Wiskia / Spamer-Detect-SystemLinks
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。
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Alternatives and similar repositories for Spamer-Detect-System
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- 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
- 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☆121Updated 6 years ago
- 豆瓣Top250影评爬虫(用于情感分析语料)☆22Updated 2 years ago
- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律,爬取70多万条2014年公开的发明专利,然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取,依照词频排序提取…☆107Updated 7 years ago
- 以nlp中情感分析为例,从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签,然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 5 years 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、☆80Updated 6 years ago
- 2017 DF,CCF大数据与计算智能大赛——“中印对峙事件舆情分析”赛题全网数据☆25Updated 7 years ago
- 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。☆32Updated 4 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用,将顾客打分和评论情感进行两极映射,使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集,实验证实了在情感分类中,使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下,达到的精度和…☆45Updated 5 years ago
- 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…☆54Updated 7 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☆182Updated 6 years ago
- 基于情感字典的情感分析模型☆41Updated 8 years ago
- 基于lstm,word2vec做的豆瓣网电影评论情感分析,后期会进行整理并使用textcnn☆15Updated 5 years ago
- 基于情感词典的文本情感极性分析☆27Updated 8 years ago
- CSDN用户画像技术评测☆27Updated 6 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 years ago
- 用gensim训练LDA模型,进行新闻文本主题分析☆77Updated 6 years ago
- 汽车之家口碑网某车型的评论数据情感分析☆30Updated 6 years ago
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 4 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
- 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
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫,来为本软件提供实时数据采集的能力,并将评论情感极性分析和用户打分相结合,在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆30Updated 8 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆65Updated 9 years ago
- 文本特征提取,适用于小说,论文,议论文等文本,提取词语、句子、依存关系等特征。python开发。☆41Updated 6 years ago
- 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
- 细粒度情感分析repository1:Wai Mai Opinion Miner,细粒度情感分析系统GUI demo。☆112Updated 9 years ago
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