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社交网络项目实践：基于Python的新浪微博转发分析（人工智能应用）

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简介：
本项目利用Python技术对新浪微博的数据进行采集和分析，专注于研究微博转发行为的特点及其影响因素，探索社交媒体中的信息传播机制。通过此项目深入理解并应用人工智能在社交网络领域的实际操作与挑战。 文件说明：data.csv - 转发数据；weibo_login.py、post_encode.py - 模拟登陆模块；get_weibo.py - 解析网页模块；network_graph.py - 绘制网络图；time_graph.py - 绘制时间图；network_graph.png - 网络图；time_graph.png - 时间图。

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  • 社交网络项目实践：基于Python的新浪微博转发分析（人工智能应用）
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    本项目利用Python技术对新浪微博的数据进行采集和分析，专注于研究微博转发行为的特点及其影响因素，探索社交媒体中的信息传播机制。通过此项目深入理解并应用人工智能在社交网络领域的实际操作与挑战。 文件说明：data.csv - 转发数据；weibo_login.py、post_encode.py - 模拟登陆模块；get_weibo.py - 解析网页模块；network_graph.py - 绘制网络图；time_graph.py - 绘制时间图；network_graph.png - 网络图；time_graph.png - 时间图。
     
  • Python使用新浪微博API的项目实践
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    本项目通过Python语言结合新浪微博API进行开发实践，涵盖了数据抓取、数据分析及可视化等环节，旨在提升开发者对微博开放平台的理解与应用能力。 最近接触到了一个调用新浪微博开放接口的项目，于是想尝试使用Python来调用微信微博API。 SDK可以从官方网站下载，代码量不大，只有十几KB，易于理解。 如果你有微博账号的话可以新建一个APP，在创建过程中会获得app key和app secret这两个参数。它们是进行OAuth2.0授权所必需的关键信息。 了解OAuth2的原理后你会发现除了需要使用到app key和app secret之外还需要提供网站回调地址redirect_uri，并且这个回调地址不能设置为局域网内的（比如localhost，127.0.0.1都不行），这让我困扰了一段时间。
     
  • 人工智能在社交网络项目实践中的链路预测算法分析
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    本研究聚焦于社交网络项目中的人工智能技术应用，着重探讨并分析了链路预测算法的有效性与实用性，为社交平台的功能优化提供数据支持和理论依据。 本项目旨在通过社交网络上的链路预测实验来研究人工智能技术的应用实践。该项目代码实现了多种链路预测算法： 1. 变分图自动编码器（Variational Graph Auto-Encoders）：这是一种用于无监督学习的端到端可训练卷积神经网络模型，是论文的主要研究方向。 2. Node2Vec：一种基于skip-gram模型的方法，通过随机游走生成节点嵌入来表示给定图中的节点。 3. 谱聚类（Spectral Clustering）：利用谱嵌入从邻接矩阵中创建节点的表示形式。 此外，项目还包括一些基线方法： 1. Adamic-Adar 2. Jaccard Coefficient 3. Preferential Attachment 为了运行该项目代码，请确保安装了以下环境依赖包： - Python 3.6.6 - TensorFlow 1.12.0 - NetworkX 2.2 - SciPy 1.2.1 - Scikit-Learn 0.20.2 - Pandas 0.24.0 - Gensim 3.7.1 - Matplotlib 3.0.3 在安装好Python环境后，可以通过运行 `python setup.py install` 命令来安装这些依赖项。
     
  • Python人工智能应用：聊天机器人项目的实践
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    本项目旨在通过Python编程语言实现一个基于人工智能技术的聊天机器人。参与者将学习自然语言处理、机器学习算法以及如何构建对话系统，从而掌握开发实用AI应用的关键技能。 Python人工智能实践：聊天机器人项目实践
     
  • 人工智能项目实践-C#-基于TCP的C#服务器，适用于Unity网络交互.zip
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    本资源提供了一个使用C#编写的基于TCP协议的人工智能项目实践教程及代码，特别针对Unity游戏开发中的网络通信需求。适合希望掌握Unity与外部系统间高效数据交换的学生和开发者研究学习。 一个基于Tcp的C#服务器用于Unity网络交互： - NetworkServers：Gate服务器，负责消息转发。 - GameServers：Game服务器，负责处理消息。 - Network：Unity客户端。 可以同时开启多个GameServer连接到Gate服务器。GameServers未连接至数据库服务器。 使用时需要修改其中的ip参数。
     
  • 语音识别项目实践——利用Python的人工智能应用
    优质
    本项目聚焦于使用Python进行语音识别技术的实际操作与研究，旨在开发一个人工智能应用程序，助力用户实现高效的语音转文本功能。通过该项目，参与者不仅能深入了解语音识别的基本原理和技术细节，还能掌握如何运用Python的强大库和工具来构建实用的AI应用。 基于Python的中文语音识别系统包含声学模型和语言模型两部分，这两部分都是基于神经网络构建的。 在声学模型方面（acoustic_model文件夹下），该项目实现了GRU-CTC结构的中文语音识别声音模型，并且所有相关代码都集中在gru_ctc_am.py中。此外，在该目录下还增加了基于科大讯飞DFCNN框架实现的CNN-CTC结构，用于改进网络性能并增强对特定数据集的支持（如在cnn_ctc_am.py文件里）。进一步地，通过使用时频图作为输入，并结合部分卷积层改为Inception模块的方式进行了模型优化。此外还新增了一个基于pluse版数据集的模型版本，在训练过程中推荐直接采用此版本进行训练。 对于语言模型方面（language_model文件夹下），项目中引入了一种新的结构，即CBHG结构用于构建神经网络驱动的语言模型，该技术最初应用于谷歌语音合成系统，并在此基础上进行了相应的移植和调整以适应当前项目的具体需求。 为了支持这些改进的声学与语言模型，数据集方面也得到了扩充和完善。现在包括了stc、primewords、Aishell以及thchs30四个不同来源的数据集合，它们被统一整理为相同格式并存储在acoustic_model\data目录下以方便调用和使用。
     
  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
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    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 使用Python抓取新浪微博的转发数量等功能
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    本教程介绍如何利用Python语言编写代码，实现自动抓取新浪微博中特定微博账号或话题的转发数量以及其他互动数据的功能。 使用Selenium爬取新浪微博的转发数、评论和点赞数等功能，并且可以设定程序在指定时间内运行。只需要有对应版本的ChromeDriver即可实现这一功能。
     
  • 微博数据分析：社交网络解析（待续）
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    本作品聚焦于运用数据科学方法剖析微博平台上的用户行为与信息传播模式，旨在揭示社交网络背后的运作规律。通过详实的数据和深入的分析，探索社交媒体对现代社会的影响及其发展趋势。此为系列研究的第一部分，后续将继续探讨更多有趣的话题和发现。 在本项目“利用微博数据进行社交网络分析”中，我们将通过Python实现一系列步骤来解析微博用户之间的关系，并从中提取有价值的信息。 首先，我们需要掌握几个关键的Python库：Pandas用于高效处理结构化表格数据；NumPy则提供强大的数值计算功能。这两个库通常被用来清洗、预处理和做初步统计分析。 接下来是数据抓取环节。我们可以通过网络爬虫或API接口获取微博的数据。使用requests库发送HTTP请求，利用BeautifulSoup或者lxml解析HTML文档，并提取所需信息。如果通过API获取数据，则可能需要用到如requests-oauthlib这样的库来处理OAuth认证过程。 在完成数据的初步收集后，我们需要对其进行预处理工作，包括去除噪声（例如HTML标签、特殊字符等）、统一格式以及缺失值填充等工作。这一阶段主要依赖于Pandas内置函数和正则表达式进行文本清洗。 随后，在Python中使用NetworkX库来构建用户之间的关系网络图是社交网络分析的核心步骤之一。通过微博的互动行为，如转发、评论和点赞等方式，我们可以创建加权或无向的社会联系网，并计算节点的各种属性指标（例如度数、聚类系数等）以获得更深入的理解。 在完成了基本的数据处理后，我们还可以进行社区检测来识别网络中的紧密团体。这可以通过应用Girvan-Newman算法、Louvain算法或者Infomap算法实现，在NetworkX库中有相应的功能支持。 此外，数据可视化同样是一个重要的环节。利用matplotlib和seaborn这样的绘图工具可以直观地展示用户之间的连接关系，帮助理解复杂的社交网络结构。 为了进一步探索用户的互动模式及情感倾向性，还可以采用TextBlob或NLTK进行情感分析，并使用Gensim库中的LDA模型来进行主题建模以识别话题趋势。 通过上述方法的综合应用，我们将能够发现和解释微博用户的行为特点以及他们之间的关系特性。这不仅有助于理解社交网络动态，也为后续研究提供了有力的数据支持与见解。
     
  • SNA-NFL-Coaches: 社交网络分析项目
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    SNA-NFL-Coaches是一项专注于美国国家橄榄球联盟（NFL）教练群体的社交网络分析项目。通过深入研究教练之间的联系与互动模式，该项目旨在揭示NFL内部的社会结构和影响力分布。 NFL教练的社交网络分析（1980-2013）是Lada Adamic在Coursera上开设的“社交网络分析”课程的一个项目。该项目要求安装igraph和knitr软件包，并使用R与LaTeX环境，特别是pdflatex进行编译运行make命令后可以打开project.pdf文件。