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微博舆情与用户行为可视化平台
☆23Updated 2 years ago
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- 数据科学基础大作业:实现的技术包括利用python爬虫,爬取关键词搜索的微博正文,特定微博下的评论;预处理微博文本;手写textRank;聚类,kmeans,DBSCAN,层次聚类;情感词典情感分析;pyecharts可视化绘图☆74Updated 2 years ago
- 微博爬虫及舆情分析系统☆80Updated last year
- a demo to analyse contene in weibo.com☆184Updated last year
- 针对微博平台的微博文本数据进行舆情分析项目,内容有微博爬虫、LDA主题分析和情感分析☆73Updated 2 years ago
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- 與情分析系统,包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化☆452Updated 3 years ago
- 基于机器学习的商品评论情感分析——毕业设计项目☆216Updated last month
- 爬取新浪微博数据并可视化分析☆41Updated 4 years ago
- 对豆瓣影评进行文本 分类情感分析,利用爬虫豆瓣爬取评论,进行数据清洗,分词,采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练,采用tensorboardX可视化训练过程,自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆169Updated 2 years ago
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- 微博评论情感分析,爬虫,文本分类,Web。☆46Updated last month
- 利用Python网络爬虫对京东商城中指定商品下的用户评论进行爬取,对数据预处理操作后进行文本情感分析并可视化显示。☆75Updated 3 years ago
- bilibili弹幕分析,包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标,可视化☆175Updated 2 years ago
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- 002 新冠疫情與情可视化分析系统-毕业设计展示 python django vue echarts nlp 语义分析 情感分析 covid19 可视化 国内疫情地图 疫情走势 疫情数据 疫情新闻 疫情舆情 分析 登陆注册 后台管理 丁香园疫情数据☆12Updated 2 years ago
- 毕业设计,旅游景点评论情感分析。包含携程,马蜂窝爬虫,Adaboost+bayes分类☆63Updated 3 years ago
- 疫情背景下,基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析☆33Updated 4 years ago
- 对微博评论的一个简单分析案例,爬取+情感分析+LDA主题分析☆24Updated 2 years ago
- 网络舆情态势及情感多维特征分析与可视化,bert用于微博情感分类,geopandas用于绘制情绪地图。项目还提供了轻量级的微博签到爬取,带有坐标。☆86Updated 8 months ago
- 利用微博热点话题舆情聚类分析☆303Updated 5 years ago
- 毕业设计,基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆36Updated 3 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论,使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法,对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析,发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆46Updated 4 years ago
- 使用python抓取微博数据并对微博文本分析和可视化,LDA(树图)、关系图、词云、时间趋势(折线图)、热度地图、词典情感分析(饼图和3D柱状图)、词向量神经网络情感分析、tfidf聚类、词向量聚类、关键词提取、文本相似 度分析等☆937Updated 5 years ago
- 微博情感分类数据集+爬虫+句嵌入+情感分类+作图☆26Updated last year
- 中文情感分类 | 基于三分类的文本情感分析☆30Updated 2 years ago
- 京东评论爬虫,包含对数据的采集、清洗、可视化、分析等过程,作为数据库课程设计项目☆329Updated last year
- 一个比较全面的文本挖掘过程。包含了利用机器学习和文本挖掘技术完成情感分析模型搭建;利用情感极性判断与程度计算来判断情感倾向;利用词频和TF-IDF挖掘出正负文本中的关键点情况;利用文本挖掘相关算法找到平台中用户讨论的集中点。☆37Updated 8 months ago
- 大模型相关实践记录☆157Updated 8 months ago
- 观察者新闻网爬虫(新闻爬虫),基于python+Flask+Echarts,实现首页与更多新闻页面爬取(Requests+etree+Xpath)+新闻存储(MySQL)+文本分析(Jieba)+可视化(新闻词云,词频统计)。☆105Updated 4 years ago