Alternatives and similar repositories for SMPCUP2017:

Users that are interested in SMPCUP2017 are comparing it to the libraries listed below

• NLPOR / SMP2018-task1
  深度学习用于近日头条用户画像
  ☆27Updated 6 years ago
• chauncyzhu / csdnSMP
  csdn用户画像的源码
  ☆20Updated 7 years ago
• zle1992 / 2016-ccf-data-mining-competition
  text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880
  ☆63Updated 6 years ago
• Marco2333 / user-portrait
  twitter用户画像
  ☆32Updated 5 years ago
• LSC-priscilla / user_profiling_competition
  用户画像练手,,,,
  ☆82Updated 8 years ago
• yanshengli / second_bigdata
  第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐
  ☆68Updated 9 years ago
• ashora / SocialListening
  依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过…
  ☆53Updated 7 years ago
• xuyanfu / smp2018
  smp2018用户画像技术评测
  ☆22Updated 6 years ago
• hecongqing / 2017-daguan-competition
  2017“达观杯”个性化推荐算法挑战赛-rank6
  ☆43Updated 5 years ago
• TongzheZhang / DF-competition-sogou
  大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
  ☆37Updated 8 years ago
• out-to-right / --DataCastle
  基于用户行为的推荐算法大赛---第四名（临兵斗列）
  ☆42Updated 8 years ago
• l294265421 / train_word2vec_and_cluster_word
  使用gensim训练word2vec模型并对训练得到词向量聚类
  ☆15Updated 7 years ago
• xuguanggen / 2016CCF-unicom
  2016 ccf 依据用户轨迹的商户精准营销
  ☆19Updated 8 years ago
• mattzheng / LangueOne
  练习题︱基于今日头条开源数据的文本挖掘
  ☆84Updated 6 years ago
• digfound / CCFCompetition
  这是本人第一次数据算法比赛实录。主要整理记录2017年CCF大数据与计算智能竞赛使用的模型和实现代码，选择了基于主题的文本情感分析赛题。采用情感词典+自定义规则完成比赛，成绩：136/796。
  ☆49Updated 6 years ago
• jarvisqi / machine_learning
  NLP 以及相关的学习实践
  ☆40Updated 2 years ago
• zhangxinxing / cluster_for_weibo_data
  针对微博的话题聚类实现
  ☆49Updated 8 years ago
• wuxinping1992 / cf_gbdt_lr
  简单的实现推荐系统的召回模型和排序模型，其中召回模型使用协同过滤算法，排序模型使用gbdt+lr算法
  ☆59Updated 6 years ago
• liyumeng / SmpCup2016
  2nd Place Solution for SMP CUP 2016
  ☆93Updated 7 years ago
• unclegem / Sentiment-analysis
  互联网新闻情感分析赛题baseline
  ☆42Updated 5 years ago
• AidenHuen / SMP-Keyword-Extraction
  CSDN博客的关键词提取算法，融合TF，IDF，词性，位置等多特征。该项目用于参加2017 SMP用户画像测评，排名第四,在验证集中精度为59.9%，在最终集中精度为58.7%。启发式的方法，通用性强。
  ☆30Updated 7 years ago
• searchlink / wide_deep_model
  基于wide deep模型的CTR预估，从训练到部署
  ☆15Updated 5 years ago
• EliasCai / sentiment
  CCF大数据比赛，基于主题的文本情感分析
  ☆96Updated 6 years ago
• youthpasses / bayes_classifier
  朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）
  ☆63Updated 9 years ago
• Zbored / Chinese-sentiment-analysis
  gensim-word2vec+svm文本情感分析
  ☆102Updated 7 years ago
• sysuLocas / Single-pass-python-implement
  用于发现热议事件的新闻文本聚类算法的python实现
  ☆35Updated 8 years ago
• a-mochis / SentimentAnalysis_LSTM
  基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析
  ☆49Updated 6 years ago
• guuboi / SentimentAnalysis
  SA
  ☆33Updated 5 years ago
• heyangHEY / BERT-CRF
  之江-电商评论观点挖掘的比赛，基于pytorch-transformers版本，暂时只实现了BERT做aspect+opinion+属性分类+情感极性的联合标注，还未加上CRF。
  ☆33Updated 5 years ago
• IngramWang / BDCI2017
  2017年CCF大数据与计算智能大赛-小超市供销存管理优化
  ☆22Updated 7 years ago