在CSDN上写一些学习心得，分享一些经验，是一件令人愉悦的事情。但是绝大多数人，很多时候写的东西没人看，浏览量个位数，点赞收藏都是0，这着实让人觉得沮丧和无聊，最终选择放弃。
今天，我发现CSDN有一个热门100的博客排行，看了一下突发奇想，为何不对这个排行榜做个统计分析呢，这样说不定能给我们写博客有一些帮助呢！
说干就干！
一、 热门词
先来看热门词，热门词决定了大家关注的焦点。
- ChatGPT - 提到的频率较高，尤其是关于与其他 AI 模型（如文心一言）的对比。
- MySQL - 有多篇涉及 MySQL 的文章，包括事务原理、MVCC、数据库架构等。
- C++ - 包含多篇涉及 C++ 编程技巧、异常处理、类与对象的文章。
- 深度学习 - 包括深度学习中的关键数学概念、模型微调、损失函数等内容。
- 人工智能（AI） - 涉及AI模型、生成对抗网络（GAN）、策略梯度算法等技术。
- 网络安全 - 包括Web安全、渗透测试、恶意木马制作、红队技术等话题。
- Python - 多篇关于 Python 的文章，包括图像处理、机器学习、FastAPI 等内容。
- Spring Boot - 涉及 Spring Boot 框架的使用，尤其是国际化、事务机制和自动装配等。
- 低代码 - 讨论低代码平台的使用与开源项目，包括 Microi 吾码、低代码创新等。
- Linux - 涉及 Linux 系统的多个方面，包括进程管理、操作系统原理、内核操作等。
二、类别统计
分局内容对文章进行归类，并统计出关键数值，以供参考
上面这个类别看得不太清楚，我们重新选择一个比较好的类别来概括：
这个表看上去就清楚多了，人工智能遥遥领先呢！
三、浏览、评论、收藏与排名的关系
评论量和浏览量之间的关系通常反映了文章或内容的互动程度和受关注程度。具体来说，评论和浏览量之间的关系可以通过以下几个方面来分析：
1. 高浏览量并不意味着高评论量
- 浏览量高但评论量低：某些文章可能因标题吸引或短时间内的热度，使得浏览量急剧上升，但用户可能只浏览而未产生互动（评论）。这类情况可能出现在新闻类、引导型内容、技术简介或纯粹的资讯分享文章中。用户倾向于快速浏览这些文章，获取信息后并不需要进一步评论。
- 评论量相对较低的原因：这类内容通常信息性强，但缺少激发用户讨论的元素，比如互动性、讨论性、挑战性较弱。
2. 评论量较高通常反映出较强的互动性
- 高评论量意味着较强的讨论氛围：如果一篇文章产生了大量的评论，说明它在某个领域内引发了讨论或争议。这可能是因为文章内容具有挑战性，或者话题本身比较引人入胜。技术文章、教程或包含争议性的内容（如行业观点、趋势预测等）往往会激发更多评论。
- 例如：在技术类博客中，某些新技术或技术难题的讨论会吸引更多技术专家和开发者进行深入的评论或提问。
3. 评论量与文章类型的相关性
- 教程类文章：技术文章、编程教程、产品推荐等，往往会收到一些反馈和评论。这类内容吸引有实际需求的读者，他们不仅仅是浏览信息，往往有很多问题或想法需要与作者或其他读者讨论。
- 新闻类或信息传播类文章：这些文章虽然可能浏览量很高，但评论量较少。因为这种类型的文章关注的是信息的传播，而非深入的互动。
4. 排名与评论、浏览量的关系
- 文章排名：通常，排名靠前的文章会有更高的曝光度，从而吸引更多的浏览量。排名的高低不仅取决于浏览量，还与文章的内容质量、读者的互动频率、SEO优化等因素密切相关。排名高的文章更容易获得更高的评论量，因为它的曝光度更高，吸引的读者群体也更广泛。
- 排名与评论量的正相关：通常，评论量较高的文章会在某种程度上提高其排名，因为评论量反映了用户对文章的认可和互动，平台的推荐算法往往会更倾向于推荐这些文章。
5. 内容的质量和评论量之间的关系
- 内容越有深度，评论量越多：长篇的深度分析文章、技术解析、案例研究或具备争议的内容通常能够吸引更多的评论。用户可能会就文章中的某个观点提出不同意见或进一步探讨，这使得评论量增加。
- 简单的信息性文章：这些文章虽然会吸引大量浏览，但因内容较为单一或不具备讨论性，评论量往往较低。
6. 读者的参与感与评论量
- 呼吁评论和互动：如果文章中明确呼吁读者参与讨论（例如，在文章末尾邀请读者发表评论、提问或分享经验），那么评论量可能会增加。平台也有可能根据这些互动数据来判断文章的受欢迎程度，从而提高其排名。
7. 分析实例：
以表格中的几个分类为例：
- 人工智能（29556 浏览，243 评论）和 数据库（11792 浏览，216 评论）这两个领域的文章，浏览量相对较高，但评论量在这些高浏览量的情况下，保持了一定的比例。这反映了这些领域内容的互动性相对较强，吸引了用户不仅是阅读，也进行了讨论。
- 前端开发（4982 浏览，56 评论）和 项目与实战（12452 浏览，84 评论）则浏览量较高，但评论量的比例相对较低，可能因为这类文章的内容比较实用，吸引读者的是快速获取知识，而非深入讨论。
四、创作分析
1. 人工智能与深度学习的持续热度
- 热门主题：ChatGPT、AI模型、深度学习中的数学概念、迁移学习、生成对抗网络（GAN）、损失函数等。
- 创作方向建议：
- 深度学习相关的基础与实践内容依然是用户关注的焦点，可以通过深入浅出的方式，讲解复杂概念（如优化器、损失函数等）的应用，帮助读者提升理解。
- 利用案例讲解 AI 模型的实现（如迁移学习中的VGG16微调）或结合实际项目示范，让内容既有技术深度又有实战价值。
- 创作与 ChatGPT、文心一言等对比分析相关的文章，探讨模型的实际应用、优缺点、使用场景等，尤其是如何高效利用外部GPTs应用。
2. 编程语言与框架的实战技巧
- 热门主题：Spring Boot、C#、Python、MySQL、Redis、Linux等。
- 创作方向建议：
- 深入讲解常见编程语言和框架的高级技巧，如 Spring Boot的事务管理、C#的异常处理、Python的Web开发（FastAPI），并结合实际开发场景进行示范。
- 结合实战项目，讲解框架和工具的优化应用，如 MySQL 的 MVCC 和事务原理、Redis 集群与分片等。
- 对于 Linux、C++ 等系统底层相关技术的深入分析（如进程管理、内存优化），可以通过案例剖析来展示理论与实践的结合，提升读者的解决问题能力。
3. 网络与安全技术
- 热门主题：网络安全、Web 安全、渗透测试、蓝桥杯、云计算等。
- 创作方向建议：
- 网络安全依然是开发者和技术人员的热门话题，创作时可以针对红队/蓝队实践、渗透测试工具（如 Metasploit）等内容展开深入分析，帮助读者提升实战技能。
- 分析安全协议（如TCP协议、NAT协议等）的工作原理，并结合最新的安全漏洞，撰写防护策略和最佳实践指南。
- 云计算和容器技术（如Docker、Kubernetes）的部署与安全配置也是当前的技术热点，可以写关于如何在云平台上实现安全部署、如何配置微服务架构等内容。
4. 低代码与自动化开发
- 热门主题：低代码平台、自动化开发工具、开源技术。
- 创作方向建议：
- 低代码和自动化开发工具（如 Microi 吾码）在技术社区的热度持续上升，可以创作关于如何通过低代码工具快速构建应用、提高开发效率的教程。
- 撰写如何利用低代码平台构建实际项目的详细案例，分享实际操作过程和优化技巧，帮助读者在短时间内掌握高效开发方法。
5. 机器学习与数据科学
- 热门主题：机器学习算法（如RNN、强化学习）、多重共线性问题、数据分析。
- 创作方向建议：
- 机器学习算法的深入讲解依然很受欢迎，创作时可以结合具体的应用场景，讲解如何使用RNN进行自然语言处理或时间序列预测，帮助读者在实际项目中灵活应用算法。
- 数据科学中的常见问题（如多重共线性）也是一个较少涉及但又非常重要的领域，可以通过案例分析，介绍如何解决这类问题。
6. 前端技术与全栈开发
- 热门主题：Web开发（Vue、React）、移动开发（Flutter、Uni-app）、前端框架和组件库等。
- 创作方向建议：
- 面向前端开发者的内容仍然受到广泛关注，可以创作关于前端框架（如 Vue、React）的实战指南，特别是在性能优化、状态管理、组件化开发等方面的应用。
- 对跨平台开发工具（如Uni-app、Flutter）的使用场景和开发技巧进行深入分析，帮助开发者提高跨平台应用的开发效率。
- 分享一些前端与后端协作的最佳实践，如如何使用FastAPI或Spring Boot等技术搭建前后端分离的Web项目。
7. 开源项目与工具
- 热门主题：开源工具、Github流行趋势、开源软件工程实践。
- 创作方向建议：
- 介绍最新的开源项目和工具，分析其在实际项目中的应用，特别是像JumpServer这样的堡垒机或FastAPI等Web框架，帮助开发者了解开源技术的最佳实践。
- 关注开源社区的趋势变化，可以创作关于如何高效参与开源社区、贡献代码、维护开源项目的文章。
这只是基于今天的top100 做了一些分析。
