需求：一直想试试大数据+舆情分析，虽然数据量不是很大，大概应用一下，看看是否能从海量数据中，提取出主题思想，以看看当前的舆论导向。...1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息； 2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp...库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练，再进行评论分类； 3、对博文及评论作者信息进行分析，查看调查主体的用户类别概况； 4、lda主题分析，对博文做主题分析，依据top3主题关键字，对博文群主类看法进行分析...；对正、负向评论做一次主题分析，并分别分析观点； 本编主要先完成第一步，后续再继续更新。...23%E4%B8%AD%E5%8D%B0%E5%8F%8C%E6%96%B9%E8%BE%BE%E6%88%90%E4%BA%94%E7%82%B9%E5%85%B1%E8%AF%86%23') 2.1、分析微博页面
p=6227 主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。...然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数（首先是要发现的主题ķ的数量），因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。 概率LDA主题模型的评估方法 使用未标记的数据时，模型评估很难。...评估后部分布的密度或发散度 有些指标仅用于评估后验分布（主题 - 单词和文档 - 主题分布），而无需以某种方式将模型与观察到的数据进行比较。...计算和评估主题模型 主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。...无法使用Griffiths和Steyvers方法，因为它需要一个特殊的Python包（gmpy2） ，这在我运行评估的CPU集群机器上是不可用的。但是，“对数似然”将报告非常相似的结果。
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html python 舆情分析 nlp主题分析 （2）-结合...1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息； 2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp...库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练，再进行评论分类； 3、对博文及评论作者信息进行分析，查看调查主体的用户类别概况； 4、lda主题分析，对博文做主题分析，依据top3主题关键字，对博文群主类看法进行分析...；对正、负向评论做一次主题分析，并分别分析观点； 第1、2已完成，但是原始的积极和负面词料库不是特别好。...总结： 大概掌握了lda分析的流程。 不足:1、没有进行文本分类（积极、消极），直接进行主题分析，主题有点混淆不是很明确；2、文本预处理欠缺，主题中存分隔符货一些无效词汇。
小编说：Python是数据分析领域极受欢迎的主流程序语言。为什么要用Python，每位读者见仁见智。然而，无论哪种工具，都有一定的适用范围。...本文选自《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》一书 数据分析的工具可以分为两类： 一是以MATLAB、SPSS、Excel等为代表的具有界面化操作，且可编程辅助的软件式工具；一是以Python...Python、R拥有和数据分析相关的大量开源库和分析框架，可直接使用，非常方便。 综上，在选择语言式分析工具时，Python、R会是更好的选择。但是，到底用Python还是R呢？...如果只针对数据分析，那么Python、R确实没有大的差别；但是，R仅仅在数据分析领域比较成熟，而Python则可以应用到除数据分析以外的几乎所有的程序开发领域。...他们不仅要掌握数据分析的方法，还需要实现数据的搜集、过滤、存储，并在此基础上分析、挖掘数据的价值，因此，在这样的大背景之下，与当前多种主流的数据分析工具相比，Python具有绝对的优势。
针对该集群双十一会遇到某些挂载磁盘被写满的情况，需要手动对主题进行删除以清空磁盘的操作，现在分析删除主题对集群以及客户端会有什么影响，以及 Kafka 都做了哪些动作。 图解删除过程 1....删除主题 删除主题有多种方法，可通过 kafka-topic.sh 脚本并执行 --delete 命令，或者用暴力方式直接在 zk 删除对应主题节点，其实删除主题无非就是令 zk 节点删除，以触发 controller...删除主题执行后，controller 监听到 zk 主题节点被删除，通知到所有 broker 删除主题对应的副本，这里会分成两个步骤，第一个步骤先将下线主题对应的副本，最后才执行真正的删除操作，注意，这里也并为真正的将主题从磁盘中删除...相关状态机工作创建主题。...相关日志分析 1、controller.log 触发删除主题监听器： [2019-11-07 19:24:11,121] DEBUG [Controller id=0] Delete topics listener
之后，您可以执行文本分析，以从收集到的大量评论中获得有关电影的见解。 抓取开始的第一页 如果我们更改地址空间上的页码，您将能够看到从0到15的各个页面。...3）所需的工具和知识： python 4）摘要： 在本文中，我们将excel数据重新视为输入数据。 5）代码 6）代码中使用的一些术语的解释： 停用词是用于句子创建的通用词。...主题建模 1）什么是主题建模： 这是NLP概念下的主题。在这里，我们要做的是尝试确定文本或文档语料库中存在的各种主题。 2）使用主题建模： 它的用途是识别特定文本/文档中所有可用的主题样式。...3）所需的工具和知识： python Gensim NLTK 4）代码摘要： 我们将合并用于主题建模的LDA（潜在Dirichlet）,以生成主题并将其打印以查看输出。...5）代码 6）读取输出： 我们可以更改参数中的值以获取任意数量的主题或每个主题中要显示的单词数。在这里，我们想要5个主题，每个主题中包含7个单词。
pycharm版本：2020.1.2 Professional 主题插件：Material Theme UI、Atom Material Icons 效果 插件下载方法 IDE 在Preference...花了一个多小时，在经历了N次续传后才差不多下完 下载好的插件是一个zip文件，在pycharm的Plugins栏中选择install plugins from disk，选择插件后重启即可 插件自带多款主题...，安装完成后可以在Editor>Color Scheme中选择主题，我这里选择的是Atom One Dark 配置图标 由于在Material Theme UI 5.0之后就不再集成图标插件1，因此图标插件需要另外下载
PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低，对于不同的用户，甚至有很大的差别。...主题敏感PageRank采用了ODP最高级别的16个分类类别作为事先定义的主题类型。...让用户自己选择感兴趣的项目，这种方法在一些社交问答网站注册时经常使用； 另外一种方法利用“用户查询分类器”对查询进行分类，即搜索引擎会通过某种手段（如 cookie 跟踪）跟踪用户的行为，进行数据分析判断用户的倾向...是将用户兴趣、页面主题以及链接所指向网页与当前网页主题的相似程度综合考虑而建立的模型。...主题敏感PageRank在此点有所不同，该算法引入16种主题类型，对于某个网页来说，对应某个主题类型都有相应的PageRank分值，即每个网页会被赋予16个主题相关PageRank分值。
一下由本虫收集的一些资料 <?php /* Template Name:（模板名称 ） Description:（模板描述 ） Author:（模板作者 ） A...
小编说：由于Python在开发效率和高可维护性方法具有很大的优势，因此使用Python进行大数据处理也是一种很好的选择。...本文选自《Python数据分析从入门到精通》 大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多的时间和金钱。...大数据分析常和云计算联系在一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百、甚至数千的电脑分配工作。 在开源领域，Hadoop的发展如日中天。...由于Python在开发效率和高可维护性方法具有很大的优势，因此使用Python进行大数据处理也是一种很好的选择。...Reduce处理得到数据之后，就可以使用Excel或其他常用数据处理软件对数据进行分析、输出图表等操作了。当然，也可以在Python中继续编写脚本来分析这些数据。
本文是一个使用sklearn中的TruncatedSVD进行文本主题分析的简要demo。...通过主题分析，我们可以得到一个语料中的关键主题，即各个词语在主题中的重要程度，各个文章在各个主题上的倾向程度。并且可以根据它们，得到主题对应的关键词以及代表性文本。...我前面写的一篇数据分析 一文看评论里的中超风云 就用到了主题分析的一种： 下面介绍的形式是LSI（潜在语义分析），主题模型中较早也较为简单的一种，在sklearn库中以TruncatedSVD的形式实现...使用非常方便，现在进入代码： In [1]: from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # namely LSA/LSI(即潜在语义分析...，所以该值越高的文档i，可以认为在主题t上更有代表性，我们便以此筛选出最能代表该主题的文档。
一大早收到两封“发票主题”攻击邮件。...0x1基本情况 3月6日上午，邮箱连续收到两封以税务发票“Tax Invoice”为主题的邮件，全部是英文信息，接收时间分别是早上8：27和9：15，附件是windows系统.cab压缩格式文件，内含PE...0x3邮件附件分析 从cab附件中解压完整的PE文件的文件属性如下图： ? 该PE文件是一个win32程序，运行后在任务管理器中查看如下： ?...经过分析得知，该PE是AutoIT3编译而成。AutoIt是一个使用类似BASIC脚本语言的免费软件,它设计用于Windows GUI(图形用户界面)中进行自动化操作。...利用exe2aut进行反编译，发现无法成功，经过分析该exe基于最新版本的autoit3版本，目前的exe2aut不支持该版本。有兴趣的小伙伴可以跟踪动态调试。
在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。...安装lda 在之前的帖子中，我介绍了使用pip和 virtualenwrapper安装Python包，请参阅帖子了解更多详细信息： 在Ubuntu 14.04上安装Python包 在Ubuntu 14.04...使用此方法，您应该在安装后得到类似的内容： $ pip show lda --- 名称：lda 版本：0.3.2 位置：/home/cstrelioff/.local/lib/python2.7/site-packages...主题字 从拟合模型中我们可以看到主题词概率： 从输出的大小我们可以看出，对于20个主题中的每一个，我们在词汇表中分配了4258个单词。对于每个主题，应该对单词的概率进行标准化。...* 主题 19 - 艺术 展 世纪 城市 之旅 这让我们了解了20个主题可能意味着什么？
python 舆情分析 nlp主题分析 （1） 待续: https://www.cnblogs.com/cycxtz/p/13663895.html 前文摘要： 微博热门话题：#中印双方达成五点共识#...1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息； 2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分析，采用snownlp...库，寻找政治类积极和负面词向量做一个训练，再进行评论分类； 3、对博文及评论作者信息进行分析，查看调查主体的用户类别概况； 4、lda主题分析，对博文做主题分析，依据top3主题关键字，对博文群主类看法进行分析...；对正、负向评论做一次主题分析，并分别分析观点； 第一步已完成，现在到第二步；根据网上评价，snownlp作为国内情感分析做的较好的库，但是他的分词能力比较一般，而jieba库在分词这一块做得又比较好，...修改snownlp源代码使其可扩展； 2、自定义分词方法，jieba； 3、使用新的分词方法对样本进行训练得到新的情感判断器； 4、使用； 参考链接： 通过结合jieba分词优化snowNLP文本情感分析效果
WordPress 主题模板的由来 如果经常做主题，做的多了就会发现在两个主题中会有很多相似的内容，例如都有 index.php、header.php、functions.php 等文件。...两个主题都可能会用到相同的一些函数和功能，例如注册自定义菜单、调用文章分页等代码。这部分相似的结构，在制作新主题的时候通常会直接找到过去的主题，从中找出对应代码，修改一下复制上。...但是它最主要的用途就是“批量生产”主题，所以在这里我认为翻译成 WordPress 主题模板更加符合一些，如果你遇到了 WordPress 主题框架这个名词，不要迷惑，它们是一种东西。...功能覆盖性大，基本覆盖常用的 WordPress 主题中的常见功能。 WordPress 主题模板的优缺点分析 优点 开发简单。当然得遇到一个好的主题模板。...写在后面 虽然有一些缺点，但是主题模板还是非常有用的，特别是在团队开发很多主题的时候可以用上。 ----
本文将通过与MapReduce的对比分析来介绍Spark的主要特征。 本文选自《Spark大数据分析技术与实战》，详情请点击阅读原文。...综合各种实验表明，处理迭代计算问题Spark要比MapReduce快20多倍，计算数据分析类报表的速度可提高40多倍，能够在5~7秒的延时内交互式扫描1TB数据集。 ?...一方面，Spark提供了支持多种语言的API，如Scala、Java、Python、R等，使得用户开发Spark程序十分方便。...但需要注意的是，在Spark的实际项目开发中多用Scala语言，约占70%；其次是Java，约占20%；而Python约占10%。...Spark SQL不仅为Spark提供了一个SQL接口，还支持开发者将SQL语句融入到Spark应用程序开发过程中，无论是使用Python、Java还是Scala，用户可以在单个的应用中同时进行SQL查询和复杂的数据分析
有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。 本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取，一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。...学习了Python爬虫课以后，你决定尝试一下自己的屠龙之术。依仗着爬虫的威力，你打算采集到所有数据科学公众号文章。 你仔细分析了微信公众号文章的检索方式，制定了关键词列表。...你感觉自己快被文本内容淹没了，根本透不过气…… 学了这么长时间Python，你应该想到——我能否用自动化工具来分析它？ 好消息，答案是可以的。 但是用什么样的工具呢？...你阅读数据科学类公众号文章是为了获得知识和技能，分析文字中蕴含的情感似乎于事无补。 决策树是可以用来做分类的，没错。...下面我们先用Python来尝试实践一次主题抽取。如果你对原理感兴趣，不妨再做延伸阅读。 准备 准备工作的第一步，还是先安装Anaconda套装。
在阅读本文的同时，我鼓励你查看我的GitHub上的Jupyter笔记本以获取完整的分析和代码。...https://github.com/Idilismiguzel/NLP-with-Python/blob/master/Topic%20Modeling/Disneyland_Reviews_Topic_Modeling_LDA.ipynb...让我们看看如何在Python中使用gensim的ldaModel执行LDA模型。...你可以使用 pip install pyldavis 在 Python 中轻松安装，并使用 enable_notebook() 在 Python 笔记本上运行可视化。...虽然我们只涵盖了LDA技术，但还有许多其他可用于主题建模的技术。例如，潜在语义分析（LSA）、非负矩阵分解、Word2vec等。
有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取，一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。...学习了 Python爬虫课 以后，你决定尝试一下自己的屠龙之术。依仗着爬虫的威力，你打算采集到所有数据科学公众号文章。 你仔细分析了微信公众号文章的检索方式，制定了关键词列表。...你感觉自己快被文本内容淹没了，根本透不过气…… 学了这么长时间Python，你应该想到——我能否用自动化工具来分析它？ 好消息，答案是可以的。 但是用什么样的工具呢？...你阅读数据科学类公众号文章是为了获得知识和技能，分析文字中蕴含的情感似乎于事无补。 决策树是可以用来做分类的，没错。...下面我们先用Python来尝试实践一次主题抽取。如果你对原理感兴趣，不妨再做延伸阅读。 准备 准备工作的第一步，还是先安装Anaconda套装。
Reddit Code获得某个subreddit频道 接下来使用以下元数据将hot_python导出到topics.csv 从Reddit Praw中提取帖子后检索的元数据 主题提取 本节说明如何在...Python中进行近似主题建模 将使用一种称为非负指标因子分解（NMF）的技术，该技术用于从单词包（单词列表）中查找提取主题。...以下是找到的5个主题 主题1：omscs计划学生的工作课程 主题2：cs本科学位非评论 主题3：格鲁吉亚科技在线硕士课程 主题4：课程学期学生新 主题5：时间确实是工作提供承诺 主题分析的分析与可视化...分析 可以看到，顶级主题讨论了硕士生和非硕士生的工作机会。接下来是omscs学生的时间承诺。然后由程序和本科课程。...但10月的活动增加 Dash Visualizations 将使用Dash Python，它是在Plotly和Flask之上构建的Python数据可视化框架。
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