一) 按对信息收录的学科范围划分
1综合性数据库所收录信息覆盖学科范围广，涉及多门学科，检索范围广泛。如Web of
Science、中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台等。
2专业性数据库所收录信息仅展于某一学科领城，专业性强，用于检索特定专业文献。
如PubMed/MEDLINE、CA 和中国生物医学文献数据库Chinese BioMedial Literature Database,
以下简称CBM )等。
3专题性数据库收录信息仅限于某一特定对象或专题，适用于专题检索。如中国药物专利数据库、GenBank( 核酸序列数据库)等。
(二) 按收录信息内容的类型不同划分
1文献型数据库( literature database) 是指以各类型文献为内容的数据库，包括书目数据库( bibliographic database )和全文数据库(full-text database )。
书目数据库是指存储次文献信息的数据库，包括题录数据库、文摘数据库、目录数据库等，是信息检索最常用的数据库。为检索者提供文献出处，检索结果是文献的线索而非原文。
如中国生物医学文献数据库(CBM )、MEDLINE 等。
全文数据库是存储文献全文的数据库，包括图书全文数据库、期刊全文数据库、学位论文全文库等，是信息检索中最受欢迎的数据库。如书生之家数字图书馆、超数字图书馆CNKI、万方数据知识服务平台等都拥有不同类型文献的全文数据库。
2数值型数据库( numerical database ) 是存就有关科研数据、教们,包括各种统计教据、实验数据、临床检验数据等数值型信息的数据库。如美国国医学图书编制的化学物质毒性数据库RTECS,包含了10 万多种化学物质的急慢性毒理实验数据。
3事实型数据库( fact database ) 也称指南数据库( directory database )，主要存储某种具体事实、知识数据的非文献信息源的一般参考性、指示性资料信息，每个条目都是对一个事实确切、完整的描述。如人物数据库、机构名录数据库、产品或商品信息数据库以及指南库、术语数据库等。如美国医生数据咨询库PDQ( Physician Data Query )，为医生提供肿瘤诊断、治疗、预后、临床研究等详细资料，相当于一部有关肿瘤的百科全书。
4图像数据库( image database) 是指以图像、图面、图形等为信息主体数据集合。如美国国立医学图书馆( NLM )的可视人计划数据库( the visible human project)和哈佛大学医学院的全脑图谱数据库(the whole brain atlas )等。
5多媒体数据库( multimedia database) 是存储数值、文字、表格、图形、图像、声音等多种媒体信息的数据库，如NLM 的医学史数据库( history of medcine )。
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Sinacn(京ICP0000007) 2022-12-09 17:16
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旭旭宝宝的头像是《刀剑神域》（Sword Art Online）中的主角桐人（Kirito）。
桐人是《刀剑神域》系列中的主要角色之一，他是游戏玩家，也是一名剑士。在游戏中，他穿着黑色的外衣，手持双刀，以强大的剑术和战斗技巧在游戏世界中闯荡。桐人不仅在游戏中表现出色，还在现实生活中拥有出色的计算机技术，是一名技术高超的黑客。他的形象深受《刀剑神域》粉丝的喜爱，因此在网络上也有很多人使用桐人的形象作为头像。
《刀剑神域》是一部以虚拟现实游戏为主题的日本轻小说作品，该作品在动漫界和游戏界都有很高的知名度和影响力。它不仅有着精彩的故事情节和角色形象，还展现了虚拟现实技术的想象力和创造力。因此，很多人选择使用《刀剑神域》中的角色形象作为头像来表达对这部作品的喜爱和支持。
直播收益怎么领具体要看工会的统一安排。
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让你猜下，抖音上最火的网红是谁。你可能脑海里闪过很多明星，或者像李佳琦这样的全民网红。
但实际上，他们都不是。
据说，在抖音上有个 IP 矩阵下粉丝数量已经过亿，从粉丝数量来看，它可以算是抖音网红界的一哥了。甚至还一度被网友们称作“抖音之毒”，在抖音，随便刷刷就能看到一堆类似的视频。
说到这里，想必很多小伙伴已经知道了。没错，它就是“樊登”。
据不完全统计，“樊登”在抖音上有几百个账号，很多网友都深受其害，纷纷吐槽：
在抖音搜了下“樊登”，出现了百十来个这种账号，我自己拉黑都来不及了……
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还有网友表示，都拉黑了十个了，还是能刷到……
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匪夷所思的是，这几百个账号背后的运营，却只有 3、4 个人，一年就涨粉数量上亿。
据「樊登读书」新媒体负责人@董十一 爆料：
我们是 18 年底才开始做抖音的，一开始就只有 3 个人，其中两个还是实习生。现在，在抖音上有好几百的账号，但全职人员也只有 4 人……
那么问题来了，4 个人是怎么把 IP 做到 1 年粉丝量过亿的？“樊登”的几百个账号背后又暗藏什么玄机呢？
作为一名 职业病晚期 好奇心强烈的运营er ，又忍不住扒起了其中套路。我发现，「樊登读书」的套路真的太野了！
一、抖音矩阵1年涨粉过亿，套路有多野？
一般来说，网红火起来的正常画风都是：通过新颖有趣的 IP 人设、制作精良的视频内容，以及适当的流量投放。
就像深夜发媸@Miya 在运营研究社分享时说的：做内容没有捷径，看似简单的一段视频背后，实际上都有着非常多的准备工作。
但「樊登读书」则表示：我和你们的套路都不一样，我有“暴力”解法！
那么「樊登读书」的“暴力”解法是什么呢？
答案是——多开“马甲”！
如果你打开抖音，搜索下「樊登读书」，你就会发现各种「樊登读书 + 课堂/会员/亲子……」蓝 V 账号，粉丝数从几万到几百万都有。
是的，不要怀疑，这些都是「樊登读书」抖音矩阵下的“官方马甲”。
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要讲清马甲矩阵的野套路，我们首先要明白一点，就是抖音的流量分配是去中心化的。
简单来说，就是当你发表一个作品时，抖音会将它推荐给一部分人（即：最小的流量池）观看。之后根据这些人观看时的反馈，再决定是否将你的作品推送给更多的人（即：更大的流量池），还是就此打住。
也就是说，一个账号再优质，粉丝再多，也就是在抖音流量池内跑一回。即便往里砸钱做投放，一个视频的传播效率也很有限。
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那么，如果我开了几百个马甲，一起分发呢？就相当于同样的内容，可以在抖音流量池里跑几百回，传播扩散的效率几百倍的增长。
所以，「樊登读书」直接就在矩阵下，开了好几百个账号。当你在抖音搜索樊登读书时，你就会发现各种“「樊登读书」XX”，让人傻傻分不清楚。
既然连账号都量产了，那么短视频内容也能量产吗？
答案自然是：当然，直接量产！
用过「樊登读书」的同学应该都知道，樊登读书 App 内本身就是有视频版块的，里面有大量樊登的演讲、采访、课程视频。
他们就直接选择 App 内数据较好的一些视频，剪短，然后上传。
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「樊登读书」App 上的视频版块
所以，「樊登读书」的抖音账号经常一天就上传 5、6 条。在短短一年内，官方抖音号就上传了 1000 多条短视频。
也就是说，在「樊登读书」的矩阵下，不但同一个内容可以重复进入流量池上百次，而且每天有多个内容进入再进入……
这等操作，怕是要将抖音的流量红利“薅到头秃”了吧。
2、差异化运营“马甲”账号，“暴力”破解抖音算法
实际上，这些“马甲”被用来反复薅流量外，还有有另外一个更加重要的作用——收集足够多的数据，进而破解抖音流量算法，并最终完成数据模型。
在上面，我们简单说到了抖音的流量池模型，但那只是一个简化模型，现实中的头条系算法要复杂得多。
影响最终流量分配的不单是内容质量、用户反馈，甚至还包括了环境因素。比如说，即使是同样的内容，同样的用户，但早晨发和晚上发，最终获得的流量也可能完全不同。
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大部分的抖音网红对此都表示无能为力，只能尽力做好自己的内容。但「樊登读书」却通过众多“马甲”，对抖音算法进行了暴力破解。
仔细观察「樊登读书」的“马甲”号后，我们可以发现，虽然各个账号内容都差不多，但还是有定位差异的，比如职场、情感、亲子等等。
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这些定位就是一个个不同的标签，让他们可以从不同维度建立起评价体系。
在@董十一 的一篇文章里，他就分享了「樊登读书」的日常模型：
将短视频分成了干货/有趣/新知/情感 4 个板块，每个板块打分，根据视频的表现来修正表格，再根据表格的数据，猜测数据。
简单来说，就是在上传每一个视频之前，都会从干货、有趣、新知、情感这四个维度给视频打分。总分越高，意味着视频质量越高，越容易成为爆款。
当视频发出去后，再根据实际的播放数据，判断之前的打分是否准确。
如果总分排名和实际的数据反馈一致，就说明模型准确；
如果总分排名和实际数据反馈不一致，就说明模型出现了偏差，需要修正模型，寻找到底是哪个维度评分不准。
这样，在发布海量视频后，就可以有非常多数据来验证模型、改进模型，从而直接“暴力”破解抖音算法。
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