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爬取新浪微博数据并可视化分析
☆39Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for sinaWeibo-crawler
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- 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
- 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。☆44Updated 3 years ago
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- 微博评论情感分析，爬虫，文本分类，Web。☆46Updated 2 years ago
- 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
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- 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
- 微博情感分析☆30Updated 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
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- 微博超级话题爬虫，微博词频统计+情感分析+简单分类，新增肺炎超话爬取数据☆284Updated 4 years ago
- 基于新浪微博数据的情感极性分析☆58Updated 6 years ago
- 利用微博热点话题舆情聚类分析☆296Updated 5 years ago
- 基于关键词搜索结果的微博爬虫☆31Updated 6 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
- 爬取豆瓣电影官网上的前200条评论并进行情感分析，并且生成词云☆19Updated 4 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 years ago
- Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化☆45Updated this week
- 疫情背景下，基于情感词典和机器学习对新闻和微博评论的情感分析☆32Updated 4 years ago
- 與情分析系统，包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分 类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化☆415Updated 2 years ago
- 多线程爬取电商评论数据，进行情感分析并通过web页面展示效果☆11Updated 4 years ago
- bilibili弹幕分析，包含爬虫、词云分析、词频分析、情感分析、构建衍生指标，可视化☆169Updated 2 years ago
- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训 练过程，自然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆158Updated 2 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
- 根据关键词爬取微博内容并进行情感分析☆16Updated 5 years ago
- 数据挖掘大作业， 东野圭吾小说集文本挖掘☆68Updated 8 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
- 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