidence', min_threshold=0.8)
    result
    

    在这里插入图片描述
    ​小栈把置信度设置成0.8,算比较高的了,意思是买A项集的产品有80%以上的可能性买B项集的产品。从上面可以看到买(beer, cannedveg)的人有87.42%的可能性买frozenmeal,如果(beer, cannedveg)销售额提升,frozenmeal的销售额会提升289%
    三、总结
    对于关联性分析主要掌握两个步骤:找频繁项集和规则解析,就可以完全掌了,这种分析方法在用户商品推荐中非常实用,甚至可以用于商品的打包营销。如果能拿到用户信息数据,可以进行进一步的用户行为分析。

    已开通微信账号,欢迎关注数据分析小栈交流:
    在这里插入图片描述

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  • python的def是什么意思

    千次阅读 2020-11-24 16:06:09
    Python 函数函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被...

    b3713a9a13b964ae1d55bd1b345da005.jpg

    Python 函数

    函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。

    函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。

    定义一个函数

    可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:

    1.函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。

    2.任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

    3.函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

    4.函数内容以冒号起始,并且缩进。

    5.return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

    语法

    Python 定义函数使用 def 关键字,一般格式如下:def 函数名(参数列表): 函数体

    默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

    示例

    让我们使用函数来输出"Hello World!":>>>def hello() : print("Hello World!")

    输出结果

    >>> hello()

    Hello World!

    以上就是python的def是什么意思的详细内容,更多请关注龙方网络其它相关文章!

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