大众点评邀请微信团队算不算好友个数吗得无门槛,新用户助力值多少

你想知道自己的微信微信团队算鈈算好友个数吗最近去过哪些餐厅吗不过,当你看到微信团队算不算好友个数吗动态的同时微信团队算不算好友个数吗也会看到你最菦去过哪些餐厅、参观过哪些景点、到过哪些酒店,哪怕你只是关注过这些餐厅、景点也会被自动生成为一则所有人可见的提示,你还願意吗

这不是假设,美团旗下的大众点评正在大张旗鼓地号召用户使用微信登录与微信团队算不算好友个数吗分享动态,并给出了5元獎励但是这款APP没有告诉用户的是, 它将异常执着地非要帮你跟微信团队算不算好友个数吗共享信息关也关不掉。

向真实微信团队算不算好友个数吗分享用户去过的餐厅、酒店还删不了

向真实微信团队算不算好友个数吗分享用户去过的餐厅、酒店,还删不了

北京消费者李女士已经为此苦恼了一段时间了几天前,她按照大众点评的引导绑定了自己的微信。但是李女士很快觉得不对劲——

“我的大众點评首页开始频繁出现我的微信团队算不算好友个数吗关注过哪个餐厅、点评过哪个景点、签到过哪个酒店,而且这些微信团队算不算好伖个数吗的名字都是他们在我微信微信团队算不算好友个数吗里的名字”李女士怀疑她在大众点评的活动也会以她的微信名,推送到她萠友的大众点评页面

当发现大众点评会跟微信团队算不算好友个数吗分享自己的动态后,李女士赶紧在大众点评的隐私栏里关闭了通过微信号搜索自己的权限并且在微信的授权里取消了对大众点评的登录授权。

正当李女士以为自己已经“安全”之时她却发现点评的“附近”信息流里,在两个餐厅下竟然还有“微信团队算不算好友个数吗vivi曾默默关注了此店”“微信团队算不算好友个数吗木北护肤经理曾默默关注了此店”

“这两个微信团队算不算好友个数吗跟我的全部联系就在微信上。怎么关不掉”通过咨询客服人员,李女士才知道在自己使用微信登录的短短几天里,大众点评主动替她关注了26位微信微信团队算不算好友个数吗并且把他们变成了她在大众点评里的微信团队算不算好友个数吗,就算她删掉了微信授权这些微信团队算不算好友个数吗关系依然存在,此前同步过的信息也不会删除

“這些微信团队算不算好友个数吗应该也是使用微信登录大众点评的。”李女士很不开心“我化名在大众点评上发点评、点赞、收藏,是洇为我愿意跟陌生人分享我的体验可不想让人把化名后面的我跟真实的我对应起来。现在生活里的微信团队算不算好友个数吗能够看到峩在大众点评里的活动轨迹我觉得很不舒服。”

最后李女士逐个取消了对这26位微信团队算不算好友个数吗的关注,这才算是让“微信團队算不算好友个数吗”从自己的大众点评里消失但是,事情还远远没有结束

“我咨询客服人员才知道,我在大众点评还有粉丝他們应该也是像我一样,在不知情的状态下被系统主动关注了我也被我关注了。”李女士猜测“如果他们不取消对我的关注,我是不是還会一直在他们的大众点评里我的一举一动都会展现在他们的眼前?”

在折叠页面里用比蚂蚁还小的字提醒不算“明示”

在折叠页面裏用比蚂蚁还小的字提醒,不算“明示”

7月3日按照李女士的提示,记者也登录了自己的大众点评如果选择使用微信登录,的确会跳出頁面提示登录后大众点评将获得以下权限包括“获得你的公开信息(昵称、头像)等”“寻找与你共同使用该应用的微信团队算不算好伖个数吗”。而7月5日记者再次选择微信登录时系统只提示“获得你的公开信息(昵称、头像)等”,不提微信团队算不算好友个数吗关系

不管是一句还是两句,总之在短短的通用提示里大众点评并没有明确告诉用户一旦使用微信登录,就会将用户对酒店、餐厅的签到信息、关注信息、点赞信息或自己的地址信息分享给微信微信团队算不算好友个数吗

然而,根据2016年颁布的《移动互联网应用程序信息服務管理规定》APP运营者收集、使用用户个人信息应当遵循合法、正当、必要的原则,明示收集使用信息的目的、方式和范围并经用户同意。

“大众点评收集的信息远多于提示信息违反明示原则,且涉嫌诱导或欺骗消费者是不诚信的表现。”中国人民大学教授刘俊海认為履行明示原则,必须诚信、公平、完整披露用户隐私条款

为进一步了解大众点评的隐私政策,记者在用户设置页面的二级页面里找箌了隐私协议它需要点击一个“协议及声明”的折叠选项才能打开,打开之后在手机上呈现的字也就只有半只蚂蚁大小。其中的确规萣APP可以留存用户的浏览信息、位置信息、旅行计划、常用酒店、租车信息等。经过授权大众点评还可以向合作伙伴和第三方获得这些信息,也可以向第三方分享这些信息

在隐私条款中,大众点评还专门说明会“为了销售、奖励或为让您拥有更广泛的社交圈而使用、囲享或披露您的信息”。

这些条款虽然从文字上帮大众点评规避了法律责任但是入口不明显,且没有黑字提示条款中用黑字提示的是“如果您不同意本隐私政策的任何内容,您应立即停止使用我们服务当您使用我们提供的任一服务时,即表示您已同意我们按照本隐私政策来收集、处理、存储、使用、共享和保护您的个人信息”也就是说,不管消费者有没有仔细阅读条款、是不是有意见只要使用了夶众点评,就是默认同意了大众点评对自己信息的采集和使用

“所谓的明示原则,核心在于明示而不是简单公示即可。”中国财政科學研究院应用经济学博士后盘和林认为没有将全部信息用途告知消费者,违背了信息收集的明示原则而大众点评以红包为诱导,在消費者不知情的情况下将信息用于实现公司利益,尤其是存在消费者权益受到侵害或造成损失的话性质则更进一步,即涉嫌诱导欺骗消費者

该删不删、不积极删,都侵犯消费者的被遗忘权

该删不删、不积极删都侵犯消费者的被遗忘权

让李女士最不舒服的,是自己删不掉的动态还有关注微信团队算不算好友个数吗时系统自动打包关注,取消时自己却只能一个个取消很麻烦。

盘和林把这些障碍解读为對消费者权益的侵犯“民事主体之间的权利、义务应该是对等的,不能人为地设置准入难度或者是退出的难度一键关注所有微信团队算不算好友个数吗,而取消授权则需要一个个取消等于人为设置了退出难度,是不公平协议”他解释说,侵权行为一般分为两种情况一种是作为,一种是不作为大众点评取消授权后不主动删除相关同步的活动信息,属于不作为侵权行为同样侵犯了消费者利益。

刘俊海则进一步确认大众点评设置的这些障碍侵害了消费者的被遗忘权。

“消费者的被遗忘权也是隐私权的一个重要组成部分欧盟5月25日開始实施的《通用数据保护条例》明确,商家收集用户数据时用户必须做出知情的同意,同时消费者享有编辑权可以要求商家更新自巳的个人数据。更重要的是消费者有被遗忘权或者说后悔权,可以要求商家在服务终端、存储服务器里全面删除消费者的个人数据不能悄悄保留。”刘俊海表示现在的情况是,商家不同意删除或者说删了但并没有彻底删,“这是我国公民个人信息保护最大的弱项唏望修改中的电子商务法(三审稿)能够明确消费者的被遗忘权”。

从互联网行业看对用户隐私不加节制地收集、滥用已经成为通病。哪怕是一些大平台在用户隐私方面,也没有遵守合法、正当、必要且明示的红线

“尽管近年来我国加快了对个人信息保护方面的立法實践,但是个人隐私保护法律体系缺乏系统性、可操作性不强执法机制滞后。”盘和林认为个人隐私保护“有法难依”亟待解决,而苴要制定惩罚性赔偿措施即赔偿责任大于侵权责任。

刘俊海建议监管部门应加强对运营者的行政指导,加大舆论监督力度如果经营鍺顶风作案,就应停业整顿乃至下线处理对于遭受损害的消费者,中国消费者协会或者省一级消协组织可以考虑提起公益诉讼尤其是懲罚性赔偿的公益诉讼,让企业在侵权中挣的钱不足以抵消巨额赔偿罚到不敢再犯。

感谢你的反馈我们会做得更好!

实时计算是目前在推荐、搜索广告等场景中经常需要应用的地方它不像离线计算那样可以有长时间来准备数据,做数据处理在实际的应用场景,要考虑到用户的感受比如我在城西银泰搜索附近的商家,这个就需要实时计算距离来支持还有像双十一这样的推荐场景,营销活动时间也有一天必须做箌实时计算来查看到活动的效果,并及时来调整营销方案阿里、百度在实时计算平台做了很多应用。今天看到一篇王新春介绍的大众点評的实时计算storm的应用所以来分享下。

实时计算在点评的使用场景

类别一:Dashboard、实时DAU、新激活用户数、实时交易额等
? Dashboard类:北斗(报表平台)、微信(公众号)和云图(流量分析)等
? 新激活用户数:主APP
? 实时交易额:闪惠/团购交易额

以报表平台为例下图是一张APP UV的实时曲线图,它以分钟級别粒度展现了 实时的DAU数据和曲线

从图中可以看见一个尖点,这个尖点就是当天push过后带来的用户这样可以看到实时的运营效率。

类别②:搜索、推荐、安全等

以搜索为例:用户在点评的每一步有价值的操作(包括:搜索、点击、浏览、购买、收藏等)都将实时、智能地影響搜索结果排序,从而显著提升用户搜索体验、搜索转化率

某用户 搜索“ 火锅 ”,当他 在搜索结果页 点击了“ 重庆高老九火锅 ”后 再佽刷新搜索结果列表时,该商户的排序就会提升到顶部

再结合其他的一些实时反馈的个性化推荐策略,最终使团购的交易额有了明显的增加转化率提升了2个多点。

实时计算在业界的使用场景

? 双11实时交易数据

? 抢票软件验证码自动识别:大家用360浏览器在12306上买票的时候驗证码自动识别是在Storm上计算完成的。
? 网盘图片缩略图生成:360网盘的缩略图也是实时生成出来的这样可以节约大量的文件数量和存储空間。

整个业务主要应用订单处理实时分析统计出待定区域中订单各个状态的量:待定位、待派工、待拣货、待发货、待配送、待妥投等。

点评如何构建实时计算平台

点评的实时计算平台是一个端到端的方案从下面的平台 架构图,可以看出整体架构是一个比较长的过程包括了数据源、数据的传输通道、计算、存储和对外服务等。

实时计算平台首先解决的问题是数据怎么获取,如何拿到那些数据

我们現在做到了几乎所有点评线上产生的数据都可以毫秒级拿到,封装对应的数据输入源Spout 通过Blackhole支持日志类实时获取,包括打点日志、业务Log、Nginxㄖ志等 整合Puma Client第一时间获取数据库数据变更。 整合Swallow获取应用消息

Blackhole是我们团队开发的类Kafka系统,主要目标是批量从业务方拉取日志时做到数據的完整性和一致性然后也提供了实时的消费能力。 Puma是以MySQL binlog为基础开发的这样可以实时拿到数据库的update、delete、insert操作。 Swallow是点评的MQ系统

通过整匼各种传输通道,并且封装相应的Spout做业务开发的同学就完全不用关心数据怎样可靠获取,只需要写自己的业务逻辑就可以了

解决了数據和传输问题后,计算过程则在Storm中完成 如果在Storm计算过程中或计算出结果后,需要与外部存储系统交互我们也提供了一个data-service服务 ,通过点評的RPC框架提供接口 用户不用关心实际Redis/HBase这些系统的细节和部署情况, 以及这个数据到底是在Redis还是HBase中的我们可以根据SLA来做自动切换; 同时计算的结果也是通过data-service服务,再反馈到线上系统

就拿刚刚搜索结果的例子,搜索业务在用户再次搜索的时候会根据userId请求一次data-service然后拿到这个鼡户的最近浏览记录,并重新排序结果返回给用户。 这样的好处就是实时计算业务和线上其他业务完全解耦实时计算这边出现问题,鈈会导致线上业务出现问题

Storm基础知识简单介绍

)是由Twitter开源的分布式实时计算系统。Storm可以非常容易、可靠地处理无限的数据流对比Hadoop的批处悝,Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统Storm可以使用何编程语言进行开发。

图中的Spout就发射出去了两条数据流

而Bolt是在Topology中接受Spout的數据,然后执行处理的组件Bolt在接收到消息后会调用execute函数,用户可以在其中执行自己想要的操作

为什么用Storm呢,因为Storm有它的优点:

只要遵垨TopologySpout, Bolt的编程规范即可开发出一个扩展性极好的应用像底层RPC,Worker之间冗余数据分流之类的操作,开发者完全不用考虑

当某一级处理单え速度不够时,直接配置一下并发数即可线性扩展性能。

当Worker失效或机器出现故障时 自动分配新的Worker替换失效Worker。

采用Acker机制保证数据不丢夨。采用事务机制保证数据准确性。

刚刚介绍了一些Storm的基础概念和特性再用一张比较完整的图来回顾一下整个Storm的体系架构:

Storm提交一个莋业的时候,是通过Thrift的Client执行相应的命令来完成

如何保证业务运行可靠性

首先Storm自身有很多容错机制,我们也加了很多监控信息方便业务哃学监控自己的业务状态。 在Storm上遇到的一个很基本的问题就是,各个业务是运行的Worker会跑在同一台物理机上曾经有位同学就在自己的Worker中起了200多个线程来处理json,结果就是这台机器的CPU都被他的Worker吃光了其他的业务也跟着倒霉。

因此我们也使用CGroup做了每个Worker的资源隔离 主要限制了CPU囷Memory的使用。相对而言JStorm在很多方面要完善一些JStorm自己就带资源隔离。 对应监控来说基本的主机维度的监控在ganglia上可以看见,比如现在集群的運行状况

下图是现在此时的集群的网络和负载:

这些信息并不能保证业务就OK,因此我们将Storm上的很多监控信息和点评的开源监控系统Cat集成茬了一起从Cat上可以看见更多的业务运行状态信息。

比如在Cat中我可以看见整个集群的TPS现在已经从30多万降下来了。 然后我可以设置若干的報警规则 如:连续N分钟降低了50%可以报警。 然后也监控了各个业务Topology的TPS、Spout输入、Storm的可用Slot等的变化

这个图就是某个业务的TPS信息, 如果TPS同比或鍺环比出现问题也可以报警给业务方。

Storm使用经验分享

ty.buffer_size的值可以提升网络传输的吐吞量,使得网络的有效载荷提升(减少TCP包的数量并且TCP包中的有效数据量增加),通常时效性就会降低一些因此需要根据自身的业务情况,合理在吞吐量和时效性直接的平衡

除了这些参数,峩们怎么找到Storm中性能的瓶颈可以通过如下的一些途径来进行:

分别看一下这3个参数的含义和作用。

为了在Storm中达到高性能我们在设计和開发Topology的时候,需要注意以下原则:

(1)模块和模块之间解耦模块之间的层次清晰,每个模块可以独立扩展并且符合流水线的原则。
(2)无状态設计无锁设计,水平扩展支持
(3)为了达到高的吞吐量,延迟会加大;为了低延迟吞吐量可能降低,需要在二者之间平衡
(4)性能的瓶颈永遠在热点,解决热点问题
(5)优化的前提是测量,而不是主观臆测收集相关数据,再动手事半功倍。

关于计算框架的后续想法

目前Hadoop/Hive专注於离线分析业务每天点评有1.6万个离线分析任务。Storm专注于实时业务实时每天会处理100亿+条的数据。

在这两个框架目前有很大的gap一个是天級别,一个是秒级别然后有大量的业务是准实时的,比如分钟级别因此我们会使用Spark来做中间的补充。

Spark Streaming + Spark SQL也能够降低很大的开发难度相對而言,目前Storm的学习和开发成本还是偏高要做一个10万+ TPS的业务在Storm上稳定运行,需要对Storm了解比较深入才能做到不然会发现有这样或者那样嘚问题。

后面我们计划在的大数据开发者平台上,统一实时计算/准实时计算和离线计算任务的管理和监控

Blackhole主要专注于日志类型的业务,就像Kafka一样日志类型的对可靠性和一致性要求不会那么高,但是需要支持非常大的QPS比如几十万到几百万。

【问题2】日志格式是统一定義的吧?能分享一下日志格式吗?

日志格式是统一的我们提供了一个基于log4j的日志框架,里面定义好了KV的分隔符业务把日志输出到文件,然後通过Blackhole把日志文件读取然后在Spout中完成解析,在Blot中就是具体的日志的KV对了业务就自己去使用。至于格式很简单,只要定义好每个KV对的汾隔符然后K和V的分隔符就可以了。

【问题3】S专注在业务上?考虑过事务么会不会有重复处理造成数据异常的问题?

对于这个问题,首先我們在实际业务中还没有使用事务在没有启用事务的情况下,需要考虑业务的幂等的问题如果业务可以幂等,那么重复数据不会有任何問题因为像Kafka等系统,保证的是at leaset once数据源就会有重复数据出现。然后启用事务会对性能也有比较大的影响这个就自己权衡了

【问题4】APP Client端嘚数据采集,是否有延迟的问题?

如果是打点数据有延迟如果一直访问,延迟很小1s以内;如果只浏览几次,那么的确可能延迟比较大client端昰以batch发上来,为了省流量因此有些数据就通过从数据库那边拖来,比如用户收藏了商户打点和数据库都可以拿到,那么就从数据库拿

【问题5】 系统中的MQ也是用kafka吗?点评的量级Kafka的集群数大概是多少?

MQ不是Kafka,是点评基于ActiveMQ修改的然后消息持久化是在mongodb中。我们用了7台broker支撑了每天2T+嘚流量

【问题6】根据用户行为排序这个会不会影响搜索的性能,是如何解决的?

点评推荐系统就是根据用户id去redis获取实时信息作为score的一个feature。 对搜索影响不大的作为推荐第一个使用实时数据,效果提升很明显的

【问题7】实时计算这里是多大级别的服务器集群呢?

目前,只用1囼Nimbus + 9台Supervisor支撑了了20多个业务峰值的时候大概可以跑到40万TPS。

【问题8】日志采用写文件方式是不是对磁盘io负载高?并发能达到多少?blackhole拉取 这个不能實时吧?

写文件是写Page Cache的,因此不会高可以参考Kafka的文档。blackhole拉取现在是监听了文件的变更因此毫秒内可以知道。

【问题9】 请问点评Storm集群中囲享spout的多个业务的topology划分粒度是怎样的?

是这样的,比如流量类型的后面很多业务会用到流量数据,IP维度的统计GUID维度的统计,PV统计等这類会在一个Topology中,因为后续业务只需要使用这个Topology的输出就可以了而且流量数据很大,每个业务自己处理那的确浪费很严重。因此这个是囲享的我们也保证他的可用性。其他业务目前我们没有共享的情况

【问题10】你们的数据抽取会对业务系统有性能影响而且你们可以做箌毫秒级,你们如何降低或消除这些性能影响的?

目前所有的抽取都是旁路的不是业务的主流程上,因此不会有多大影响比如业务输出ㄖ志,发送MQ消息等

【问题11】在最开始的时候您说点评开发了自己的RPC框架。为什么点评要自己开发而不用现有的开源框架呢?

自己开发时候開源还很少而且不成熟。

【问题12】对于某些数据的采集是否有采样策略,如APP Client端的数据采集还是全量采集?

目前打点数据是全量的,PV MV等嘟是全量过来的通过长链,小批量+压缩过来有一些特殊性的,量又不大的会走实时发送的通路

【问题13】 除了上面讲到的业务点,点評目前还在哪些业务线用到storm计算实时数据?

安全反作弊,推荐广告等都用。

【问题14】各个业务的Spout数据接口是如何定义的怎么与业务开發人员交互?

比如日志类型的Spout,业务需要知道订阅那个数据源就可以其他不管。输出就是KV对然后我们有个地方可以去查,这些日志格式昰什么含义

【问题15】 听过一次腾讯的分享,他们对于storm的使用做了sql接口点评在做这样的尝试么,有没有可以分享的sql解析工具?

目前没有使鼡SQL接口可以参考esper。

【问题16】Storm使用的那个版本对JVM做了那些优化,有没有遇到当cpu90%以上时出现worker宕掉,然而发生连锁反应work全挂?

线上版本是0.9.30.9.3囿几个bug比较讨厌,然后考虑升级0.9.4同时修改netty server的接收代码逻辑,在上游数据处理快下游来不及处理的时候,并且不开ACK情况下目前会导致下遊OOM

【问题18】介绍里说实时计算用Storm,分钟级别计算用Spark;是否一定要严格这么划分有无其他评判标准?比如数据量等

目前没有严格规定,主要昰看你对实时性和可靠性的要求Spark目前在7*24小时的次序运行我们觉得稳定性还差一点。然后Storm的实时性会高一些Spark略差一些,但是Spark开发成本低因此业务自己来选。

【问题19】Storm业务配置变更是怎么实现动态更新的?

这个目前配置项都是放在点评基于zk的lion上来完成的因此可以反推。

【問题20】storm的计算结果存储都采用的什么介质?

目前我们是用Redis为主HBase和MySQL为辅,然后部分结果发到MQ

好了,本次精彩的分享就到这里后续会继续仩大众点评的推荐算法和过滤机制。

那里然后点击QQ在线客服,在线與对方进行交流讲明白事情的来龙去脉,对方就会在查了后帮你解封的。

4、拨打腾讯微信客服电话

如果你不想通过打字的方式与对方茭流的话也可以通过电话能听到声音的方式来进行解决问题。那就是拨打腾讯微信的客服电话在百度里输入,腾讯微信客服电话第┅个出来的就是。

5、与微信微博交流解封

这种方式就是你必须有腾讯的微博然后在微博上,@一下qqweibo也叫微博QQ客户端,在线与之进行交流或者是也可以私信给他,或者是去他那里评论等方式都可以达到解封的目的

你对解封这件事不是太关注的话,而且微信也没有那么上癮的话那不必麻烦了。你可以耐心地等几天这样,微信就会自动解封了当然,如果还是没有解封的话最好还是按以上的几种方法進行解封的好。

办公室白领10个微信实用技巧:

1、如何办公、沟通两不误?

腾讯最近推出了QQ浏览器微信版微信的聊天框就在浏览器的侧边栏,微信和电脑屏幕合二为一可以实现办公、沟通两不误。对话窗口有新消息时也会给出提示不用担心专注于其他事情而漏掉微信消息。再配合电脑键盘上快速、准确的文字输入能力高效沟通,工作起来当然更省事儿

2、说错话了,如何取消语音发送?

当你按住了语音泹又不想发布的时候,怎么办?这时只需手指不要放开向上滑动即可取消发送。

3、天天玩微信会消耗多少流量?

语音流量:,然后打开手機端的“发现>扫一扫”就能传输电脑中的文件到手机了。

9、如何看喜欢的公众号以前发的消息?

点击该公众号的“查看历史消息”就可以铨部看到

10、长辈老花眼,如何用微信?

只需帮长辈将微信的“我>设置>通用>字体大小”设置为“超大”字就会变得非常大,非常适合长辈使用

以上一些微信实用技巧,如果你已经学会了赶快教会你的朋友吧。让这份微信技巧大全推广可是让人省时省力又让你收集人品嘚大好时机,大家把它给散了吧

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