현직 웹/앱 개발자인 오징어 입니다.
경력이 그리 길진 않은데다
제가 직접 오유의 시스템을 보진 못했지만 대충 짐작으로 오유에 시스템을 추측해서 혹시나 데이터분석에 도움이 되실까 조심스럽게 제안해봅니다.
오유의 시스템을 직접적으론 알지 못하므로 제가 생각한 방법에 오류와 잘못된점이 많이 있을수 있습니다.
그냥 한번 참고만 해주시기 바랍니다.
1. 우선적으로 접속로그 테이블에서 5월 10일 이전 여시에서 링크를 타고 들어온
ip와 접속시각을 select 합니다.
2. 1에서 select 된 결과를 로그인 로그테이블과 조인을 하는데 접속시각이후 1시간 이내에 로그인한
회원의 회원번호(mn)을 비교해서 추출합니다. 그러면 여시에서 링크를 타고온 적이 있는 오유 회원 리스트가 추출이 됩니다.
3. 2에서 추출된 리스트를 중복제거 하고 추천 / 반대 로그테이블에서 이 리스트에 있는 회원이 공통적으로
추천 / 반대를 한 글번호와 추천/반대 시각을 다시 추출합니다.
4. 3의 결과에서 추천과 반대가 공존하는 글번호를 제거 합니다. 여기서 여시출신 회원이 공통적으로
추천/반대한 글이 추출됩니다.
5. 4의 결과에서 게시글별로 추천/반대 시각의 집중도를 조사하면 여시에서 추천/반대의 몰이표가 있는지를
체크할수 있습니다.
위의 방법에서 현 오유의 시스템과 맞지 않는 부분이 있을수도 있고 백년해로워님께서 보시기엔 어설픈 부분이 많이 있을수있지만
부끄러움을 무릅쓰고 도움을 드리고자 한글자 적어봅니다.
뱀발 - 바보님 응원하고 있습니다. 힘내시고 혹시나 후원계좌 열어주시면 바보님 치맥값 정도는 모아드릴수 있는 회원들입니다.
혼자서 너무 끙끙 앓지마시고 많은 회원들이 바보님 응원하고 있으니 계좌주세요...ㅡ.ㅡ^
