2016年5月13日,第三方全域大数据服务公司【友盟+】发布了《动漫行业网站用户访问行为偏好分析报告》其中就动漫行业网站进行了详细的大数据解读。报告中就动漫行业网站用户访问行为的访问活跃度时间段和关注的动漫形式分布以及网民的搜索习惯等进行了数据分析。
一、动漫行业网站用户访问行为偏好分析
(1)网民更加青睐视频形式动漫
从关注的内容分布来看,动漫网民比较青睐视频形式的动漫,视频形式动漫流量占比82%,在线阅读占比18%。
从排名来看,赛尔号、铠甲勇士、熊出没动漫作品最受关注,均是视频形式动漫。
(2)赛尔号领衔视频形式动漫,海贼王居在线阅读榜首
视频类动漫,赛尔号、铠甲勇士、熊出没最受网民青睐;在线阅读类动漫,海贼王、一拳超人、妖精的尾巴最受网民青睐。
(3)动漫网民忠诚度较高
从访问的途径来看,动漫网民忠诚度较高,近三成网民直接访问(收藏夹进入或输入网址访问)动漫网站。
7成多网民从站外访问网站,4399游戏网、百度、谷歌、360搜索等搜索引擎、金山影视是用户主要站外访问来源。
(4)动漫网民搜索目的比较明确
从搜索的关键词来看,可见大部分动漫网民搜索目的比较明确,直接搜索动漫网站,或是直接搜索某部动漫,小部分搜索较为宽泛,比如搜索词“漫画”。
从搜索的排名来看,动漫网站搜索量较高的是:风车动漫、火影忍者中文网、有妖气;动漫作品搜索排名最高的是:一拳超人、妖精的尾巴。
报告要点:
1、2016年Q1共有超1.3亿网民访问动漫网站,产生超249亿浏览量。
2、网民访问动漫网站呈现节假日访问量较高规律,每天12点至晚上9点是网民集中访问时段。
3、网民青睐视频形式动漫;赛尔号、铠甲勇士、熊出没最受关注。
4、网民搜索目的明确,以动漫网站和动漫作品为主。
5、动漫产业发达地区台湾、广东、香港网民关注度较高,流量最高。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。