Snowing-ST / Unstructured-Data-Analysis
非结构化课程作业，包括社交网络、链路预测、数据流、文本分析
☆23Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for Unstructured-Data-Analysis
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- 我们对一个知乎社交网络进行了基础属性、度分布、节点影响力、社区检测等分析操作，得到了一些有趣的结论（补充），发现了知乎社交网络的哪些特性（具体写出来）。之后，我们又做了一个知乎兴趣内容推荐系统，对用户的兴趣偏好进行分析，为用户推荐话题、问题、答主等相关内容，取得了不错的效果…☆28Updated 6 years ago
- 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☆118Updated 6 years ago
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- 基于知乎文本数据的lda和word2vec模型☆16Updated 4 years ago
- 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
- 通过研究社交网络，从网络中提取拓扑结构特征，运用机器学习方法进行链路预测，比较了几种机器学习算法的预测精度。☆32Updated 8 years ago
- Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化☆44Updated 2 months ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆79Updated 5 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆77Updated 2 years ago
- 一个基于SnowNLP的新浪微博评论情感分析工具☆49Updated 7 years ago
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- 🐛 新浪微博社交网络分析&虚假用户检测。衍生应用:生成个性化新浪微博用户报告。☆104Updated 4 years ago
- 数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集，抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据，并对其中10万条数据进行人工标注，标注分为三类，分别为：1（积极），0（中性）和-1（消极）☆18Updated 4 years ago
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- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 years ago
- 中文文本挖掘lda模型，gensim+jieba库☆17Updated 5 years ago
- 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☆70Updated last year
- 电商行业知识图谱：构建电商行业实体关系，应用于商品推荐，商品搭配，问答系统。☆21Updated 5 years ago
- 对舆情事件进行词云展示，对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类，观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆183Updated 6 years ago
- 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
- 使用SO_PMI互信息算法、词向量法快速构建不同领域(手机 、汽车等)的专业情感词典☆94Updated 3 years ago
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- 情感分析三分类☆29Updated 9 months ago
- 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
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