kite3的博客

本文介绍了社交媒体趋势话题与影响力人物检测技术，以及基于并行化的自动化网络安全扫描系统。在社交媒体方面，采用n-元语法算法和社交网络分析方法，结合Flask网页展示实现多语言趋势与影响力可视化；在网络安全方面，构建了基于Python、Nmap、Celery和RabbitMQ的并行扫描架构，通过异步任务队列提升扫描效率，平均扫描时间缩短22.73%。系统支持定制化扫描与实时监控，并展望了多语言支持、智能化扫描与功能集成等未来方向。

本文探讨了社交媒体上的热门话题检测与影响力分析方法。通过词云可视化技术，识别出疫情期间推文中的高频词汇，如'e businesses'和'platform'；利用n-gram算法对土耳其语推文进行数据处理与热门话题挖掘，并结合Plotly实现结果可视化。在影响力分析方面，采用Networkx库计算介数、度数、接近度和PageRank等中心性度量，评估社交网络中节点的重要性。实验结果表明，在多个健康相关主题中，介数中心性更能有效反映用户影响力，优于其他度量方式。研究涵盖了数据清洗、词干提取、字符编码处理及多维

本文探讨了在社交媒体中检测热门话题和有影响力人物的方法，结合n-元语法算法、情感分析和社交网络分析技术，深入解析文本数据与网络结构。通过实际数据处理流程，包括数据清洗、n-元语法生成、情感分类与可视化，以及利用度中心性、中介中心性等指标识别关键节点，系统展示了如何从开源数据中提取有价值的信息。研究旨在构建高效模型以匹配现实趋势，并提供可交互的分析结果，适用于教育、商业和社会研究等多个领域。

本研究旨在识别和预测土耳其特定时期内的热门医疗话题及健康领域的有影响力人物。通过使用Twitter API收集开源数据，结合n-元组算法进行话题识别，并运用社会网络分析方法（如度中心性、介数中心性等）评估用户影响力，构建了一个有效的检测模型。研究还开发了基于Flask的界面系统，支持用户选择时间段查看对应热门话题与关键人物。结果表明该方法能有效揭示公众关注的健康问题及传播者，为公共卫生干预、政策制定和未来社交媒体健康研究提供了参考依据。

本文分析了并行化网络侦察自动化在多个虚拟机端点上的测试结果，通过详细的时间消耗与开放端口数量对比，揭示了不同系统的安全特性与扫描效率差异。文章结合测试流程图与数据表格，对高开放端口和高耗时端点进行了深入分析，并提出了优化扫描策略、采用并行扫描、关闭不必要服务和加强访问控制等改进措施，为提升网络安全防护水平和测试效率提供了实践指导。

本文介绍了一个基于Python 3.9和Flask框架构建的并行化网络侦察自动化项目，通过集成Nmap、Celery与RabbitMQ实现高效、可扩展的主动信息侦察系统。项目核心为AutoScan主端点，支持主机发现、端口扫描、服务版本枚举及漏洞检测的全流程自动化，并提供多个独立功能端点以提升灵活性与准确性。利用Celery实现任务异步处理，结合Marshmallow进行数据验证，系统具备良好的架构设计与稳定性。测试覆盖20种真实漏洞环境，验证了其在扫描效率与漏洞发现能力上的显著提升。

本文提出了一种基于Python的并行化安全扫描器，通过集成Nmap、NSE、Flask、Celery和RabbitMQ等技术，实现自动化网络侦察与漏洞评估。该扫描器支持主机发现、端口扫描、服务枚举和CVE检测，并利用异步任务队列和消息代理实现高效并行与定时扫描。相比手动测试，显著提升了扫描效率、准确性和可扩展性，适用于企业安全评估、云服务监控和安全研究等领域，具有良好的应用前景和发展潜力。

本文探讨了博客圈分析与并行化网络侦察自动化两大技术领域。在博客圈分析方面，介绍了BlogTracker工具在COVID-19、政治舆情和市场营销中的应用，并展示了其在意见分析和影响力识别方面的潜力。在网络安全方面，提出了一种基于并行化的自动化安全扫描架构，支持实时与定时扫描、异步任务处理和漏洞检测，显著提升了扫描效率与响应速度。文章还讨论了该系统与现有安全平台的集成路径及未来发展方向，包括机器学习增强与云化部署，同时指出了应对误报和动态威胁的挑战。

本文通过分析2016年和2020年美国大选期间奥巴马、希拉里、特朗普和拜登的推特账号，采用主题建模与LDA算法对推文进行分类，并计算各主题下的可信度得分。利用凝聚式聚类方法识别八个主题，尽管聚类准确率为66.798%，但在关键词提取方面表现良好。通过为每个主题训练独立分类器，将基于风格的虚假新闻欺骗检测准确率从61%提升至65%。研究还发现特朗普推特账号的可信度随时间逐步上升，从上任前的52.31%提高到第二次选举期间的55.07%。未来工作将聚焦于优化聚类算法、引入社交网络与用户互动特征，以及扩大数据集以

本文提出一种通过分析推特账户历史推文的写作风格来计算其可信度评分的新方法，旨在防止假新闻的传播。基于LIAR等数据集，采用Agglomerative聚类和LDA主题建模对新闻进行主题划分，并训练多个逻辑回归分类器按主题识别推文的欺骗性。通过对奥巴马、拜登和特朗普等政治人物推文的实证分析，验证了该方法在计算用户可信度方面的有效性，为打击社交媒体上的假新闻提供了可行的技术路径。

本博客介绍了一个基于Python 3.9和Flask框架构建的并行化网络侦察自动化系统，结合Nmap、Celery与RabbitMQ实现高效、可扩展的网络安全扫描。系统通过AutoScan主端点自动化执行主机发现、端口扫描、服务版本枚举、操作系统识别及漏洞检测，并支持JSON格式结果输出。采用模块化设计与Marshmallow数据验证，确保系统稳定可靠；利用Celery实现任务并行化与远程监控，显著提升大规模扫描效率。适用于企业安全评估、教学培训及漏洞研究等场景。

本文提出了一种基于API的并行化安全扫描器，通过集成Nmap、NSE、Celery和RabbitMQ等技术，实现高效、自动化的网络侦察与漏洞评估。该方案支持实时和定期扫描，利用异步任务队列提升处理性能，显著缩短扫描时间并提高漏洞检测率。系统采用Flask构建RESTful API接口，具备良好的可扩展性和集成性，适用于中小型及大规模网络环境的安全防护，有效提升网络安全扫描效率与准确性。

本文介绍了两款技术工具的重要特性：用于在线视频分析的VTracker和用于网络安全的自动化扫描系统。VTracker通过视频特征化、网络分析和叙事可视化功能，帮助用户深入理解视频内容与叙事模式；自动化网络安全扫描系统则基于并行化架构和异步任务队列，实现高效的安全漏洞检测。文章还对比了各项功能的技术特点，展示了实际应用案例，并探讨了未来发展趋势，为视频数据分析与网络安全防护提供了有力的技术参考。

本文介绍了VTracker（前身为YouTubeTracker）这一面向在线视频平台YouTube的网络分析工具，旨在解决视频内容大规模分析中的数据收集、视频总结与特征化难题。通过引入电影条形码和情感分析功能，VTracker能够有效识别相似视频片段、检测叙事模式并揭示视频的情感倾向。文章回顾了相关研究现状，详细阐述了系统功能，并结合印太地区宣传、北约波罗的海行动及加拿大选举等实际案例，展示了其在政治传播与社会分析中的应用价值。最后，文章提出了未来在数据效率、算法优化和情感分析精度方面的改进方向。

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本文探讨了领域特定全局分类法构建（GTC）与智能眼镜在多任务环境中监测网络威胁情报的两项关键技术。首先，介绍了基于TICL和InVInT系统的分类法构建方法，强调可视化在理解复杂结构中的作用，并指出其局限性与未来优化方向。其次，分析了AR智能眼镜结合MISP平台在COVID-19背景下对网络安全监测的应用潜力，展示了其在态势感知方面的优势。最后，文章展望了GTC与智能眼镜技术的融合可能性，提出了数据兼容、性能优化和用户体验等挑战及解决方案，指出通过算法优化、应用拓展和技术深度融合，将推动智能化信息服务的发展

本文详细介绍了全球分类法构建（GTC）及其核心算法TICL，该算法结合改进的词嵌入模型与图论生成树方法，实现无需训练链接的高质量分类法诱导。基于此构建的InVInT系统通过D3驱动的交互式可视化，支持用户在电子商务、医疗保健和信息检索等场景中高效生成与探索分类结构。系统评估表明，TICL性能优于多种基线方法，尤其在边重叠和树编辑距离上表现更优。尽管面临分类准确性、评估困难和错误级联等挑战，未来仍可通过技术优化和跨领域融合进一步拓展应用前景。

本文介绍了一种轻量级全局分类法归纳系统InVInT，该系统通过TICL算法在无监督情况下对电商概念标签进行分类法构建，并结合开源工具实现浏览器端的交互式可视化。系统仅需输入文本文件即可快速生成结构化分类体系，适用于电商平台、产品导航及动态更新场景。实验表明，InVInT在准确性和用户体验上优于现有基线方法，为非技术专家提供了高效实用的工具，未来将拓展至医疗、科学工作流等更多领域。

本文介绍了一个名为InVInT的轻量级端到端工具，用于电子商务领域中概念标签的全局分类法归纳与交互式可视化。该系统基于TICL算法，结合改进的预训练词嵌入与图论生成树方法，在无需人工标注链接的情况下实现无监督分类法构建。输入为简单的概念标签文本文件，输出为可在浏览器中交互探索的树状分类结构。实验表明，InVInT在分类质量上优于基线方法，适用于非技术用户如产品经理和营销人员，具备良好的实用性与发展潜力。

本文研究了网络结构对驱动节点数量的影响，发现社区密度与驱动节点数量呈负相关，并验证了分治策略在减少驱动节点方面的有效性。同时，提出了一种基于Python和Nmap的并行化自动化安全扫描器，显著提升了扫描效率与准确性。此外，探索了使用AR智能眼镜监测网络威胁情报的可行性，结果显示其能提升信息获取效率，但存在性别差异等影响因素。未来研究将拓展至物联网、智能电网等领域，持续优化网络安全技术。

本研究探讨了全球与局部网络结构对复杂网络中驱动节点数量的影响，通过分析随机、小世界和无标度网络以及22个真实社交网络，发现社区密度与驱动节点数量之间存在显著负相关关系。研究采用GN算法进行社区检测，并利用最小支配集（MDS）方法识别驱动节点，结果表明无标度网络在整体与社区驱动节点数量上的差异最大，而小世界网络差异最小。该工作为理解网络结构与可控性之间的关系提供了理论依据，并提出了未来在动态网络、控制策略优化和算法性能提升方面的研究方向。

本文研究了自动化网络安全扫描系统的设计与实现，结合Python、Nmap、Celery和RabbitMQ等技术，提升了扫描效率与漏洞发现能力。同时探索了智能眼镜（HoloLens 2）在疫情相关网络威胁监测中的应用潜力，通过试点与后续实验评估其在多任务环境下的性能表现。研究表明，系统并行化设计显著优化了扫描时间，而智能眼镜在情境意识和任务负荷方面展现出可行性，但需进一步扩大样本和优化设计以提升实用性。

本研究探索了利用HoloLens 2智能眼镜在增强现实（AR）环境中监测网络威胁的可行性。通过对系统设计的优化，包括信息显示简化、交互功能增强以及引入MISP仪表盘，提升了用户对网络安全事件的感知能力。研究通过试点和正式实验评估了用户的态势感知（使用SART问卷）和工作负荷（使用NASA TLX问卷），分析了性别差异及经验对任务表现的影响。结果表明，女性参与者注意力更集中但任务完成较少，而男性在多任务处理上更均衡；SART分数与事件记录数量和总任务数呈显著正相关。研究为AR技术在网络安全监控中的应用提供了实

本文探讨了使用智能眼镜结合增强现实（AR）技术在多任务环境中监控网络威胁情报的可行性。通过将威胁数据整合到AR视图中，研究其对信息理解和态势感知的影响，并分析用户在使用过程中的性别差异与任务负荷问题。实验基于COVID-19 MISP实例提取数据，利用HoloLens 2实现威胁级别可视化，结果表明AR有助于提升网络安全监控效率，但存在信息过载和个体差异等挑战。文章还提出了未来优化方向，包括改进交互设计、扩大样本规模及融合人工智能技术。

本文提出了一种基于API的并行化实时与定时安全扫描器，通过集成Nmap、Celery和RabbitMQ实现自动化网络侦察。该系统支持主机发现、端口扫描、服务-版本枚举及漏洞检测，并利用VulScan和Vulners模块提升CVE识别能力。采用异步任务队列和消息代理机制，显著提高了扫描效率和可扩展性。测试结果显示，增强版本在扫描时间上最高提升达90.80%，漏洞检出率提升6.05%。未来工作包括构建警报系统、添加单元测试、连接数据库并应用于实际环境。

本文提出了一种基于Python和Nmap的并行网络侦察自动化方案，通过集成Flask、Celery和RabbitMQ实现高效、准确的网络扫描与漏洞评估。该方案支持主机发现、端口扫描、服务版本枚举、操作系统识别和漏洞检测的全流程自动化，并具备高集成性、并行处理能力和灵活的自定义选项。测试结果显示，系统在运行时间、耗时和漏洞检测率方面分别提升了20.40%、90.80%和7.70%，适用于企业安全、云计算环境及安全研究领域，具有广泛的应用前景和发展潜力。

本文探讨了BlogTracker在新冠疫情博客分析中的多维度应用，包括聚类、发布频率、情感、叙事、影响及关键词趋势分析，全面揭示了博客圈的讨论动态。同时，介绍了一种基于并行化技术的网络安全扫描器，通过集成RESTful API、RabbitMQ和Celery，提升了漏洞扫描效率与准确性。两者分别在网络舆情分析与信息安全领域展现了强大的技术能力与应用前景。

本文介绍了一款名为BlogTracker的网络应用程序，用于对博客圈进行端到端的社会数据分析。以COVID-19为例，展示了该工具在叙事提取、影响力识别、情感与情绪趋势、主题建模、内容多样性和关键词动态监测等方面的综合分析能力。BlogTracker通过高效的数据摄取与处理架构，支持大规模博客数据的可视化洞察，为研究公众舆论和社会话题演变提供了强有力的免费分析资源。