Word2Vec Java 源码 - FBDP 项目 2：中文文本挖掘 | 舆情分析 | Hadoop | Java | MapReduce

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简介：
实验目标旨在运用多种机器学习算法对文本内容进行情感识别，具体包括KNN、决策树、朴素贝叶斯以及支持向量机等算法，并深入学习模型训练的流程，以及精确的分类预测方法。实验要求至少采用两种不同的分类方法来实现情感判别。数据集说明：本次实验所使用的样本集包含负面、中性及正面三种词性的文本数据，而测试集则专注于股票新闻标题的数据集。实验设计说明：该实验的设计重点在于阐述主要的设计思路、算法的设计方案、程序的设计细节以及各个类别的详细说明。此外，还需对程序运行情况和实验结果进行分析，并深入探讨性能和扩展性方面可能存在的不足之处，以及相应的改进建议。主要设计思路：本次实验将围绕以下几个关键步骤展开：首先进行数据预处理，从原始数据集中提取新闻标题并进行分词；随后进行数据清洗，去除分词后可能存在的非中文字符；接着，对样本集的三种情感标签下的词组分别进行词频统计；再然后是文本向量化，对样本集和测试集中的词组计算TF-IDF值，并将TF-IDF值扩大10000倍以方便后续处理；接下来是特征选择环节，根据样本集中TF-IDF值，在三类情感中每类选取500个词作为特征词。

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客服

Word2Vec Java源码 - FBDP-project2：中文文本挖掘与舆情分析（基于Hadoop和MapReduce的Java实现）

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本项目为FBDP-project2，采用Java语言实现基于Word2Vec算法的中文文本挖掘及舆情分析，并利用Hadoop和MapReduce进行分布式处理。实验目标是使用多种机器学习算法对文本进行情感判别，包括KNN、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并学会如何进行模型训练及分类预测。至少需要采用两种不同的分类方法。数据集包含样本集和测试集：其中样本集中有负面（negative）、中立（neutral）和正面（positive）三个情感标签的数据；而测试集则由待分类的股票新闻标题构成。实验设计包括以下步骤： 1. 数据预处理，从原始文本中提取并分词。 2. 对数据进行清洗，去除非中文字符。 3. 统计样本集中各情感类别下的词汇频率。 4. 将文本向量化：计算tf-idf值，并将其放大一千倍以方便后续操作。接着根据每个词语的tf-idf值构建一个特征数组来表示文本。 5. 特征选择，从样本集中的词频统计结果中选取1500个词汇作为模型训练时使用的特征。实验过程中会详细记录程序运行情况及分类效果，并进行分析讨论其性能、扩展性等方面的不足之处以及可能的改进方向。

Python数据分析-QFedU电商文本挖掘项目

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QFedU电商文本挖掘项目运用Python进行数据分析与处理，专注于从大量电商平台用户评论中提取有价值的信息，以支持更精准的商品推荐和市场趋势分析。电商文本挖掘项目包括一个数据集（data）、程序文件（Jupyter Notebook）以及一份PDF格式的课件。此外还提供了一个XMind思维导图以帮助理解相关概念与流程。

本项目文本情感分析部分的源码

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这段代码是用于执行文本情感分析项目的程序源码，它能够对输入的文字进行处理并判断其情感倾向。用于本项目文本情感分析部分的源码已经准备好。这段代码实现了对输入文本的情感倾向进行分类的功能，包括但不限于正面、负面或中立情绪的识别。相关实现细节考虑到了效率与准确性之间的平衡，并且在设计时充分考虑到后续可能的需求变更及扩展性问题。

数据挖掘项目分析

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《数据挖掘项目分析》一书聚焦于通过数据分析技术来提取隐藏在大量数据中的有价值信息和知识。本书深入浅出地介绍了从项目规划到实施的数据挖掘全流程，包括常用算法、模型构建及结果评估等关键环节，并结合实际案例进行讲解，旨在帮助读者掌握如何利用数据挖掘技术解决商业问题，实现业务增长与创新。数据挖掘项目：推文聚类目标： - 使用主Twitter API提取推文。 - 掌握自然语言处理技能。要求： - Twitter开发人员账户及API权限。步骤： 1. 数据提取： - 导入tweepy、pandas和numpy库。 - 连接至Twitter API，并将获取的推文分别保存到多个CSV文件中，之后再合并为一个大的CSV文件。 2. 前处理阶段：清理原始推文 - 利用re库搜索并移除不必要的信息。包括删除标点符号、主题标签、用户名、URL和表情符号。 - 创建一个新的干净的CSV文件用于存储预处理后的数据。 3. 处理推文：自然语言处理 - 导入nltk（自然语言工具包），该库包含常用的算法，如分词化、词性标注、词干提取、情感分析和命名实体识别。 - 利用“停用词”列表去除那些对句子意义贡献较小的英文单词。这些词汇可以在不影响整体意思的情况下被安全地忽略掉。以上步骤将帮助我们实现有效的推文分类工作，同时提高数据质量和分析准确性。

Java在Hadoop MapReduce中的基本操作与源码实践

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本课程聚焦于Java编程语言在大数据处理框架Hadoop MapReduce中的应用，通过深入浅出地讲解MapReduce核心概念及其工作原理，并结合具体实例和源代码解析，帮助学习者掌握实际开发技能。适合有一定Java基础并希望进入大数据领域的开发者学习。 Java操作Hadoop MapReduce的基本实践源码。

基于微博的社交舆情数据挖掘与分析.zip

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本项目聚焦于利用Python等技术手段从微博平台中提取和分析社交舆情数据，旨在深入理解公众情绪及社会热点。该项目包含四个部分： 1. 爬取微博数据，包括评论、用户信息等内容。 2. 处理获取的数据以达到所需格式。 3. 分析数据以便提取社交舆情信息。 4. 在网站上展示最终结果。项目目录结构如下： 1. Run-Docker：使用docker-compose作为分布式解决方案 2. SourceProject：项目的源代码

基于Python的微博考研话题网络舆情文本挖掘及情感分析（爬虫、LDA和SnowNLP应用）

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本研究运用Python技术，通过爬虫获取微博上关于考研的话题数据，并采用LDA主题模型与SnowNLP库进行深度分析，旨在揭示考研相关舆情动态及其情感倾向。 2022年12月27日，为期三天的全国硕士研究生招生考试顺利结束。然而，由于病毒传播的影响，今年的考研之路显得尤为艰难。在社交媒体上，关于此次考试的讨论热度持续攀升：有人为自己加油鼓劲、期望取得理想的成绩；也有人分享备考心得和经验，并关注自身健康状况及考场安全问题等。微博自2009年推出以来，在移动互联网与Web 2.0时代迅速崛起并占据市场主导地位。它允许用户通过发布不超过140字的短文本来分享信息，同时也可以追踪到正在发生的事件，满足了人们的社交和资讯需求。通常来说，舆论主体的情感倾向会对舆情趋势产生影响，并且能够有效反映他们对某一议题持有的积极或消极态度。本段落选取微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据进行分析，旨在探讨参与其中的网民们所展现出的情绪强度及其背后的意义。

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本作品为一款采用Python开发、结合Flask框架与SQL数据库技术的网络舆情监控系统，通过爬虫和文本挖掘实现对网络舆情的有效监测。附带完整代码及详细文档，适合毕业设计参考使用。项目资源包括可运行源码、SQL文件及详细文档；支持的开发环境为Python 3.7版本搭配Django框架与MySQL 5.7数据库；适用于初学者或有进阶需求的学习者，同时也适合用作毕业设计、课程作业或是工程实训等场景。基于爬虫技术和文本挖掘算法打造的网络舆情监控系统能够实现对互联网舆论动态的实时监测和深入分析。该工具可以从各种在线资源中抓取数据，并通过先进的数据分析技术揭示当前热点话题的情感倾向及关键信息。对于管理员而言，可以通过系统的主页面轻松管理用户信息并确保其高效运行；而普通用户则可以访问自己的个人主页查看、管理和浏览网络舆情数据。此系统提供了全面且精准的舆情分析结果，帮助企业和组织更好地理解公众对其产品或服务的看法，并据此做出明智决策和调整。无论是企业市场营销还是政府社会管理工作，该工具都具有重要的应用价值。采用BS架构设计并以Python为主要开发语言，配合MySQL数据库技术进行数据管理；管理员通过日常使用的浏览器即可实现舆情信息的实时发布与更新，在满足网络舆情监控对时效性的需求的同时提高工作效率。根据各功能模块测试结果表明，系统已基本完善所有所需的功能。当管理员登录到主页面后，可以执行一系列操作如查看主页、用户信息、用户列表及网络舆情等；在完成数据爬取之后，可在看板上实时浏览分析图包括评论数统计、点赞数统计、分享次数和发布城市分布情况以及总体舆情数量详情。对于普通用户而言，在进入主页面后可进行个人资料管理并搜索特定博主或城市的网络舆情信息。通过输入相关参数即可获取详细的舆情数据，并支持进一步的查看操作。

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