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(新串被S了只能用舊串來問 QQ)

首先感謝紅芒果前板主的貢獻

也請大家別再肉搜，肉搜的人真的很垃圾

另外奉勸有心人士別再騷擾人

您的行為可能會觸犯刑法第304條強制罪，切勿以身試法

果妞(可以這樣叫你吧？)請務必且一定要去報警

將這些惡徒繩之以法

對於神奇ID事件

我想果妞也回答得差不多了

我只想再問兩點其他的事 (如果有您有看到的話QQ)

1. 根據A板主說法
    IP資料來源應該是來自爬蟲Q
　依據之前的抓網軍文，大量IP資料都是從2016開始記錄
　請問爬蟲Q是從2016年就開始運作的嗎？

2. 爬蟲Q應該也要有要爬的ID名單才能爬吧
    請問這些名單是怎麼產生的？

以上

理組肥宅純粹好奇問問

*有些人一直在吵著要人公布code
  真的笑死人
  我只想說，作業自己寫好嗎？




※ 引述《pponywong (pony)》之銘言：
: ※ 引述《MayorKoWenJe (☺柯糞吃屎☺柯糞吃屎☺)》之銘言：
: : 首先還是要譴責騷擾人這件事
: : 希望大家能理性，切勿以身試法
: : 不過有些事蠻好奇的
: : 考古一下，根據 #1TA7WtI5 (Gossiping)  #1TABIPdD (Gossiping)
: : 由這兩篇A板主提供的資訊
: : 方法大概是利用爬蟲Q去Q名單內的IP
: : 有趣的是看到之前的抓網軍文
: : IP資訊大概從2016年就開始被大量紀錄
: : 只能說前板主是個有毅力的人
: : 像我這種八卦理組肥宅
: : 2016的二次元老婆換到現在2019都不知幾個了
: : 能從2016年追這些人追到現在
: : 真的是佩服
: 這篇吵到現在 稍微給大家科普一下
: 要怎麼做人工AI篩選演算法
: 要把大量數據歸納成 簡單的指標 有幾個方法
: 一個是 PCA (principal component analysis) 主成分分析
: 一個是 FA (factor analysis) 因素分析
: 兩個方法很類似 一個是歸納(PCA) 一個是推導(FA)
: PCA 數學上來講就是 找出資料(關聯矩陣)的本徵值 本徵向量(eigenvalue, eigenvect
or
: 懂線性代數的都知道 本徵值是表示該矩陣的主要特徵
: 不論資料做過甚麼線性轉換 本徵值依然不會改變
: PCA 聽起來很學術 不過問卷調查中卻常常出現
: 舉例來說 假設有以下問題
: 1. 當你在車站看到一群8+9在跟小妹妹推銷愛心筆時, 你會?
:    A. 挺身而出，幫小妹妹拒絕
:    B. 實力不夠，不要大小聲，裝作沒看到就好
:    C. 報警處理
:    D. 科糞吃屎
: 2. 當你買新上市的泡麵帶回家煮時，你會?
:    A. 看調理方式，SOP怎麼寫，就怎麼做
:    B. 料全部加上去，加熱水等三分鐘就好
:    C. 回家叫媽媽煮給我吃
:    D. 科糞吃屎
: 3. 當你被推選成為班長時，你會怎麼做?
:    A. 讓同學發大財
:    B. 當班長很簡單，找回良心而已
:    C. 藉班長公權力，去外面超買午餐便當
:    D. 科糞吃屎
: 4. 你在台股7000點時做多台股，結果某日台股大跌2000點，你會?
:    A. 馬上停損
:    B. 停損，並反手做空
:    C. 跌2000點小波浪而已，沒必要見風轉舵
:    D. 科糞吃屎
: 上面的問題也很像求職面試時
: 填的人格特質測試
: 經過反覆詢問 以上類似問題
: 就可以歸納出你是哪種人 這就是PCA
: PTT要做 PCA 也可以
: 首先先撈資料 比如說八卦版某seafood新聞
: 然後把下面推文的ID全部撈起來
: 他們的推文透過關鍵字進行過濾評分
: 分幾個等級
: 非常同意    +5 分
: 同意        +3 分
: 沒意見       0 分
: 不同意      -3 分
: 非常不同意  -5 分
: 針對重大議題上 加權分數可以調整
: 多撈幾次之後 然後開始跑 PCA
: 就可以知道是1450還是科粉了
: 接下來 我們講FA
: FA 是從某些特徵中 推導出隱藏的資料
: 聽起來跟 PCA 很像 還是有小不同
: 比如說某A有以下特徵:
: 1. 支持廢死
: 2. 年齡在 20~35之間
: 3. 教育程度大學以上
: 4. 垃圾不分藍綠
: 5. 低薪是政府害的 跟自己無關
: 6. 支持罷工
: 7. 幫人做事不收錢就是奴性重
: 8. 國外什麼都比台灣好
: 這幾個特徵 就可以推導出 A可能是某族群
: 然後從這族群的消費方式 政治傾向 之類的資料
: 可以判斷出 A會支持誰
: 大概是這樣...

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