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
Alternatives and similar repositories for Spamer-Detect-System:
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- 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
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 6 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…☆53Updated 7 years ago
- 基于情感字典的情感分析模型☆40Updated 7 years ago
- Ai_challenge2018_nlp细粒度情感分析——代码复现☆22Updated 5 years ago
- 系统从互联网爬取资讯，对热点公共事件进行检测、聚合和追踪，多维度分析事件内容，监测时间传播路径，分析用户的观点和和情绪，形成摘要、报告、图表等分析结果，实现公共事件的舆情分析可视化系统，提供专业的舆情监测、分析和预警服务☆92Updated 6 years ago
- 豆瓣Top250影评爬虫（用于情感分析语料）☆22Updated 2 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
- 中文微博评论情感分类☆24Updated 5 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
- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆77Updated 5 years ago
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆162Updated 6 years ago
- 文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘☆43Updated 5 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
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
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- 系统的介绍如何搭建一个完整的文本分类系统，包括数据预处理、主要方法的原理介绍和实现细节、实验结果与分析、网页Demo的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏：https://blog.csdn.net/sdu_hao/category_9286…☆29Updated 5 years ago
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