DomLink 项目使用教程

DomLink 项目使用教程

DomLinkA tool to link a domain with registered organisation names and emails, to other domains.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DomLink

1. 项目的目录结构及介绍

DomLink 项目的目录结构如下:

DomLink/
├── domLink.cfg
├── domLink.py
├── LICENSE.md
├── README.md
├── requirements.txt
└── example/
    ├── example.domLink.cfg
    └── example.domLink.py
  • domLink.cfg: 配置文件,用于存储 API 密钥等信息。
  • domLink.py: 主启动文件,用于执行域名关联操作。
  • LICENSE.md: 项目许可证文件,采用 MIT 许可证。
  • README.md: 项目说明文件,包含项目的基本介绍和使用方法。
  • requirements.txt: 项目依赖文件,列出了运行项目所需的 Python 包。
  • example/: 示例目录,包含示例配置文件和示例启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

domLink.py 是 DomLink 项目的主启动文件。它负责执行域名关联操作,具体使用方法如下:

python domLink.py -d target.com -o target_out.txt
  • -d target.com: 指定目标域名。
  • -o target_out.txt: 指定输出文件名。

3. 项目的配置文件介绍

domLink.cfg 是 DomLink 项目的配置文件。它用于存储 API 密钥等信息,具体内容如下:

[API]
key = YOUR_API_KEY
  • key: 存储从 WHOXY.com 获取的 API 密钥。

在运行 domLink.py 之前,需要确保 domLink.cfg 文件中已正确配置 API 密钥。


以上是 DomLink 项目的使用教程,希望对您有所帮助。

DomLinkA tool to link a domain with registered organisation names and emails, to other domains.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DomLink

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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