Alternatives and similar repositories for SMP2018-task1

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  CSDN用户画像技术评测
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  ☆54Updated 7 years ago
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  ☆84Updated 6 years ago
• Marco2333 / user-portrait
  twitter用户画像
  ☆33Updated 6 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
  ☆122Updated 6 years ago
• EliasCai / sentiment
  CCF大数据比赛，基于主题的文本情感分析
  ☆95Updated 7 years ago
• 691505789 / cnn-text-classification
  基于卷积神经网络参数优化的情感分析论文code
  ☆61Updated 7 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 7 years ago
• zhangxinxing / cluster_for_weibo_data
  针对微博的话题聚类实现
  ☆49Updated 9 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
  ☆36Updated 9 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）
  ☆41Updated 8 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
• codeants2012 / FinancialKnowledgeGraph
  基于知识图谱的金融资讯推荐
  ☆50Updated 7 years ago
• mpk001 / SentencePairMatch_MachineLearning
  用机器学习算法实现了一种有监督的句子对匹配方法，使用的机器学习分类算法有：逻辑回归（LR）、SVM、GBDT和随机森林（RandomForest），使用的工具是Sklearn。
  ☆29Updated 8 years ago
• youthpasses / bayes_classifier
  朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）
  ☆65Updated 9 years ago
• Zbored / Chinese-sentiment-analysis
  gensim-word2vec+svm文本情感分析
  ☆105Updated 7 years ago
• liuhuanyong / TopicCluster
  A simple documentary topic analysis implement based on traditional K-means and LDA which can achieve a not-bad result. 基于Kmeans与Lda模型的多文…
  ☆243Updated 6 years ago
• chenjian120918 / Anti-Fraud
  利用python进行反欺诈检测
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• lybroman / Chinese-sentiment-analysis-with-Doc2Vec
  using jieba and doc2vec to implement sentiment analysis for Chinese docs
  ☆79Updated 6 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）。
  ☆94Updated 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）】
  ☆348Updated 6 years ago
• Wiskia / Spamer-Detect-System
  对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析，利用用户潜在行为数据得出用户行为特征，采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征，采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征，采用K-Means聚类得出水军文本类别，结合用户行为特征，最终实现了对网络水军的识别。
  ☆24Updated 5 years ago