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基于selenium的携程酒店评论爬取
☆11Updated 4 years ago
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- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆79Updated 4 years ago
- 关于百度旅游、大众点评、驴妈妈、猫途鹰、携程的评论爬虫☆23Updated 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
- Xiecheng_Comment多线程Threading爬取携程的丽江古城景点评论并生成词云☆25Updated 6 years ago
- 微博模拟登录+微博关键词爬虫+微博短文本情感语义分析+生成词云☆20Updated 6 years ago
- 微博关键词搜索爬虫、微博爬虫、链家房产爬虫、新浪新闻爬虫、腾讯招聘爬虫、招投标爬虫☆38Updated 6 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
- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆164Updated 6 years ago
- 微博数据爬取/文本分析/词云☆21Updated 6 years ago
- 游客旅行评论爬虫 + 词频分析 + 情感分析（使用达观数据API）☆23Updated 7 years ago
- 微博评论爬虫+评论html tag清洗+中文词云生成☆28Updated 6 years ago
- 爬取京东商品所有评论，利用情感分析，判断商品是否值得买☆61Updated 5 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☆122Updated 6 years ago
- 情感分析，微博情感分析，微博水军检测，水军检测，营销粉检测，僵尸粉检测，微博爬虫☆68Updated 4 years ago
- 中文微博评论情感分类☆24Updated 6 years ago
- 微博爬虫 有问题欢迎提出来☆17Updated 5 years ago
- 豆瓣Top250影评爬虫（用于情感分析语料）☆22Updated 2 years ago
- 数据挖掘大作业， 东野圭吾小说集文本挖掘☆69Updated 8 years ago
- 一个基于关键词爬虫生成词云的网络内容可视化工具，可爬取百度、谷歌、必应、知乎、微博、微信公众平台☆35Updated 5 years ago
- 微博爬虫，爬去微博语料，情感分析，user-agent池，充足IP，scrapy，mongodb☆16Updated 6 years ago
- 搜索引擎关键词排位爬虫，包括百度，搜狗，360的搜索引擎关键词排位爬虫，关键词从百度热词中取得，排位分别从三个搜索引擎中抓取。☆19Updated 5 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆45Updated 3 years ago
- 微博情感分析☆30Updated 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
- 本项目是采用Python语言结合机器学习中的常用算法来对微博传播过程中的转发进行预测。☆12Updated 6 years ago
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 5 years ago
- 微博评论爬取及nlp情感分析☆20Updated 7 years ago
- Python爬取微博，采集的数据属性如下：微博内容，是否原创，转发内容，发布时间， 转发数，评论数，点赞数，设备源，微博ID。对于抓取到的页面源码分析不同属性对应的标签分别提取数据。最后将采集到的数据保存为csv格式，供数据分析使用。☆35Updated 6 years ago
- 新浪热门微博爬虫，外加词云分析。☆20Updated 7 years ago
- Python采集微博热评进行情感分析祝你狗年脱单并进行数据可视化☆27Updated 7 years ago