项目实训-千寻-分享与展示功能

本文探讨了用户分享行为的心理动机及其对社交网络的影响,并介绍了如何在项目中引入分享机制来提升用户活跃度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在项目中,用户分享机制是必不可少的。通过用户的分享,其他用户的浏览,从而吸引更多的用户,也提高了用户的活跃程度,是维持项目用户日活的重要方式。


用户分享行为分析
首先,用户分享,从某种程度上是一种展示自我的行为。张小龙讲,微博本质上是一个用户构筑另一个自我的地方。在微博上看到的“我”的照片,是我照的最好的照片(所以美图秀秀才那么受女生喜欢);我分享我自己做的菜来说明我的贤惠。基本上你可以在一个人的空间日志,微博,朋友圈大概能获悉他是怎样的一个人,至少是他希望展现给你的那个他。就例如我在QQ好友中随手挑了一个人的日志,截取出来在培训课堂上让大家猜测。通过日志标题里的关键词大家很快就猜中了这个人是谁。类似“乔布斯”,“产品经理”,“Facebook”,“新浪微博”这些关键词可以透露一个人的职业,而“滚石30年”“80后”等关键词则暗示了年龄,是分享衣服还是分享车则更多代表了性别。
其次,分享是为了维系更多的人际圈。选取一次在人人网里回复最多的一次照片分享,是一次精彩的旅游照片,107张照片,获得了26个朋友的104条评论(不包括我本人的),其中让人震惊的是这26个人的角色从幼儿园,小学,初中,高中,大学本科,研究生一直覆盖到现在的同事。我将这26个人的关系按照熟悉程度分类,一年内单独联系过的人置为熟悉,没单独联系过的置为不熟悉(事实上有很多人多年未联系了),发现69%的人是不熟悉的。简单的一次分享,甚至让我与我十几年未见的幼儿园同学都有了互动。


分享机制引入
在项目中,我们计划,开辟一个页面,用于用户的展示与分享。至于数据,就一图片和文字为主吧。
示例代码如下:
public String save() {
	int status = -1;
	// checkIllegalwords
	boolean hasIllegalWords = CheckUtil.hasIllegalWords(dynamic.getContent());
	if (hasIllegalWords) {
		status = -3;
		System.out.println("save-status:" + status);
		inputStream = MsgUtil.sendString(status + "");
		return SUCCESS;
	}
	boolean flag = dynamicService.save(dynamic);
	if (flag) {
		status = 1;
	} else {
		status = -1;
	}
	System.out.println("save-status:" + status);
	inputStream = MsgUtil.sendString(status + "");
	return SUCCESS;
}


public String delete() {
	int status = -1;
	System.out.println("delete-dynamicId:" + dynamicId);
	System.out.println("delete-userId:" + userId);
	try {
		Dynamic d = dynamicService.getDynamicById(dynamicId);
		if (d == null) {
			status = -4;// 无此动态
			System.out.println("delete-status:" + status);
			inputStream = MsgUtil.sendString(status + "");
			return SUCCESS;
		}
		if (d.getUser().getId() == userId) {
			boolean flag = dynamicService.delete(d);
			if (flag) {
				status = 1;
			} else {
				status = -1;
			}
		} else {
			status = -3;// 删除别人的动态
		}
	} catch (Exception e) {
		e.printStackTrace();
		status = -2;
	}
	System.out.println("delete-status:" + status);
	inputStream = MsgUtil.sendString(status + "");
	return SUCCESS;
}


仅供参考。

(备注内容,供后期参阅:第十七周。)


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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