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2024年舆情与新闻数据学的内容展示
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- ## 数据挖掘流程 **（一）数据读取** - 读取数据，并进行展示 - 统计数据各项指标 - 明确数据规模与要完成的任务 **（二）特征理解分析** - 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响 - 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响 - 统计绘图得…☆10Updated 5 years ago
- （包含完整代码和坑点记录）Student version of Assignment 1 for Stanford CS336 - Language Modeling From Scratch☆18Updated 2 months ago
- 🐛 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。☆110Updated 5 years ago
- 通过聚类分析交易流水检测异常交易☆20Updated 2 years ago
- 基于DNN深层神经网络的社交媒体用户的性格分析，采用TensorFlow的框架对社交媒体数据进行大五人格分类☆74Updated 7 years ago
- 毕业论文《多模态虚假信息检测技术研究》中第三章基于模态融合的多模态虚假信息检测方法模型源代码，包括消融和对比实验。☆13Updated last year
- 中山大学2022届本科生毕业论文《基于注意力机制和图卷积神经网络的多任务谣言检测》代码实现和baseline代码。现采用BERT作为编码器，实现了新的模型。☆58Updated 10 months ago
- 南京大学2016年《数据新闻》课程☆10Updated 8 years ago
- ☆21Updated last year
- ☆34Updated 5 years ago
- ☆10Updated 3 years ago
- 本项目采用多模态特征融合和引入外部知识的方式来检测短视频谣言，创新性地引入了对比学习的方式实现了谣言的区分☆27Updated 2 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☆75Updated 4 years ago
- Source code and data in paper "MDFEND: Multi-domain Fake News Detection (CIKM'21)"☆223Updated 3 years ago
- This is the source code of IJCNN 2023 paper TieFake: Title-Text Similarity and Emotion-Aware Fake News Detection (TieFake).☆16Updated 2 years ago
- a project for social bot detection based on weibo.☆31Updated 3 weeks ago
- ☆64Updated 4 years ago
- 【信息检索课程设计】sdu新闻网站全站爬取+索引构建+搜索引擎☆60Updated last year
- This repo is a collection of AWESOME things about fake news detection, including papers, code, etc.☆245Updated 3 years ago
- 微博情感分析，使用flask制作restful api，毕业设计衍生项目☆17Updated 8 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…☆34Updated 3 years ago
- Compare to The Knowledge: Graph Neural Fake News Detection with External Knowledge (ACL 2021)☆112Updated 4 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集，基于BERT构建新闻文本分类模型，并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆42Updated 3 years ago
- 中山大学自然语言处理与知识图谱☆33Updated 6 years ago
- Publicly available datasets for downstream tasks in social network analysis.☆36Updated last year
- 项目基于先进的BERT模型，旨在解决社交媒体上的个性化信息分析难题。随着社交媒体数据的爆发增长，我们利用BERT的语义理解能力，提供情感分析和文本分类功能。这个平台可以帮助个人、企业和政府机构更好地理解用户需求，提供个性化推荐和决策支持。☆17Updated 2 years ago
- 使用pytorch完成的一个多模态分类任务，文本和图像部分分别使用了bert和resnet提取特征（在config里可以组合多种模型）,在我的小规模数据集上取得了良好的性能（验证集acc96%）☆82Updated 2 years ago
- 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
- 该资源为调用大连理工情感词典实现的情感分析和情绪分类，并与SnowNLP进行对比。基础性文章，希望对您有所帮助~☆103Updated 5 years ago
- 能够采集微博博主,博文,评论,分析博主信息,博文话题等,构建社交网络,同时对数据和网络进行分析的工具.☆24Updated 6 years ago