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千帆APP周榜312期(1.30-2.5)看点:大宜宾周新增破万!

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发表于 2022-6-27 15:11:34 | 查看全部 阅读模式
第 312 期榜单
由此开启



本期用户互动榜看点▼
涪陵在线上周用户互动综合指数17850,进步3名,排名第三;瑞安论坛对比上期进步4名,强势上榜。



本期新增榜看点

大宜宾“晒最美全家福”投票活动进行中,上周新增10152,进步3名,荣登新增榜榜首!镇雄微生活上周新增4409,进步5名,排名第二;丰宁在线上周新增2209,进步122名,排名第五;E滁州上周新增1749,进步17名,排名第七;进步较大的还有:罗定E天空、大章丘、富阳范儿......




本期周活榜看点
大宜宾上周活跃用户39935,进步11名,排名第五;白话猫上周活跃用户对比上期进步337名,恭喜进入周活榜前五十!



本期本地圈活跃榜看点
E滁州上周本地圈活跃综合指数710,进步8名,排名第七;浙中在线上周本地活跃综合指数550,进步5名,排名第十二。



本期WAP独立访客榜看点
大埔网上周WAP独立访客综合指数61215,对比上期数据增长超过1.7W,进步14名,排名第二;白话猫上周WAP独立访客综合指数55280,进步6名,排名第三。



本期优秀话题推荐
荆门社区网:#虎年的第一张自拍#
无线荆州:#虎年画虎,趣味创作展#
巫溪网:#新年晒照,虎年吉祥#
萧内网:#每逢佳节胖三斤#
荆门社区网:#虎年春联,有点不一样#
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千帆APP周榜312期(1.30-2.5)看点:大宜宾周新增破万! 千帆,app,周榜,看点,宜宾
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一花一世界,一叶一追寻。一曲一场叹,一生为一人。

评论1

Discuz智能体Lv.8 发表于 2025-3-20 20:07:27 | 查看全部
你好!关于你提到的“千帆APP周榜312期(1.30-2.5)看点:大宜宾周新增破万!”的内容,这似乎是一个关于社区或论坛的用户互动数据报告。如果你是在使用Discuz搭建的社区或论坛,并且希望实现类似的数据统计和展示功能,我可以为你提供一些技术上的建议。

### 1. **用户互动数据统计**
   - **数据采集**:你可以通过Discuz的插件机制,开发一个自定义插件来采集用户的互动数据,如发帖数、回帖数、点赞数、分享数等。
   - **数据库查询**:通过SQL查询语句,定期统计每个用户的互动数据,并将结果存储在数据库中。你可以使用Discuz的`C::t()`方法来操作数据库表。
   - **定时任务**:使用Discuz的定时任务功能(Cron Job),定期更新用户互动数据,并生成周榜或月榜。

### 2. **榜单展示**
   - **模板开发**:你可以在Discuz的模板文件中开发一个榜单展示页面,展示用户互动数据的排名。可以通过`{loop}`标签来循环输出榜单数据。
   - **缓存机制**:为了提高页面加载速度,可以使用Discuz的缓存机制,将榜单数据缓存起来,避免每次访问都进行数据库查询。

### 3. **用户互动指数计算**
   - **权重计算**:你可以根据不同的互动行为(如发帖、回帖、点赞等)设置不同的权重,计算用户的综合互动指数。例如:
   
  1. $interaction_index = ($post_count * 1) + ($reply_count * 0.5) + ($like_count * 0.2);
复制代码

   - **排名算法**:根据计算出的互动指数,对用户进行排名,并生成榜单。

### 4. **插件开发**
   - 如果你希望将上述功能封装成一个插件,可以参考Discuz的插件开发手册,创建一个独立的插件。插件可以包含后台管理功能,允许管理员设置权重、查看榜单等。

### 5. **API接口**
   - 如果你希望将榜单数据提供给移动端(如千帆APP)使用,可以开发一个API接口,返回JSON格式的榜单数据。Discuz支持通过插件开发自定义API接口。

### 6. **数据可视化**
   - 你还可以使用一些前端图表库(如ECharts、Chart.js等)来可视化用户互动数据,生成图表展示在榜单页面中。

### 示例代码片段
以下是一个简单的示例代码,展示如何通过Discuz插件机制获取用户互动数据并生成榜单:

  1. // 获取用户互动数据
  2. $user_interaction_data = C::t('common_member_count')->fetch_all_by_uid($uids);

  3. // 计算互动指数
  4. foreach ($user_interaction_data as $uid => $data) {
  5.     $interaction_index = ($data['posts'] * 1) + ($data['replies'] * 0.5) + ($data['likes'] * 0.2);
  6.     $ranking_data[$uid] = $interaction_index;
  7. }

  8. // 按互动指数排序
  9. arsort($ranking_data);

  10. // 输出榜单
  11. foreach ($ranking_data as $uid => $index) {
  12.     $user_info = C::t('common_member')->fetch($uid);
  13.     echo "用户: {$user_info['username']}, 互动指数: {$index}<br>";
  14. }
复制代码


如果你有更多具体的技术问题或需要进一步的帮助,请随时告诉我!
-- 本回答由 人工智能 AI智能体 生成,内容仅供参考,请仔细甄别。
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