Alternatives and similar repositories for user_profiling_competition:

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

• 03pie / SMPCUP2017
  CSDN用户画像技术评测
  ☆27Updated 5 years ago
• NLPOR / SMP2018-task1
  深度学习用于近日头条用户画像
  ☆27Updated 6 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
  ☆62Updated 6 years ago
• feidapeng / 2016CCF_StateGrid_UserProfile
  1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题（用户画像）】
  ☆346Updated 6 years ago
• Marco2333 / user-portrait
  twitter用户画像
  ☆33Updated 5 years ago
• yanshengli / second_bigdata
  第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐
  ☆69Updated 9 years ago
• liyumeng / SmpCup2016
  2nd Place Solution for SMP CUP 2016
  ☆93Updated 7 years ago
• changxizhu / csdnSMP
  csdn用户画像的源码
  ☆20Updated 7 years ago
• GGL12 / TextMining
  某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序
  ☆116Updated 5 years ago
• netrookiecn / LinLP
  使用Python进行自然语言处理相关实践，如新词发现，主题模型，隐马尔模型词性标注，Word2Vec，情感分析
  ☆51Updated 5 years ago
• fajiel / news_sentiment
  计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）
  ☆58Updated 7 years ago
• xiaoyichao / -python-gensim-LDA-
  基于python gensim 库的LDA算法 对中文进行文本分析，很难得，网上都是英文的，基本上没有中文的，需要安装jieba分词进行分词，然后去除停用词最后才能使用LDA
  ☆136Updated 5 years ago
• hery-168 / UserProfile
  基于用户行为的用户画像项目
  ☆73Updated 7 years ago
• zhaohuang123 / sentiment-analysis
  以聚类算法、LDA主题模型、分类器为基础，完成对Twitter语料的基于地理位置的主题事件挖掘，并对主题事件进行细粒度的情绪分析
  ☆35Updated 6 years ago
• 1092798448 / RecSys
  推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)
  ☆100Updated 6 years ago
• Zbored / Chinese-sentiment-analysis
  gensim-word2vec+svm文本情感分析
  ☆102Updated 7 years ago
• coderSkyChen / 2016CCF_BDCI_Sougou
  【源码以及PPT分享】2016CCF大数据与计算智能大赛：精准营销中搜狗用户画像挖掘
  ☆202Updated 6 years ago
• unclegem / Sentiment-analysis
  互联网新闻情感分析赛题baseline
  ☆42Updated 5 years ago
• jarvisqi / machine_learning
  NLP 以及相关的学习实践
  ☆40Updated 2 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
• 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
• EliasCai / sentiment
  CCF大数据比赛，基于主题的文本情感分析
  ☆95Updated 6 years ago
• a-mochis / SentimentAnalysis_LSTM
  基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析
  ☆47Updated 7 years ago
• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。
  ☆90Updated 5 years ago
• wenwen116 / airbnb
  根据用户数据及消费行为数据，使用Python对客户进行聚类分群，并给出用户画像。通过数据，分析用户群体的核心特征。
  ☆28Updated 4 years ago
• yingdajun / TextClassifierMLAndDLByBertOrFastnlpDemo
  以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。
  ☆31Updated 4 years ago
• TongzheZhang / DF-competition-sogou
  大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
  ☆36Updated 8 years ago
• chuhaojin / LSTMForSentAnalysis
  用LSTM进行文本的情感分析
  ☆185Updated 5 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
• xiaorancs / business-exit-risk-forecast
  企业经营退出风险预测，二分类问题
  ☆18Updated 6 years ago