私信有什么用？？我们要想获取到精准的抖音粉丝，首先就是有人一个 粉丝在哪里？只要找到粉丝源头，然后直接进行沟通。私信什意思靠

如果你的问接项目没有问题，自然推广就不成问题 ，推广

我举个例子，抖音比如你是有人做法律援助的 。

那么怎么寻找潜在的私信什意思靠客户群体呢？？

先上图：

我们可以看到 别人这个律师 ，上面有1万多粉丝，问接那么关注他的推广都是什么人？？

1：需要法律援助的 ，

2：法律行业的抖音同行

3：法律行业从业人员

那么你做法律的，是有人否最需要的就是第一种，

那么有没有办法直接了当的私信什意思靠和别人沟通，当然有！问接！推广

私信，你可以直接私信，但是1万多粉丝咧，你手工私信 ，估计得干一个月，而且如果你真干了，那么我得拜你为师了，你太牛了。

正常的做法应该是，采用工具，现将这1万多粉丝，采集下来，然后再通过工具关注用户，再进行私信 ，私信的内容可以根据需要进行适当的定制。

采集出来的用户，还会进行这个活跃度检测，只检测到那种活粉丝，再进行私信，这样的效果才会明显/

比如说，红色部分，就是代表用户多少个小时前登录过，是否会员，就表示用户是否vip会员

这样私信活跃的粉丝，他的成功率就蛮高，可以做到精准粉丝营销 。

简单分享到这里，对这方面感兴趣的可以参考下图找我交流

public void calc() {

articleWordMap = new HashMap<String, Integer>();

//读取文章

calcFreauency(articleWordMap,new File("/home/geekgao/朴素贝叶斯/500trainblogxml/positiveout/1377331000713.txt"));

keepEmotionWord(articleWordMap);

double allBackPos = 1;

double allBackNeg = 1;

double allBackUns = 1;

Set<String> word = articleWordMap.keySet();

for (Iterator it = word.iterator();it.hasNext();) {

String tmp = (String)it.next();

double back;

if (backPositive.containsKey(tmp)) {

back = backPositive.get(tmp);

allBackPos = Math.pow(back,articleWordMap.get(tmp)) * allBackPos;

}

if (backNegative.containsKey(tmp)) {

back = backNegative.get(tmp);

allBackNeg= Math.pow(back,articleWordMap.get(tmp)) * allBackNeg;

}

if (backUnsure.containsKey(tmp)) {

back = backUnsure.get(tmp);

allBackUns = Math.pow(back,articleWordMap.get(tmp)) * allBackUns;

}

}

double resultPositive;

double resultNegative;

double resultUnsure;

resultPositive = priorPositive * allBackPos;

resultNegative = priorNegative * allBackNeg;

resultUnsure = priorUnsure * allBackUns;

System.out.println("积极：" + resultPositive);

System.out.println("消极：" + resultNegative);

System.out.println("不确定：" + resultUnsure);

}

//解析出文章中的词语，并且映射上频数

public void calcFreauency(Map<String,Integer> wordMap,File article) {

try {

//取得dom4j的解析器

SAXReader reader = new SAXReader();

//取得代表文档的Document对象

Document document = reader.read(article);

//取得根结点

Element root = document.getRootElement();//取得根节点<document>

List<?> list1 = root.elements();//取得<document>的子节点

List<?> sentence_list = ((Element)list1.get(0)).elements();//<content>下的<sentence>集合

List<?> tok_list;//<sentence>下的<tok>集合

//遍历<sentence>节点

for (int i = 0; i < sentence_list.size(); i++) {

tok_list = ((Element)sentence_list.get(i)).elements();//获得每个sentence的tok集合

for (int j = 0;j < tok_list.size();j++) {

setWordMap((Element)tok_list.get(j),wordMap);

}

}

} catch (DocumentException e) {

e.printStackTrace();

}

}

public void setWordMap(Element tok,Map<String,Integer> wordMap) {

String type,text;

List<?> list;

if (!(tok.getName().equals("tok"))) { //如果不是tok节点，那么就不用处理了

return ;

}