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参考材料-社交网络数据抓取（含代码）.zip

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简介：
本资料包提供了关于如何从主流社交平台上抓取公开数据的技术指南和Python代码示例，适合于数据分析与研究使用。 参考资料包括社交网络数据爬取的相关内容及代码示例。这些资料以.zip文件形式提供，包含了进行社交网络数据分析所需的基本工具和技术指导。

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  • 参考材料-社交网络数据抓取（含代码）.zip
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    本资料包提供了关于如何从主流社交平台上抓取公开数据的技术指南和Python代码示例，适合于数据分析与研究使用。 参考资料包括社交网络数据爬取的相关内容及代码示例。这些资料以.zip文件形式提供，包含了进行社交网络数据分析所需的基本工具和技术指导。
     
  • SNScrape：Python中的社交网络数据抓取工具
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    SNScrape是一款用于从社交媒体网站中提取公开数据的Python库。它支持多种平台，如Facebook、Twitter和YouTube等，帮助用户轻松获取网页上的公开信息，适用于数据分析和研究等领域。 抓拍snscrape是一个用于社交网络服务（SNS）的抓取工具，可以刮擦用户个人资料、主题标签或搜索等内容，并返回发现的相关项目，如帖子等。目前支持以下平台： - Facebook：包括用户个人资料、群组和社区（又名访问者帖子） - Instagram：包含用户个人资料、主题标签和位置 - Reddit：涵盖用户、subreddit及通过Pushshift的搜索 - 电报：频道 - Twitter：涉及用户、个人主页、话题标签、搜索项以及列表帖子 - VKontakte：包括用户个人页面 - 微博（新浪微博）：包含用户个人资料 请注意，上述某些功能可能仅在snscrape的当前开发版本中可用。 安装要求： 使用snscrape需要Python 3.8或更高版本。当您通过pip命令进行安装时，它会自动处理所需的Python软件包依赖项。但需注意的是，其中一个依赖项lxml还需要额外安装libxml2和libxslt库。
     
  • 北航网络实验考试参考材料
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    《北航网络实验考试参考材料》是一本专为北京航空航天大学学生设计的学习资料，涵盖各类网络实验知识点和经典例题解析，旨在帮助学生更好地准备相关课程的考试。 北航网络实验考试参考资料适用于研究生复习，包括往年的试题总结。
     
  • 地理社交网络数据集.zip
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    本数据集包含地理社交网络的相关信息，记录了用户的位置标签、好友关系及互动行为，适用于位置感知推荐和社交影响力分析等研究。 Gowalla由196,591个节点和950,327条边组成，在2009年2月至2010年10月期间收集了这些用户的6,442,890个签到位置信息。Brightkite则包括58,228个节点和214,078条边，从2008年4月至2010年10月共收集了用户们的4,491,143个签到记录。
     
  • Sockmon2005网络数据抓取
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    Sockmon2005是一款用于网络数据分析和安全监控的工具，特别擅长于抓取实时网络流量数据，帮助企业或个人识别潜在的安全威胁并优化网络性能。 封包分板工具Sockmon2005网络抓包是一款实用的软件工具。
     
  • Delphi网络数据包抓取源代码程序
    优质
    本软件为使用Delphi编写的网络数据包抓取工具源代码，适用于开发者研究和学习网络通信协议及数据包捕获技术。 摘要：Delphi源码,网络相关,网络抓包　　Delphi网络数据包捕获器源程序用于捕获局域网的数据包。用户可以设置缓冲记录、筛选目标和动作，以及清除数据等操作。
     
  • Python网络数据爬虫抓取代码优化版
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    《Python网络数据爬虫抓取代码优化版》是一本针对Python爬虫技术进阶学习的专业书籍。书中详细介绍了如何编写高效、稳定的网络爬虫程序，并提供了大量实用的代码示例，帮助读者解决实际开发中遇到的问题。 Python网络数据抓取代码主要利用了Python爬虫技术来自动化采集网页内容、图片、视频、音频等多种类型的在线资源。这些资料可以被广泛应用于数据分析、机器学习以及自然语言处理等领域。 此工具适合具有一定编程基础及网络知识的人群，例如数据分析师、数据科学家、机器学习工程师和Web开发人员等专业人才使用。 在实际应用中，Python网络抓取代码可用于自动化收集网站信息、电商产品详情、股票市场行情和新闻报道等内容。此外，在构建垂直搜索引擎、进行舆情监测或开展市场调研时亦可发挥重要作用，并能帮助用户挖掘有价值的信息资源。 值得注意的是，执行数据采集任务必须遵守相关的法律法规，不得用于商业目的。同时建议使用专门的数据抓取框架或者合理控制爬虫访问频率以减轻对目标网站服务器的压力。此外，在从事网络数据收集活动的过程中还需遵循一定的伦理道德规范，避免侵犯他人的隐私权和知识产权等问题的发生。
     
  • 数据：部分社交网络的数据
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    本研究利用了特定社交网络平台的部分公开和匿名用户数据，旨在分析社交媒体使用模式及影响。通过挖掘这些海量信息，我们能够洞察人类行为和社会趋势，为改善用户体验、预防网络风险提供科学依据。 数据来源于史诗叙事中的社交网络数据集。这些数据存储在制表符分隔的文件里，并带有以下标题：角色\t友善的边缘\t敌对的边缘。 部分数据集中被划分为几个章节，因此需要查找以“％Scene”、“％Chapter”或“％Book”开头的行来确定界限。此外，还有一些包含随机信息且以“％”符号开始的行，在创建社交网络图时应当忽略这些内容。 节点可以基于不同场景/章节中的出现而具有多个边（遗憾的是，并没有提供冰岛人Sagas中关于权重的数据）。顶点也可能同时拥有指向同一顶点的敌对和友好边缘。通常，敌对链接定义为在叙述中有战斗发生的两个人物之间的关系。 我以《The Táin》为例，在这部作品里主角Cúchulainn杀死了许多角色，但与他们没有其他互动。我希望找到一种方式来表示这种情况，因为它是一种特殊的互动形式，并且不同于一般意义上的社交互动。通常来说，如果两个角色彼此厌恶并经常争论的话，他们的关系仍然会被视为有“友好的优势”，只有当双方进行身体搏斗或一方杀死另一方时才会被视为敌对关系。
     
  • Flickr的社交网络数据集
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    Flickr的社交网络数据集包含用户间连接和照片标签信息，为研究社交网络结构及图像内容提供了宝贵的资源。 Flickr是一个用户分享图片和视频的社交平台，在这个数据集中，每个节点代表一个Flickr用户，每条边表示两个用户之间的朋友关系。此外，每个节点都有标签来标识用户的兴趣小组。
     
  • 使用MATLAB抓取网络数据
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    本教程详细介绍如何利用MATLAB进行网页数据抓取与分析，涵盖基础设置、HTTP请求及XML/HTML解析等关键技术。 1. 直接下载即可使用。 2. 可爬取自定义网站数据。 3. 爬取的数据可以导出。 4. 使用 MATLAB 编写的代码提供源码。 5. 代码注释清晰，适合初学者学习。