新浪微博文本分析初探v0.1_光环大数据培训
微博数据分析方法
微博数据分析方法微博数据分析方法针对微博上的热点事件，你是否想自己动手做个数据分析？下面是小编整理的微博数据分析方法，欢迎查看，希望帮助到大家。
数据分析主题选取在数据分析方法的基础上，进一步是将分析方法应用在业务需求中，基于业务主题的分析可以涉及太多的领域，从客户的参与活动的转化率，到客户的留存时长分析，再到内部的各环节衔接的及时率和准确度等等，每一种都有独特的指标和维度的要求，以及分析方法的要求，以我个人的经验来看，主要分析主题都是围绕着营销、运营、客户这三大角度来开展的。
1、营销/运营分析营销运营分析多从过程及最终的成效上来进行分析，包括营销活动从发布到客户产生购买的过程的分析，运营从客户开始使用到停止使用为止的过程中的分析，前者更倾向于分析客户行为的变动趋势，以及不同类型的客户之间的行为差异，后者更倾向于分析在过程中服务的及时率和有效率，以及不同类型的客户之间对于服务需求的差异。
在针对这部分分析主题时，多采用常规分析方法，通过同环比以及帕累托来呈现简单的变动规律以及主要类型的客户，但通过统计学分析方法，营销分析可以根据有指导的学习算法，得出营销成功与营销失败之间的客户特征的差异，而运营分析则可以根据无指导的学习算法，得出哪些特征的客户对哪些服务是有突出的需求的，另外营销和运营分析都可以通过回归分析来判断，各项绩效指标中，哪些指标是对购买以及满意度有直接影响的。
通过这些深入的挖掘，可以帮助指导营销及运营人员更好的完成任务。
2、客户分析客户分析除了与营销和运营数据关联分析时候使用，另外单独对于客户特征的分析也是有很大价值的。
这一部分分析更多需要通过统计学分析方法中的有指导和无指导的学习算法，一方面针对高价值客户，通过有指导的学习算法，能够看到哪些特征能够影响到客户的价值高低，从而为企业锁定目标客户提供指导；另一方面针对全体客户，通过无指导的学习算法，能够看到客户可以大概分为哪几种群落，针对每个群落的.客户展开焦点讨论和情景观察，从而挖掘不同群落客户之间的需求差异，进而为各个群落的客户提供精准营销服务。
大数据究竟是什么_深圳光环大数据培训机构
大数据究竟是什么_深圳光环大数据培训机构在写这篇文章之前，我发现身旁许多IT人对付这些热门的新技巧、新趋向往往趋之若鹜却又很难说的透彻，假如你问他大数据和你有甚么关系?估量很少能说出一二三来。
究其缘故原由，一是因为人人对新技巧有着雷同的原始渴求，至多知其然在谈地利不会显得很“土鳖”;二是在工作和生涯环境中真正能参与实践大数据案例实在太少了，以是人人没有需要花光阴去知其以是然。
那末大数据究竟是甚么呢？我盼望有些不一样，以是对该若何去熟悉大数据停止了一番思索，包含查阅了资料，翻阅了最新的专业册本，但我其实不想把那些零散的资料碎片或分歧懂得论述简略规整并堆积起来构成毫无代价的转述或批评，我很真诚的盼望进入事物探访本色。
假如你说大数据便是数据大，或许娓娓而谈4个V，大概颇有深度的谈到BI 或猜测的代价，又或许拿Google和Amazon举例，技巧流能够会聊起Hadoop和Cloud Computing，不论对错，只是无奈勾画对大数据的全体熟悉，不说是单方面，但至多有些了如指掌、隔衣瘙痒了。
……大概，“解构”是最佳的办法。
如何布局大数据?起首，我觉得大数据便是互联网成长到当今阶段的一种表象或特征罢了，没有需要神话它或对它坚持畏敬之心，在以云盘算为代表的技巧立异大幕的陪衬下，这些底本很难网络和利用的数据开端容易被利用起来了，经由进程各行各业的赓续立异，大数据会慢慢为人类发现更多的代价。
其次，想要体系的认知大数据，必需要周全而过细的分化它，我动手从三个层面来睁开：第一层面是实践，实践是认知的必经道路，也是被广泛认同和流传的基线。
我会从大数据的特征界说懂得行业对大数据的全体刻画和定性;从对大数据代价的探究来深刻剖析大数据的贵重地点;从对大数据的如今和将来去洞悉大数据的成长趋向;从大数据隐衷这个特别而紧张的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技巧，技巧是大数据代价表现的手腕和前进的基石。
我将分离从云盘算、散布式处置技巧、存储技巧和感知技巧的成长来阐明大数据从网络、处置、存储到构成成果的全体进程。
光环大数据带你了解大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
光环大数据带你了解大数据_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金1. 大数据是新年代的新玩意现实上，数据剖析一点也不新。
早从数百年前的启蒙年代，专家们便已开端遵从科学方法，一步步拆解事物构成背面的因素。
科学家先调查，获得并剖析数据，概括出假说，然后再通过不断实证，逐步构成规律。
因而我们说的大数据，充其量仅仅科学方法的使用。
跟过去的科学家对比，现代大数据更多仰赖机器去做调查与获得数据的作业，以求更全部、更即时的材料搜集。
但后续的推论、概括作业，仍是需求人为的判别。
2. 100TB 以上才叫大数据数据的巨细，现实上没有清晰的界限。
更主要的，数据的巨细，不一定有意义。
数据大，也不代表一定能做出準确的猜测。
假定你拥有地球70亿人员的名字、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网做法等各种数据，假如标题是要猜测他们下一年的收入散布，这个巨大的材料库，恐怕仍是无法帮上你啥。
所以数据在精不在多，要点是要达成的任务，不是贮存的数量。
3. 数据十分客观搜集数据的软硬件，是人为规划的，因而不也许做到肯定的客观。
手机停留在某个画面，就代表你在赏识这个内容吗?很难说，或许你仅仅在跟旁边的兄弟聊天。
对某个发文点赞，就代表你诚心喜爱这则资讯吗?也很难说，说不定仅仅喜爱发文的人，或是手滑不小心按到。
实在国际，永久有测禁绝的环节，因而规划数据搜集软件的人，很难肯定客观的去记录使用者做法，所以发生出来的数据，也很难是彻底客观的。
关于大数据，你该有的认知是它有适当、相对的客观性，但不也许肯定准确。
4. 数据能够通知你不知道的内情就像字面闪现的，数据只能通知你不知道的数据。
但它终究代表啥样的内情，有必要要靠概括者自行去解读。
举例来说，剖析你的App 使用者材料后，发现21-30 岁女人族群占比最大，这也许代表着你的App 对这种人最有吸引力，但也也许代表最初推行团队在发广告时，对比对于这么的族群。
终究现实是啥?通常需求更进一步的归纳对比、试验剖析，才干逼近。
通俗理解LDA主题模型_光环大数据培训
通俗理解LDA主题模型_光环大数据培训印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长(现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中)，还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。
2013年12月，在我组织的Machine Learning读书会第8期上，@夏粉_百度讲机器学习中排序学习的理论和算法研究，@沈醉2011 则讲主题模型的理解。
又一次碰到了主题模型，当时貌似只记得沈博讲了一个汪峰写歌词的例子，依然没有理解LDA到底是怎样一个东西(但理解了LDA之后，再看沈博主题模型的PPT 会很赞)。
直到昨日下午，机器学习班第12次课上，邹博讲完LDA之后，才真正明白LDA原来是那么一个东东!上完课后，趁热打铁，再次看LDA数学八卦，发现以前看不下去的文档再看时竟然一路都比较顺畅，一口气看完大部。
看完大部后，思路清晰了，知道理解LDA，可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA(在本文第4 部分阐述)一个采样：Gibbs采样本文便按照上述5个步骤来阐述，希望读者看完本文后，能对LDA有个尽量清晰完整的了解。
同时，本文基于邹博讲LDA的PPT、rickjin的LDA数学八卦及其它参考资料写就，可以定义为一篇学习笔记或课程笔记，当然，后续不断加入了很多自己的理解。
若有任何问题，欢迎随时于本文评论下指出，thanks。
1 gamma函数1.0 整体把握LDA关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)，一种是概率主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，简称LDA)，本文讲后者(前者会在后面的博客中阐述)。
大数据的时代 要让APP读懂你_光环大数据培训
大数据的时代要让APP读懂你_光环大数据培训当城市开始飞速发展，世界变化已经让人应接不暇的时候，唯有跟上才不算掉队。
这是一个信息化的时代，也是一个信息过度膨胀的时代，也许每天打开邮箱接收到的邮件已经足以湮没一个清醒的头脑，而为了把握这个快节奏的城市而在车上或是每个闲暇时间点开一个个新闻APP则是在生存和前进中找到一丝方向。
幸好移动产品飞速发展，所以我们才能避免抱着电脑边走边看的一幕出现。
而信息永远是来如潮水，想要把握似乎总有些难度。
当你想了解当前的时事热点或者行业新闻，也许你可以打开传统的门户新闻客户端看某个新闻板块，或者刷微博看你关注的人众说纷纭，亦或者看你收藏的某个博客的新鲜观点，再或者可以在微信上收听某个知名博主的言论。
但是这一切的过程，你依然觉得繁琐，因为不管是点击开的哪一个产品，都没办法帮你一站式找到你要的那些信息。
信息的检索变成一个困难的过程，零碎的信息让效率变成一个问题，用户需要一个简单的方式来处理这样的信息狂潮。
“信息+大数据处理”就是答案。
这是一个信息化的时代，科技无处不在，信息也是，大数据处理则是解决大量数据的方法之一，而今日头条这一款移动应用就是先行实践者。
大数据产品对泛滥的信息处理，不是此前的诸多模式中的一种。
在传统信息处理时代，有各种通过人工方式对新闻和相关信息分类，甚至在每个网站都会对不同的内容分门别类，或者在值得关注的新闻点上汇总制作主题，这也和现今微信的处理方式如出一辙。
但是优质的数据处理采取的方式没那么简单，因为内容源的提供者单方面制作的信息分类并不能满足用户的个体需求，就好比如今百度会根据用户的搜索推荐不同的产品一样，一个完善的数据处理也会根据用户点击不同的新闻内容分析用户可能感兴趣的新闻，针对性推荐给用户，这就是今日头条这款APP的亮点之处。
APP读懂你的口味，不是单纯的屏蔽关键词或者找到你的需求点，而是最大可能的给你感兴趣的内容。
你的口味，有喜欢，也有不喜欢，它都知道。
微博文本情感分析的算法研究──以贝叶斯分类器为例
微博文本情感分析的算法研究──以贝叶斯分类器为例微博（Weibo）是一种基于网络的社交媒体平台，人们可以在上面分享自己的想法、感受和经历。
由于微博上的信息非常丰富，人们越来越需要对微博文本进行情感分析，以便更好地理解和利用这些信息。
本文通过以贝叶斯分类器为例，介绍微博文本情感分析算法的研究。
1. 什么是贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一个基于贝叶斯定理的统计学分类器。
它使用各种特征在数据集中的先验概率和条件概率来确定最终的分类。
贝叶斯分类器可以用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务中。
2. 如何进行情感分析情感分析是通过评估文本中的情感来确定文本的情感倾向和情感类型的过程。
这可以通过机器学习算法来完成。
情感分析在社交媒体分析、品牌管理和市场营销等领域中非常有用。
在微博文本情感分析中，研究人员首先需要构建一个标注好的数据集，其中每个微博都被标记为积极、消极或中性。
然后将这些数据分成训练集和测试集。
接着，使用特征提取技术从每个微博中提取特征。
这些特征可以包括词频、词性、情感词列表等。
最后，使用机器学习算法训练模型，并将其测试在测试集上。
3. 贝叶斯分类器在微博情感分析中的应用贝叶斯分类器是微博文本情感分析的一种常用算法。
以下是贝叶斯分类器在微博情感分析中的应用步骤：（1）首先，收集微博数据集并标记每个微博的情感倾向（积极、消极、中性）。
（2）接下来，使用分词工具将微博划分成单词。
（3）使用特征提取工具从每个微博中提取有用的特征。
这些特征可以包括词频、词性、情感词列表等。
（4）使用贝叶斯分类器对微博进行分类。
根据提取的特征，计算每个微博属于不同情感类别的条件概率，然后选择具有最高概率的类别作为微博的情感倾向。
（5）评估模型性能。
使用测试集评估模型性能，计算准确度、召回率和F1分数。
4. 贝叶斯分类器的优缺点贝叶斯分类器的主要优点是：（1）它在处理大规模分类问题时效率高。
（2）模型可以在不断收集新数据时不断更新，因此可以用于在线学习。
《新浪微博分析》课件
新浪微博作为广告和营销的重要渠道之一，吸引了众多品牌和企业 进驻，具有巨大的商业价值。
文化价值
新浪微博作为文化交流和传播的平台，促进了不同地域和文化的交 流与融合，丰富了人们的精神生活。
05
新浪微博商业模式分析
商业模式概述
商业模式定义
01
商业模式是企业创造价值、传递价值和获取价值的基本逻辑和
传播机制
微博采用关注关系和兴趣推荐算法，将内容推送给相关用户，并通过热点话题、热门标 签等形式进行内容聚合，提高信息传播效率。
舆论场
新浪微博成为社会舆论的重要发源地之一，用户可以在此表达观点、分享信息，形成多 元化的舆论场。
社区价值和影响
社会影响力
新浪微博作为中国社交媒体的重要代表，对社会舆论和价值观产 生深远影响，成为公众参与社会公共事务的重要平台。
03
新浪微博内容分析
内容类型和来源
总结词
新浪微博内容类型多样，来源广泛。
详细描述
新浪微博是一个开放性的社交媒体平台，用户可以发布各种类型的内容，如文字、图片、视频等。这 些内容主要来源于用户的自主创作、转发和分享。同时，也有一些内容来自媒体、企业、政府等机构 。
内容质量和价值
总结词
新浪微博内容质量参差不齐，价值取向各异 。
06
新浪微博未来展望
技术发展趋势和影响
人工智能技术
随着人工智能技术的不断发展，新浪微博可 能会引入更多智能化功能，如智能推荐、智 能回复等，提升用户体验。
5G技术
5G技术的普及将为新浪微博提供更快速、更稳定的 数据传输服务，有助于提升用户在浏览和发布内容 时的体验。
大数据分析
通过大数据分析，新浪微博能够更好地理解 用户需求和行为，从而优化产品和服务。
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训
大数据时代的信息安全和未来展望_光环大数据培训随着高级可持续性攻击的出现以及恶意软件的复杂性与日俱增，企业急需一种突破传统信息安全保障模式的、灵活的技术和方案来应对未来不断变化的安全威胁。
大数据彻底的改变了信息安全行业，基于大数据分析的智能驱动型安全战略将帮助信息安全从业人员重获警惕性和时间的优势，以使他们更好地检测和防御高级网络威胁。
大数据时代信息安全面临挑战在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。
随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。
大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。
一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。
另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。
一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。
另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。
数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。
大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。
安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。
新媒体数据分析-4微博数据分析
新媒体数据分析-4微博数据分析新媒体数据分析 4 微博数据分析在当今数字化的时代，微博作为一个极具影响力的社交媒体平台，拥有着庞大的用户群体和海量的信息。
对于企业、品牌、自媒体等各类主体而言，深入了解和分析微博数据至关重要。
通过对微博数据的挖掘和分析，我们能够洞察用户行为、把握市场趋势、评估传播效果，从而制定更具针对性和有效性的营销策略。
接下来，让我们一起深入探讨微博数据分析的关键方面。
首先，我们来谈谈微博数据的来源。
微博提供了丰富的数据接口，包括但不限于粉丝数据、微博内容数据、互动数据（如点赞、评论、转发）等。
这些数据可以通过微博的官方后台管理工具、第三方数据分析平台或者自己开发的数据抓取程序来获取。
然而，在获取数据的过程中，需要遵守相关的法律法规和平台规定，确保数据的合法性和安全性。
粉丝数据是微博数据分析的重要组成部分。
我们可以了解到粉丝的数量、增长趋势、地域分布、年龄性别构成等信息。
粉丝数量的增长情况反映了账号的吸引力和影响力的变化。
而粉丝的地域分布和年龄性别构成则有助于我们更好地了解目标受众的特征，从而制定更符合他们需求的内容策略。
微博内容数据则包括发布的微博的文本、图片、视频等元素。
通过对微博文本的分析，我们可以运用自然语言处理技术，提取关键词、主题和情感倾向。
比如，通过分析用户对某一产品或服务的评价关键词，了解用户的关注点和满意度；通过情感倾向分析，判断用户对相关话题的态度是积极、消极还是中性。
此外，图片和视频的受欢迎程度也能为我们的内容创作提供参考，比如哪种类型的图片更容易吸引用户的注意力，哪种视频风格更能引发用户的互动。
互动数据是衡量微博传播效果的关键指标。
点赞数、评论数和转发数直接反映了用户对微博内容的参与度和兴趣程度。
高点赞、高评论和高转发的微博通常意味着其具有较高的话题性和传播价值。
我们可以进一步分析这些互动数据的来源，即哪些用户群体更倾向于参与互动，从而更好地优化我们的内容和互动策略。
微博数据 分析
新媒体数据分析答：所谓系统集成（SI，System Integration），就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高效、便利的管理。
系统集成可分为设备系统集成和应用系统集成两大类。
设备系统集成也可分为智能建筑系统集成、计算机网络系统集成、安防系统集成。
2、简述计算机网络系统集成的定义。
答：所谓网络系统集成，是指根据应用的需要，将硬件设备、网络基础设施、网络设备、网络系统软件、网络基础服务系统、应用软件等组织成为一体，使之成为能够满足设备目标并具有优良性能价格比的计算机网络系统的过程。
3、智能建筑的系统集成是借助于综合布线系统和计算机网络技术, 以构成智能建筑BA(Building Automation，楼宇自动化)、OA(Office Automation，办公自动化)、和CA(Communication Automation，通信自动化)三大要素作为核心, 将语音、数据和图像等信号经过统一的筹划设计综合在一套综合布线系统中, 并通过贯穿于大楼内外的布线系统和公共通信网络为桥梁, 以及协调各类系统和局域网之间的接口和协议, 把那些分离的设备、功能和信息有机地连成一个整体, 从而构成一个完整的系统。
4、什么是安防系统集成？安防系统包含哪些子系统？答：安防系统集成(Security System Integration)是指以搭建组织机构内的安全防范管理平台为目的，利用综合布线技术、通信技术、网络互联技术、多媒体应用技术、安全防范技术、网络安全技术等将相关设备、软件进行集成设计、安装调试、界面定制开发和应用支持。
安防系统集成实施的子系统包括门禁系统、楼宇对讲系统、监控系统、防盗报警、电子巡查、一卡通、停车管理、消防系统、多媒体显示系统、远程会议系统。
5、试描述计算机网络系统的设计步骤和设计原则。
sina微博实训文档
JavaEE课程设计报告书班级：软件092学号：200900834229姓名：李星运目录1.概述........................................................................................................ - 1 -2.名词解释 ................................................................................................. - 1 -2.1.OAuth：......................................................................................... - 1 -2.2.OAuth认证参数：........................................................................... - 1 -3.功能概述 ................................................................................................. - 2 -3.1.微博的认证和登录........................................................................... - 2 -3.2.微博的查看和刷新........................................................................... - 3 -3.3.发送微博信息 ................................................................................. - 5 -4.设计目的 ............................................................................................... - 11 -5.总体设计：............................................................................................ - 11 -6.详细设计：............................................................................................ - 12 -6.1.OAuth认证................................................................................... - 12 -6.2.获取RequestToken和AccessToken ................................................ - 15 -6.3.查看微博...................................................................................... - 16 -6.4.解析Json格式数据 ....................................................................... - 18 -6.5.发送微博...................................................................................... - 22 -6.6.转发和评论微博 ............................................................................ - 25 -7.结束语................................................................................................... - 27 -1.概述微博作为最新互联网社交网络的代表之一，在随着移动客户端的兴起已成为一种生活，快捷及时的交流和共享方式打破了原来的社交模式。
处理极大复杂数据的三类实际建议_光环大数据培训
处理极大复杂数据的三类实际建议_光环大数据培训许多年来，我一直领导谷歌搜索日志的数据科学团队。
经常需要我们对一些乱七八糟的结果来赋予意义，对日志记录的操作来挖掘新现象，验证别人的分析，以及用于解释用户行为的度量指标。
有些人似乎天生就擅长做这种高质量的数据分析。
这些工程师和分析师常常被描述为“谨慎”、“有技术”。
但实际上这些形容词是什么意思?您怎么做才能赢得这些标志?为了回答这些问题，我将Google公司的经验整理进一篇文档，并得意地将他简单命名为“好的数据分析”。
令我惊奇的是，这篇文档比我在谷歌过去十一年做的其他任何文档的阅读量都高。
在上次大改版之后的四年时间里，每次检查的时候，我甚至发现有许多Goolge员工翻看它。
为什么经过这段时间，这个文档使那么多人产生共鸣?我认为最主要的原因是全文都是关于具体的可以实施的方案，不只是抽象的理想。
我见过许多工程师和分析师养成了这些(文中涉及的)习惯，并进行高质量的工作。
我将在这个博客中分享那篇文档的内容。
建议总结起来，分为三大类:技术：如何操作和检测数据的思想和技术。
过程：一些建议，关于怎样处理您的数据，应提出怎样的问题，还有一些需要检查的事情。
沟通：如何与他人合作及交流，关于您的数据和见解。
技术看看你的数据分布虽然我们一般会使用总体度量(均值、中值、标准差，等等)和人交流数据分布，但是您应该常常关注分布的更丰富的表示形式。
直方图、累积分布函数(CDFs)、Q-Q图，诸如此类给予您了解是否存在重要有趣的数据特征，如多模态行为或是一个明显的异常类，您需要决定如何总结它们。
考量异常值您应当关注您数据中的异常值。
它们会成为煤堆中的金丝雀，是您的分析所暴露的更基本的问题。
从您的数据中将他们排除，或把它们放在一起形成一个“异常”类别，这样做可以，但您应该确保您知道为什么一些数据最后被放在这一类。
例如，点击率(CTR)最低的查询，可能显示了在用户界面中有一些点击元素是您无法统计的。
微博情绪分析的文本特征提取与分类算法
微博情绪分析的文本特征提取与分类算法随着社交媒体的普及和微博用户数量的快速增长，微博成为了人们表达情感和观点的重要平台。
因此，对微博中文本的情感进行分析和分类具有重要意义。
本文旨在介绍微博情绪分析中常用的文本特征提取与分类算法。
一、文本特征提取在微博情绪分析中，文本特征提取是一个重要的预处理步骤。
它将文本数据转化为计算机可处理的数值型特征，以便后续进行分类或情感分析。
下面介绍两种常用的文本特征提取方法：1. 词袋模型词袋模型是一种常见的文本表示方法，它将文本视为一个袋子，忽略词汇的顺序和语法结构。
在微博情绪分析中，可以通过统计微博中出现的各个词语的频率来构建词袋模型。
例子："我喜欢微博" 可以表示为一个向量 (1, 1, 1, 0, 0, ...)，其中每个维度表示一个词在微博中出现的频次。
2. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法。
它考虑了词的在整个语料库中的重要性。
TF表示词在文本中出现的频次，IDF表示在整个语料库中该词的重要程度。
通过将TF和IDF相乘，可以得到一个词的TF-IDF值。
在微博情绪分析中，可以根据微博中词的TF-IDF值来表示微博的特征。
二、情绪分类算法在完成文本特征提取后，下一步是将微博文本进行分类。
以下是常用的情绪分类算法：1. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种常用的文本分类算法。
它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。
在微博情绪分类中，可以使用朴素贝叶斯算法对提取的文本特征进行分类。
该算法通过计算每个情绪类别的概率，并根据概率选择最可能的情绪类别。
2. 支持向量机支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种强大的分类算法。
它通过在特征空间中找到最优超平面，将样本分割为不同的类别。
在微博情绪分类中，可以使用支持向量机算法对提取的文本特征进行分类。
十分钟学习自然语言处理概述_光环大数据培训
十分钟学习自然语言处理概述_光环大数据培训1 什么是文本挖掘？文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。
文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。
目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。
2 什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。
融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。
自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。
3 常用中文分词？中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔，因此很多时候中文文本操作都涉及切词，这里整理了一些中文分词工具。
StanfordNLP（直接使用CRF 的方法，特征窗口为5。
）汉语分词工具（个人推荐）哈工大语言云庖丁解牛分词盘古分词 ICTCLAS（中科院）汉语词法分析系统IKAnalyzer（Luence项目下，基于java的）FudanNLP(复旦大学)4 词性标注方法？句法分析方法？原理描述：标注一篇文章中的句子，即语句标注，使用标注方法BIO标注。
则观察序列X就是一个语料库（此处假设一篇文章，x代表文章中的每一句，X 是x的集合），标识序列Y是BIO，即对应X序列的识别，从而可以根据条件概率P(标注|句子)，推测出正确的句子标注。
显然，这里针对的是序列状态，即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型，CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。
用过CRF的都知道，CRF是一个序列标注模型，指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。
一般通过，在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词，和待标注词语来实现特征模板的提取。
最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。
5 命名实体识别？三种主流算法，CRF，字典法和混合方法1 CRF：在CRF for Chinese NER这个任务中，提取的特征大多是该词是否为中国人名姓氏用字，该词是否为中国人名名字用字之类的，True or false的特征。
微博数据分析与案例参考课件
• 快速回应和处理用户反 馈和投诉
• 协助及时解决用户需求 和问题
分析效果
• 提高客影响力 • 加深客户忠诚度，提高
客户维护能力
散点图
展示数据的分布情况和相关性， 可用于数据预测。
学习微博数据分析需要具备的技能和 知识
1 数据科学基础
需要掌握数据处理和分析的基本概念和方法，以及使用常见的数据处理工具。
2 编程技能
需要具备良好的编程思维和编程能力，掌握常见的编程语言和工具。
3 业务能力
需要了解自己所在行业和公司的相关业务，明确需要分析的目标和问题。
品牌口碑监测
跟踪用户反馈，评估品牌形象，提高客户满意 度。
社交媒体广告优化
定位目标受众，优化广告创意，提高广告转化 率。
常见的微博数据分析工具和技术
Microsoft Excel
常用的办公软件，可以进行数 据清洗、整理和计算。配合插 件可进行简单的数据可视化。
Python
强大的编程语言，拥有丰富的 数据处理和分析库。可以进行 高级数据分析和机器学习。
选择合适的数据指标来评估分析 结果。
制定策略
根据目标和指标，制定多维度的 策略方案。
针对不同类型的微博数据分析的指导
1
文本分析
使用自然语言处理技术对微博文本进行
网络结构分析
2
情感分析、主题分类、实体识别等处理。
分析微博用户之间的关系和相互影响，
挖掘社交网络中的重要节点。
3
时序数据分析
针对时序数据和趋势进行分析，建立预
兴趣关注分析
分析微博用户的兴趣和关注点，挖掘潜在商机 和消费需求。
微博数据分析中的关键指标
微博文本数据的情感分析与预测方法研究
微博文本数据的情感分析与预测方法研究近年来，随着社交媒体的普及与发展，人们对于大数据的需求与关注也逐渐增加。
微博作为一个主要的社交媒体平台，每天都有大量的用户在上面发布自己的想法、情绪和体验。
这些用户生成的文本数据蕴含着丰富的情感信息，对这些数据进行情感分析与预测，可以帮助我们了解用户的需求、情感倾向以及市场趋势等。
本文将重点探讨微博文本数据的情感分析与预测方法。
首先，情感分析是一种对文本进行情感分类的技术。
在微博文本数据中，情感分析可以帮助我们识别和提取出用户的情感倾向，包括积极、消极和中性三种情感。
实现情感分析的方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
基于规则的方法是一种传统的情感分析方法，其采用人工设计的规则来识别、提取文本中的情感信息。
该方法依赖于领域知识和语法特征的匹配，具有一定的准确性。
然而，由于规则的编写和维护需要大量的人力和时间，且对于不同领域的文本适用性较差，因此在大规模的微博数据中应用较为有限。
基于机器学习的方法通过构建分类模型来实现情感分析。
该方法通过对训练集进行特征提取和情感标注，然后使用分类算法来建立分类模型。
常用的特征包括词频、词性、情感词典等。
目前，支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类器是常用的分类算法。
机器学习方法能够较好地处理大规模数据，且在一定程度上具有适应性。
然而，该方法对特征的选取要求较高，且精确度和召回率在一定程度上受到特征选择的影响。
基于深度学习的方法是近年来兴起的情感分析方法，其通过构建深度神经网络来实现情感分类。
深度学习方法可以根据文本的语义特征自动学习更加抽象和高级的表示，但训练深度神经网络需要大量的数据和计算资源。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等。
近年来，基于预训练模型（如BERT、XLNet等）的深度学习方法在情感分析任务中取得了许多突破性的成果。
其次，情感预测是基于历史数据对未知数据的情感进行预测。
新浪微博文本分析初探
新浪微博文本分析初探Posted on 2013/01/13 by 郝智恒自从lijian大哥的Rweibo包问世以来，便成了R爱好者们获取新浪微博数据的最为重要的工具。
在该包的中文主页上，作者对如何连接新浪微博的API，获取授权，并以此为基础开发应用的原理讲解的非常清楚。
对于我这种连基本的网页开发神马原理都一点也不清楚的菜鸟来说，Rweibo是一种非常趁手的获取微博数据的工具。
有了获取数据的工具，对于中文文本分析来说，最重要的是分词。
这里使用的分词算法来自中科院ictclas算法。
依然是沾了lijian大哥Rwordseg的光，直接拿来用了。
有了这两样利器，我们便可以来分析一下新浪微博的数据了。
我选取的话题是最近热映的国产喜剧电影《泰囧》，在微博上拿到了998条和“泰囧”有关的微博文本。
代码如下（以下代码不能直接执行，请首先阅读链接中Rweibo的关于授权帮助文档）：require(Rweibo)registerApp(app_name = "SNA3", "********", "****************")roauth<- createOAuth(app_name = "SNA3", access_name = "rweibo")res <- web.search.content("泰囧", page = 50, sleepmean = 10,sleepsd = 1)$Weibo获取了数据之后，首先迫不及待对微博文本进行分词。
代码如下（Rwordseg包可以在语料库中自助加入新词，比如下面的insertWords语句）：require(Rwordseg)insertWords("泰囧")n = length(res[, 1])res = res[res!=" "]words = unlist(lapply(X = res, FUN = segmentCN))word = lapply(X = words, FUN = strsplit, " ")v = table(unlist(word))v = sort(v, deceasing = T)v[1:100]head(v)d = data.frame(word = names(v), freq = v)完成分词之后，我们最先想到的，便是对词频进行统计。
光环大数据数据分析培训 用大数据分析电视节目哪家好
光环大数据数据分析培训用大数据分析电视节目哪家好光环大数据培训了解到，光环大数据数据分析培训_用大数据分析电视节目哪家好？由央视-索福瑞与新浪微博合力打造的微博电视指数Beta版2日上线，这是中国国内首个基于社交媒体评估电视节目影响力的大数据分析系统。
新浪微博运营总监董文俊介绍，微博电视指数以微博上电视节目的讨论为基础，重点考察口碑影响力和受众覆盖情况，经过大数据运算和关键词的系统优化，计算出相关电视节目在微博上的阅读量、提及的人数和次数。
同时，深入的数据解读分析将进一步展现微博上讨论该档电视节目的热度和人群特征。
在美国，大数据已经运用到电视节目的制作，其中最为典型的是当红剧集《纸牌屋》。
《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。
最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。
截至2014年1月，新浪微博平台上有超过7000个认证的电视官方微博，其中电视台官微510个，电视频道712个，电视栏目官微6107个，电视行业越来越注重通过社交媒体扩大影响力。
同日发布的《2013季播型电视综艺节目收视与微博讨论研究白皮书》，用大数据系统分析了2013年1月1日至10月31日期间41档节目的2亿条微博发现，《中国好声音》在收视率和微博提及量两方面，均居41档节目之首。
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新浪微博文本分析初探v0.1_光环大数据培训有了获取数据的工具，对于中文文本分析来说，最重要的是分词。
这里使用的分词算法来自中科院 ictclas算法。
依然是沾了lijian大哥Rwordseg的光，直接拿来用了。
有了这两样利器，我们便可以来分析一下新浪微博的数据了。
我选取的话题是最近热映的国产喜剧电影《泰囧》，在微博上拿到了998条和“泰囧”有关的微博文本。
代码如下（以下代码不能直接执行，请首先阅读链接中Rweibo的关于授权帮助文档）：#关键词搜索并不需要注册APIrequire(Rweibo)#registerApp(app_name = "SNA3", "********", "****************")#roauth <- createOAuth(app_name = "SNA3", access_name = "rweibo")res <- web.search.content("泰囧", page = 10, sleepmean = 10, sleepsd = 1)$Weibo获取了数据之后，首先迫不及待对微博文本进行分词。
代码如下（Rwordseg 包可以在语料库中自助加入新词，比如下面的insertWords语句）：require(Rwordseg)insertWords("泰囧")n = length(res[, 1])res = res[res!=" "]words = unlist(lapply(X = res, FUN = segmentCN))word = lapply(X = words, FUN = strsplit, " ")v = table(unlist(word))v = sort(v, decreasing = T)v[1:100]head(v)d = data.frame(word = names(v), freq = v)完成分词之后，我们最先想到的，便是对词频进行统计。
词频排名前53的词列表如下（这个词频是我人工清理过的，但是只删除了一些符号）：泰囧 1174 一代宗师 87 时候 53 生活 44娱乐 35 成功 30电影 385 看过 70 影片 52 文化43 但是 33 王宝强 30票房 306 上映 68 今天 51 影院43 分享 33囧 275 泰国 68 喜剧 51 炮轰40 发现 32笑 192 感觉 62 导演 49 电影院 38 故事 32俗 188 观众 61 好看 49 排 38 光线 32十二生肖 123 可以 60 喜欢 49 哈哈 37国民 32什么 104 大家 59 上海 48 兽 37 时间 32中国 102 教授 56 现在 48 水平37 哈哈哈 31徐峥 90 11亿 54 搞笑 47 需要35 逼 30从中我们可以看出一些东西。
比如说这部电影的口碑似乎还不错，此外某教授对其的炮轰也引发了不少得讨论。
另外，同档期的另外两部电影（一代宗师，十二生肖）也经常和它同时被提及（这是否会对某些搞传播和营销的人带来一些启发，联动效应之类的，纯数个人瞎说）。
词云展示是不可少的，展示频率最高的150个词（这里我实现把分词的结果存放在了txt文件中，主要目的是为了节省内存）：require(wordcloud)d = read.table("wordseg.txt")dd = tail(d, 150)op= par(bg = "lightyellow")# grayLevels = gray((dd$freq)/(max(dd$freq) + 140))# wordcloud(dd$word, dd$freq, colors = grayLevels)rainbowLevels = rainbow((dd$freq)/(max(dd$freq) - 10))wordcloud(dd$word, dd$freq, col = rainbow(length(d$freq)))par(op)下面做一些相对来说比较专业的文本挖掘的工作。
主要目的是对这998条微博进行聚类。
聚类里最核心的概念是距离。
将距离比较靠近的数据聚为一类就是聚类。
对于文本来说，如何定义距离呢？也就是说我如何来衡量微博与微博之间的距离。
这涉及到了文本挖掘最基本的概念，通过建立语料库，词频-文档矩阵，来衡量文档之间的相关性，从而衡量文档之间的距离之类的。
详情请参看刘思喆大哥R语言环境下的文本挖掘。
下面使用PAM算法，对998条微博进行聚类。
看看能不能得出一些什么有意思的结果。
PAM算法全称是Partitioning Around Medoids算法。
中文翻译为围绕中心点的划分算法。
该算法是基于相异矩阵的（dissimilarity matrix）。
也就是说，这个算法对于样本的距离度量是基于相异矩阵的。
而不是基于通常使用的距离。
因此，这个算法相对来说比较稳健（比起kmeans）。
该算法首先计算出k个medoid，medoid的定义有点绕口。
基本上的想法就是它和同一聚类中的其他对象的相异性是最小的。
也就是说，同一个聚类的对象都是围绕着medoid的。
和它的平均相异程度最小。
找到这些medoid之后，再将其他样本点按照与medoid的相似性进行分配。
从而完成聚类。
R语言中的fpc包实现了这种算法，并且给出了非常有意思的聚类图。
首先，载入tm包，建立语料库，建立词频矩阵:#4.建立语料库require(tm)#先生成一个语料库，来清理一下微博的文本weiboCorpus<-Corpus(VectorSource(res))#删除标点符号weiboCorpus<-tm_map(weiboCorpus,removePunctuation)#删除数字weiboCorpus<-tm_map(weiboCorpus,removeNumbers)#删除URL,使用了一点正则表达式removeURL<-function(x) gsub("http[[:alnum:]]*","",x)weiboCorpus<-tm_map(weiboCorpus,removeUR L)#再次分词weiboData<-as.data.frame(weiboCorpus)weiboData<-t(weiboData)weiboData <-as.data.frame(weiboData)#head(weiboData) #再次加入一些词insertWords(c("泰囧","十二生肖","一代宗师","黄渤","人在囧途","人再囧途","三俗"))weiboData$segWord<-segmentCN(as.matrix(weiboData)[,1])#head(weiboD ata)#形成了一个data.frame--weiboData，第一个变量为微博内容本身，第二个变量为分词的结果#再次形成一个语料库，用来做更进一步的分析weiboCorpusForAnys <- Corpus(DataframeSource(weiboData))#其实这个时候再画一个词云，可能效果会更好些#目前代码运行到这一步都是没有问题的。
我反复试了几次了。
#下面的fpc做聚类，最终图形无法展示出来。
回头我5.1放假回来会扣一下的。
#5.pam算法对微博进行聚类分析require(fpc)weiboTDMatrix control = list(wordLengths = c(1, Inf)))TDMforCluster<-removeSparseTerms(weiboTDMatrix,sparse=0.9)MatrixForCluster<-as.matrix(TDMforCluster)MatrixWeiboForCluster<-t(MatrixForCluster)pamRes<-pamk(MatrixWeiboForCluster,metric="manhattan")k<-pamRes$nckpamResult<-pamRes$pamobjectpamResult$clusteringlayout(matrix(c(1,2),2,1))plot(pamResult,color=F,labels=4,lines=0,cex=0.8,col.clus=1,col.p= pamResult$clustering)layout(matrix(1))结果我们将微博分成了两类：当然了，从这个图，你很难看出点什么有益的信息，就是图个好看。
我们不妨来看看被分成两类的微博都分别说了些什么。
具体看到过程和解读因人而异，这里也没什么代码要列出来。
我只说一些我看到的，不保证是对的。
两个聚类中的微博讨论的问题不同，第一类讨论的是看了泰囧的心情，比如开心，高兴抑或难过之类的。
比如：“哈哈哈二到無窮大.大半夜的我這二逼在家看泰囧.笑到爸爸起床罵我..不好意思咧.實在沒忍住”“时间滴答滴答的走我知道我在想着一个人看泰囧片头的时候熟悉的名字我一下子愣住了我想我是在乎了这样的夜里我难过”“大半夜睡不着觉一个人在家看盗版泰囧突然觉得很凄惨”“我们一起吃牛排一起坐轮渡一起看金门一起去乐园一起吃牛排一起看大海一起坐公交一起啃鸡爪一起过圣诞一起看泰囧一起去鼓浪屿一起打的绕厦门岛一起在酒店吃早餐一起在一张大床上睡觉一起吃烤鱼一起在大排档吃肉一起在KFC买了对辣翅一起爬鼓山一起抱着对方说我爱你”这一类微博本身不够成对电影的评价，电影是这些博主生活的一部分，或悲或喜，电影只是陪衬。
第二类微博，则集中于对电影的评价，褒贬不一，比如：“搜索一代宗师发现十个里面九个说不好看上回的泰囧微博上都是说怎么怎么好笑结果去影院一看大失所望还没有赵本山演的落叶归根幽默和寓意深远纯属快餐式电影其实好的事物往往具有很大的争议性就比如John.Cage.的有的人觉得纯属扯淡有的人却如获至宝我想王家卫的电影也是如此”“应该看第一部人在囧途比泰囧好看太多了第一部我从头看到尾很有意思第二部看分钟掐断沉闷没什么笑点”“泰囧实在好看极了又搞笑又感动让我哭笑不得真心推荐晚安啦.我在”“发表了博文.影评人再囧途之泰囧..首映没有赶上好多朋友强烈向我推荐推荐理由很具有唯一性笑到我抽搐.笑成了这部电影唯一的标签但是这已经足够了.在好莱坞大片冲击欧洲小资”从我的解读来看，微博大致分为这两类，如果进一步分析，也可以将发微博的人分成两类。