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    想要获得更多赞?大数据助你成为朋友圈焦点

    社交媒体已经成为大多数人日常生活中不可缺少的一部分,发朋友圈、发微博似乎成为了很多人刷存在感的重要途径。谁的朋友圈和微博获得了更多的点赞和评论,谁就是更受欢迎的人。在这个表面平静、实际充满勾心斗角的“战场”,要想取得胜利,获得更多的关注,不进行研究分析肯定是不行的。 大家对社交媒体上的广告已经见怪不怪了,以朋友圈为例,有微商、代购还有微信自带的广告位。 在社交媒体上投放广告的优点有很多,但是存在一个问题:随着新的动态不断出现,你发的东西会不会被淹没,别人又能不能看见呢?什么时间段发消息才有可能获得最多的关注

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    如何通过AI自动辨别虚假新闻?计算机科学家Filippo Menczer教你识别互联网虚假信息

    【导读】淘宝购物节“双11”已经过去一个多月了,购物过后伙伴们是否也收到自己心仪的商品?狂欢过后,究竟是“买家秀和卖家秀”还是“买到就是赚到”,想必每个购物者都有了自己的见解。 不可否认,网上商城中不乏“物美价廉,货真价实”的商品,但作为网购老手的你,是否曾怀疑网上商城的商品评论区域弥漫着很多的虚假评论信息(要知道评论信息对于商品的销量有多大的影响,难保不会有一些网络“水军”)。就拿美国最大的电子商务公司“亚马逊”来说,亚马逊的虚假评论的问题也越来越为人所知并颇受诟病! 亚马逊评论中的虚假信息问题,参见ht

    012

    [自然语言处理|NLP]社交媒体分析中的应用:从原理到实践

    社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台,用户在这个平台上产生了庞大的文本数据,包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达,同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据,从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用,着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码,我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用,为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。

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    这是一篇关于「情绪分析」和「情感检测」的综述(非常详细)

    随着互联网时代的迅速发展,社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面,通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台,互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快,这样才能够及时理解人类心理,并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中,不仅需要情绪分析,而且还需要进行情绪检测,这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解;最后,本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。

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