Можно ли зарегистрировать вк две страницы на один номер: Как создать вторую страницу в ВК – несколько способов [2020]

сколько можно иметь профилей и как добавлять

Согласитесь, что в жизни нужно уметь преподносить себя с разных сторон. Когда-то вы добрый друг, когда-то строгий босс. Не секрет, что визитной карточкой человека 21 века является вовсе не его манеры, одежда. Все это мимо. Первое, о чем можно подумать при знакомстве в интернете, – страничка в социальной сети. Но что делать, если одновременно приходится позиционировать себя с нескольких сторон? Поэтому поговорим о том, как в ТикТоке создать новый аккаунт.

СОДЕРЖАНИЕ СТАТЬИ:

Сколько аккаунтов можно создать в ТикТоке

Перед тем, как создавать планы на будущие странички, проверьте, за сколько из них вы сможете отвечать. Важно не только создать аккаунт, но и вести его, оформляя общий визуал и набирая подписчиков. Дополню, что многие неактивные аккаунты подвергаются блокировке в приложении, поэтому восстановить данные вы не сможете. Кроме того, максимальное количество страничек, которые можно одновременно вести в приложении, – 4.

Да, мультиаккаунтность ограничена, но регистрация – нисколько. Вы сможете создать до 15 своих страничек с помощью различных социальных сетей, но одновременно их вести не получится.

Тогда напрашивается вопрос: в чем смысл заводить миллионы аккаунтов, но не вести их? У каждого на то есть свои причины, но предупреждаю: вы можете потерять данные прочих социальных сетей.

Как сделать больше аккаунтов, не выходя из первого на 1 номер

Сразу огорчу, что таких хитрых манипуляций вы провести не сможете. За ТикТоком спрятаны не только роботы, но и смышленые программисты, которые фактически не позволят вам насоздавать тысячи аккаунтов. Если раньше можно было оформить несколько страничек на одинаковый номер, то сейчас это непозволительно. Это никакая не вредность администраторов, а простые меры предостережения, в связи с частыми случаями мошенничества.

Дополню, что, совсем не выходя из одного аккаунта, второй оформить также нельзя. Причем не важно, через что вы добавляете новый: ВКонтакте, Гугл-сервисы, почта и так далее. Прежде чем пройти регистрацию, вам придется на пару минут выйти из аккаунта. Все данные сохранятся.

Удаление старой учетной записи

Все мы учимся на ошибках, поэтому если с совместным аккаунтом что-то не срослось, его можно удалить за пару минут. Отмечу, что через номер телефона, социальную сеть или почту, на которую оформлена страничка, можно регистрировать в дальнейшем новый аккаунт. При самостоятельном удалении данные никак не повреждаются и вовсе удаляются на платформе.

Итак, чтобы удалить учетную запись, войдите в аккаунт и откройте настройки. В разделе «Управление аккаунтом» перечислены немаловажные функции, среди которых «Безопасность», «Сохранение логина и пароля», «Переключение на Pro-аккаунт», «Номер телефона», «Почта» и «Пароль». За ними спрятана серая кнопка «Удалить аккаунт».

Нажимая на нее, удостоверьтесь, что учетная запись вам не нужна. Впрочем, ТикТок позаботился и об этом: при нажатии на кнопку вас предупредят о том, что все данные сотрутся.

Какие неудобства могут быть при мультиаккаунтности в ТикТоке?

Прежде чем заводить новую учетную запись, взвесьте все плюсы и минусы. Да, мультиаккаунтность – достаточно удобная штука, но и за ней закрепились некоторые минусы. Вес приложения изменится в разы, потому позаботьтесь о достаточном количестве оперативной памяти на устройстве. Это один из самых заметных, но не главных минусов ведения нескольких акков.

Приготовьтесь к частым лагам приложения. Неисправности могут возникнуть как из-за большого веса, так и из-за перегруженности устройства. К тому же, все видео, опубликованные в профиле, сохраняются в галерее. А теперь представьте, что страничек будет много. Даже ни одна, ни две. В таком случае придется либо покупать сим-карты, либо постоянно чистить устройство.

Еще одно неудобство – путаница между аккаунтами. Скорее всего, у вас будут если не одинаковые, то, как минимум, схожие рекомендации. Поскольку IP-адрес профилей ничем не отличается, TikTok станет показывать вам схожих людей и их творчество. Но это еще полбеды. Когда дело дойдет до публикации или, наоборот – до удаления, очень высоки шансы спутать профиль. Представьте, что развитый и востребованный аккаунт случайно удаляется вместо никому не известной странички.

Типичные ошибки

«Удалять или не удалять, спасти или не стоит, а может, заняться развитием…» – я озвучиваю типичные мысли тиктокера, который пару дней, часов или, быть может, месяцев назад создал аккаунт. Конечно, это дело каждого, но напомню, что администрация TikTok крайне не любит удаление всех материалов с платформы – начиная от клипов, заканчивая звуками и профилями.

Поэтому, если вы еще дорожите второй, третьей или четвертой страничкой – помедлите с нажатием на «Delete account». Информация об ошибках будет полезна не только новичкам, но и «олдам ТикТока», которые не понимают, почему их профиль не развивается.

  1. Незаполненное описание или непродуманное имя. Когда ТТ хочет продвинуть клип, то он, в первую очередь, посмотрит на автора. Администраторы приложения вряд ли захотят помогать ноунейму, о котором нет никакой информации в базе. Заполните описание и дайте учетной записи имя, которое будет кратко отражать контент аккаунта.
  2. Нет визуала и тематики. Чтобы потенциальный подписчик нажал на «плюсик», он должен заинтересоваться в профиле. Если одно видео про знаки Зодиака, другое – про челленджи, а третье – про марки машин – много аудитории не соберется. Многие ошибочно считают, что чем больше тем, тем больше придет народа. Так не работает, потому что одни и те же подписчики, заинтересованные разными вещами, скоро потеряются.
  3. Вы уделяете профилю мало времени. В идеале нужно выкладывать от 1 до 3 роликов в день. Так вы не пропадете и не начнете спамить, рискуя получить теневой бан и отписки. Но если вы резко забросите профиль и начнете пропадать на дни, а то и недели, то даже не начинайте мечтать о бешеном активе и тысячах подписчиков. Аккаунт, не подающий признаков жизни, не нужен платформе.

Базовые советы по продвижению аккаунта не ограничиваются простым наполнением, вы должны анализировать тренды и находить хештеги. Обращайте внимание на уведомления от администрации ТикТока, в которых раньше всех говорится о популярных челледжах и звуках. Найти сообщения от администрации можно в разделе «Входящие».

Если вам лень копаться во всей активности, отфильтруйте уведомления с помощью одноименного раздела в верхней части экрана. Нажмите на «От TikTok» и ознакомьтесь с новыми тенденциями, которые обязательно помогут аккаунту развиться, а блогеру – достичь поставленных целей и покорить вершины социальных сетей.

Вам помогло? Поделитесь с друзьями — помогите и нам!

Твитнуть

Поделиться

Поделиться

Отправить

Класснуть

Линкануть

Вотсапнуть

Запинить

Читайте нас в Яндекс Дзен

Наш Youtube-канал

Канал Telegram

Поисковая система вакансий

Adblock
detector

Алгоритм PageRank и реализация

Улучшение статьи

Сохранить статью

  • Уровень сложности: Hard
  • Последнее обновление: 06 Сен, 2022

  • Читать
  • Обсудить
  • Улучшить статью

    Сохранить статью

    PageRank (PR) — это алгоритм, используемый поиском Google для ранжирования веб-сайтов в результатах поиска. PageRank был назван в честь Ларри Пейджа, одного из основателей Google. PageRank — это способ измерения важности страниц веб-сайта. Согласно Гуглу:

    PageRank работает путем подсчета количества и качества ссылок на страницу, чтобы определить приблизительную оценку важности веб-сайта. Основное предположение состоит в том, что более важные веб-сайты, скорее всего, получат больше ссылок с других веб-сайтов.

    Это не единственный алгоритм, используемый Google для упорядочивания результатов поиска, но это первый алгоритм, который использовала компания, и он самый известный.

    Указанная выше мера центральности не применяется для мультиграфов.

    Алгоритм  
    Алгоритм PageRank выводит распределение вероятностей, используемое для представления вероятности того, что человек, случайно щелкнув ссылку, попадет на любую конкретную страницу. PageRank можно рассчитать для коллекций документов любого размера. В нескольких исследовательских работах предполагается, что распределение равномерно распределяется между всеми документами в коллекции в начале вычислительного процесса. Вычисления PageRank требуют нескольких проходов, называемых «итерациями», через коллекцию, чтобы скорректировать приблизительные значения PageRank, чтобы они более точно отражали теоретическое истинное значение.

    Упрощенный алгоритм

     
    Предположим, что существует небольшая вселенная из четырех веб-страниц: A, B, C и D. Ссылки со страницы на саму себя или несколько исходящих ссылок с одной страницы на другую отдельную страницу игнорируются. PageRank инициализируется одним и тем же значением для всех страниц. В исходной форме PageRank сумма PageRank по всем страницам представляла собой общее количество страниц в Интернете в то время, поэтому каждая страница в этом примере имела бы начальное значение 1. Однако более поздние версии PageRank и В оставшейся части этого раздела предполагается распределение вероятностей от 0 до 1. Следовательно, начальное значение для каждой страницы в этом примере равно 0,25.
    PageRank, передаваемый с данной страницы на цели ее исходящих ссылок при следующей итерации, делится поровну между всеми исходящими ссылками.
    Если бы единственными ссылками в системе были ссылки со страниц B, C и D на A, то каждая ссылка передала бы 0,25 PageRank на A при следующей итерации, всего 0,75.

    Вместо этого предположим, что на странице B есть ссылка на страницы C и A, на странице C есть ссылка на страницу A, а на странице D есть ссылки на все три страницы. Таким образом, при первой итерации страница B перенесет половину своего существующего значения, или 0,125, на страницу A, а другую половину, или 0,125, — на страницу C. Страница C передаст все свое существующее значение, 0,25, единственному страница, на которую она ссылается, A. Поскольку D имеет три исходящие ссылки, она передаст одну треть своего существующего значения, или примерно 0,083, A. По завершении этой итерации страница A будет иметь PageRank примерно 0,458.

    Другими словами, PageRank, присваиваемый исходящей ссылкой, равен собственному показателю PageRank документа, деленному на количество исходящих ссылок L( ).
    В общем случае значение PageRank для любой страницы u может быть выражено как:
    ,
    т. е. значение PageRank для страницы u зависит от значений PageRank для каждой страницы v, содержащейся в множестве Bu (множестве, содержащем все страницы ссылки на страницу u), деленное на количество L(v) ссылок со страницы v. Алгоритм включает коэффициент демпфирования для расчета PageRank. Это похоже на подоходный налог, который государство взимает с человека, несмотря на то, что платит ему само.

    Ниже приведен код для расчета рейтинга страницы.

    Python

    def pagerank(G, alpha = 0.85 , personalization = None ,

                  max_iter = 100 , тол = 1.0e - 6 , nstart = None , weight = 'weight' ,

                  dangling = None ):

        

       

        

    0060       

          

       

        

          

       

        

          

          

          

       

        

       

        

          

       

        

          

       

        

          

       

        

          

          

          

          

          

          

          

       

        

        

        

           

       

        

        

        

        

        

        

     

        

        

        

        

       

           

        

         if len (G) = = 0 :

             return {}

    , если Не G. IS_DICED ():

    D = G.to_directed()

         else :

             D = G

       

        

         W = nx.stochastic_graph (D, вес = Вес)

    N = W.Number_OF_NODES () = W.Number_OF_NODES () W.Number0003

       

        

         if nstart is None :

             x = dict . fromkeys(W, 1.0 / N)

    ELE :

    S =

    S =

    0062 float ( sum (nstart.values()))

             x = dict ((k, v / s) for k, v in nstart.items())

       

         if personalization is None :

       

            

             p = dict . fromkeys(W, 1.0 / N)

         else :

             missing = SET (G) - SET (Персонализация)

    , если Отсутствует:

    .0060              raise NetworkXError( 'Personalization dictionary '

                                     'must have a value for every node. '

                                     'Missing nodes %s' % missing)

             s = float ( сумма (personalization. values()))

             p = dict ((k, v / s) for k, v in personalization.items())

     

         if dangling is None :

       

            

             dangling_weights = p

         else :

             missing = set (G) - set (dangling)

             , если Отсутствует:

    Поднятие NetworkxError ( 'Словарь висящих узлов'

    'должен иметь значение для каждого узла.

    'Отсутствующие узлы % S' % Отсутствует)

    S = Float ( = Float ( = поплавок ( = .

             dangling_weights = dict ((k, v / с) 6 2 для 90

      1 k, v in dangling.items())

           dangling_nodes = [n for n in W if W.out_degree( n, weight = weight) = = 0. 0 ]

         

          

           for _ в Диапазон (MAX_ITER):

      XLAST = x

      x

    • 9. .10061.10069.10061.10069. .10069. 9.10069. . .10069. . . .10069. ( ( . .10069. 0 )

      Данглесум = Альфа * Сумма (xlast [n] для .0062

               for n in x:

         

                  

                  

                   for nbr in W[n]:

      x [NBR] + = Альфа * XLAST [N] * W [n] [nbre]0062

      x [n] + = Данглесум * (N] + ( 91009669669669669669666666666666666666666166. [n]

      ERR = Сумма ( ABS (x 961

      11116111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111619961. ( ABS (x ( .0061 xlast[n]) for n in x])

               if err < N * tol:

                   return x

      Повышение NetworkxError ( 'PageRank: итерация мощности не удалось сдаться'

      'в % d Итерации. ' % '.0062 max_iter)

    Приведенный выше код представляет собой функцию, реализованную в библиотеке networkx.

    To implement the above in networkx, you will have to do the following:

    Python

    >>> import networkx as nx

    >>> G = nx.barabasi_albert_graph( 60 , 41 )

    >>> pr = nx.pagerank(G, 0.4 )

    >>> pr

    Below is the output, вы получите на IDLE после необходимых установок.

    Python

    { 0 : 0,012774147598875784 , 1166661: : : : : : : : : : : : : : :

    : : : : : : : : : : : : : : : , , 18787844 .0061 0.013359655345577266 , 2 : 0.013157355731377924

    3 : 0.012142198569313045 , 4 : 0.013160014506830858 , 5 : 0.012973342862730735 ,

      6 : 0. 012166706783753325 , 7 : 0.011985935451513014 , 8 : 0.012973502696061718

    9 : 0.013374146193499381 , 10 : 0.01296354505412387 , 11 : 0.013163220326063332 ,

      12 : 0.013368514624403237 , 13 : 0.013169335617283102 , 14 : 0.012752071800520563

    15 : 0.012951601882210992 , 16 : 0. 013776032065400283 , 17 : 0.012356820581336275

    18 : 0.013151652554311779 , 19 : 0.012551059531065245 , 20 : 0.012583415756427995 ,

      21 : 0.0135741172658 , 22 : 0.013167552803671937 , 23 : 0.013165528583400423 ,

      24 : 0.012584981049854336 , 25 : 0. 013372989228254582 , 26 :

    0.012569416076848989 ,

      27 : 0.013165322299539031 , 28 : 0,012954300960607157 , 29 : 0,012760 9 , 360003

      30 : 0.012771016515779594 , 31 : 0.012953404860268598 , 32 : 0.013364947854005844

    33 : 0.012370004022947507 , 34 : 0.0129775399526 , 35 : 0.

    013170376268827118 ,

      36 : 0.01295957

    39328 , 37 : 0.013155319659777197 , 38 : 0.013567147133137161 ,

      39 : 0,012171548109779459 , 40 : 0,0129692767996657 , 961 41 419669657 , 9001 41 41966657 .0061 : 0.028089802328702826 ,

      42 : 0.027646981396639115 , 43 :

    0.027300188191869485 , 44 : 0. 02689771667021551 ,

    45 : 0,026504560327 , 46 : 0,0259711868478535 9002 0,02597118684785359 0,02597118844785359 .0062 , 47 : 0.02585262571331937

    48 : 0.02565482923824489 , 49 : 0.0249397221394 , 50 : 0.02458271197701402 ,

    51 : 0,024263128557312528

    , 52 : 9001, 52 : 9001, 52 : 52 : 52 : 0061 0. 023505217517258568 , 53 : 0.023724311872578157 ,

      54 : 0.023127188023 , 55 : 0.02298716954828392 , 56 : 0,02270220663300396 ,

    57 : 0,022060403216132875 ,

    60403216132875 ,

    60403216132875 ,

    60403216132875 , 060403216132875 , ,

    60403216132875 , .0062 58 : 0.021932442105075004 , 59 : 0.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *