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基于数据挖掘和BERTopic的用户兴趣及主题建模与生成

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简介：
本研究运用数据挖掘技术和BERTopic算法对大量文本信息进行处理，旨在深入分析用户的兴趣偏好并识别关键话题，为个性化内容推荐提供强有力的数据支持。 本项目旨在通过对中文文本数据进行深度分析和聚类，并利用BERTopic模型进行主题建模。通过该方法可以提取出有意义的主题并生成每个主题的关键词汇及其重要性评分，从而得到最终的用户兴趣标签主题。 此次实验任务的数据集来源于网络，具体为英雄联盟比赛直播评论数据集。

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  • 基于数据挖掘和BERTopic的用户兴趣及主题建模与生成
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    本研究运用数据挖掘技术和BERTopic算法对大量文本信息进行处理，旨在深入分析用户的兴趣偏好并识别关键话题，为个性化内容推荐提供强有力的数据支持。 本项目旨在通过对中文文本数据进行深度分析和聚类，并利用BERTopic模型进行主题建模。通过该方法可以提取出有意义的主题并生成每个主题的关键词汇及其重要性评分，从而得到最终的用户兴趣标签主题。 此次实验任务的数据集来源于网络，具体为英雄联盟比赛直播评论数据集。
     
  • 微博用户的兴趣挖掘
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    本研究聚焦于通过数据分析和机器学习技术探索与理解微博用户的行为模式及偏好，旨在深度挖掘用户的潜在兴趣点。 微博用户兴趣挖掘和社会网络挖掘是非常好的参考资料，推荐给大家。
     
  • 学生成绩数据分析（用户数据挖掘与可视化）
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    本课程聚焦于利用数据挖掘技术分析学生学习行为及成绩数据，通过可视化工具呈现分析结果，旨在优化教学方法和个性化教育方案。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性：GRE 成绩（290到340分）、TOEFL 成绩（92到120分）、学校等级（1至5级）、自身的意愿（1至5级）、推荐信的力度（1至5级）、CGPA成绩（6.8到9.92）以及是否有研习经验（0或1）。此外，还包括读硕士的意向指标值范围为从0.34到0.97。
     
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
     
  • 数据挖掘建模步骤
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    数据挖掘建模步骤简介：数据预处理、特征选择与提取、模型训练和评估、结果解释。通过这些步骤发现大数据中的模式和知识。 模式发现的数据挖掘方法——因子分析示例
     
  • BERTopic：运用BERT和c-TF-IDF构建可解释主题模型
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    BERTopic是一款结合了BERT与改进版TF-IDF（称为c-TF-IDF）的主题建模工具，它能够生成具有高可解释性的主题，适用于大规模文本数据集。 BERTopic是一种利用主题建模技术转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，并在描述中保留重要字词。它还支持类似于LDAvis的可视化功能。 安装时可以使用pip install bertopic命令完成基本安装；如果要使用可视化选项，请通过执行pip install bertopic[visualization]来安装相关依赖项。建议使用PyTorch 1.4.0或更高版本，以避免可能出现的问题。 对于初学者来说，可以从著名的20个新闻组数据集中提取主题开始学习BERTopic的功能。这个数据集包含英文文档： ```python from bertopic import BERTopic from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups(subset=all, remove=(headers, footers, quotes)) ``` 要详细了解功能，您可以查看完整的文档或在Google Colab笔记本中进行实践。
     
  • 基于大数据技术的用户兴趣倾向分析
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    本研究运用大数据技术深入挖掘和分析用户的在线行为数据，以精准识别并预测个人的兴趣偏好与消费倾向，为个性化服务提供决策支持。 为了构建一个面向用户兴趣取向的数据处理平台，我们设计并实现了基于Flume和Kafka的大数据采集模块，并在此基础上搭建了Hadoop与Spark大数据分析环境。首先通过Flink对收集到的数据进行预处理；接着利用HBase实现数据去重功能；然后使用Hive来构建数据仓库结构；采用HDFS存储大量的原始及加工后的数据集。 在模型预测阶段，我们基于Spark ML库中的随机森林算法开发出能够推测未来趋势的模型，并将这些模型与实际预测结果进行整合。最后，我们将所有分析得出的数据和结论存入MySQL数据库中以备后续使用或查询；同时借助FineBI工具完成整个系统的数据可视化工作。 综上所述，本项目涵盖了从用户行为信息采集、计算处理、存储管理到最终数据分析及可视化的全流程设计与实现过程。
     
  • 数据挖掘与用户行为分析
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    数据挖掘与用户行为分析探讨如何从海量数据中提取有价值的信息，深入理解用户的在线及离线行为模式，为企业决策提供精准依据。 ### 用户行为的数据分析与挖掘 #### 一、引言 随着互联网技术的快速发展，用户行为数据分析与挖掘已成为企业优化用户体验及提升转化率的重要手段之一。本段落以酷讯旅游网的实际案例为背景，深入探讨如何利用用户行为数据进行有效分析和挖掘，并以此促进业务增长。 #### 二、用户行为分析的基本概念 ##### 1. “你是谁？” —— 用户身份识别 - **方法**：通常使用浏览器的cookie来区分不同用户。 - **技术建议**：推荐采用GUID算法生成用户的唯一ID，以确保每个用户的独特性。 - **访问识别**：通过在每次会话中生成并记录唯一的访问ID于cookie内。若最后更新时间超过预设阈值（如30分钟），则认为当前会话已结束。 ##### 2. “你从哪里来？” —— 流量来源分析 - **流量分类**：可分为免费和付费两大类；进一步细分为不同网站、直接访问、SEO/SEM以及社交媒体等。 - **关注原因**：评估流量质量时，需特别注意来自搜索引擎的流量与自有流量之间的区别。前者通常有更高的跳出率及较低平均浏览深度。 ##### 3. “你要到哪里去？” —— 用户转化路径 - **目标设定**：网站的主要目的在于促使用户完成某种形式的转换行为。 - **路径追踪**：在实现这一过程中，用户的点击记录、页面访问序列和结构化数据等都可作为重要的分析依据。 #### 三、数据分析与挖掘的工作流程 1. 数据采集——包括网页浏览习惯、转化效果及用户互动信息； 2. 数据清洗——处理错误或异常情况以保证数据质量； 3. 数据统计——对已清洁的数据进行汇总，提取关键指标和趋势； 4. 数据分析——基于统计数据发现潜在模式与行为倾向； 5. 数据挖掘——利用高级技术如机器学习算法深入探索隐藏的价值。 #### 四、具体实施 ##### 1. 数据采集方式 - **网页浏览记录**：通过JavaScript异步加载，get参数携带字段值。 - **页面元数据**：以树形结构组织存储； - **用户点击行为**：向DOM节点添加onclick事件来捕获； - **转化效果评估**：使用统计中间页实现强制重定向。 ##### 2. 数据格式与存储 - **设计规范**：定义明确的数据格式，以便于后续处理和分析。 - **选择方案**：根据数据量大小及维护复杂度选取合适的存储方式（例如文本段落件、关系型数据库或Hadoop）； - **流向机制**：建立合理且独立一致的路径以确保信息流转顺畅。 ##### 3. 常见问题与解决策略 - **测量误差**：统计代码异步加载可能导致部分请求未被记录。 - **数据收集错误**：例如中文字段乱码或截断等，需在清洗阶段处理； - **上下游协调**：保持良好沟通以优化数据表结构（如添加lastupdatetime字段）实现更新同步。 #### 五、总结 通过用户行为的数据分析与挖掘，企业能够更好地理解客户需求，并据此改进产品和服务质量。酷讯旅游网凭借完善的用户行为分析体系，在提升业务水平方面取得了显著成效。未来数据分析和挖掘将发挥更加重要的作用，助力企业在激烈的市场竞争中占据优势地位。
     
  • 关于Amazon用户评价的数据挖掘、情感及主题分析(LDA)探究与互动体验
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    本研究深入探讨了从亚马逊用户评论中提取价值信息的方法，结合数据挖掘技术、情感分析和LDA主题模型，旨在提升用户体验和产品优化。 亚马逊上的Analytics（分析）评论数据分析考试最终项目包括探索、情感分析、主题分析（LDA）以及使用VueJS开发的Web应用程序，用于公开展示受过训练的模型并提供网络演示部署。 勘探网络演示的具体步骤如下： 1. 设置一个Python虚拟环境，并安装所需的软件包。 2. 进入scripts文件夹：`cd scripts` 3. 创建虚拟环境：`python3 -m venv .` 4. 激活虚拟环境：`. bin/activate` 5. 安装所需依赖项：`pip3 install -r requirements.txt` 6. 下载英语语言包（可选）: `python3 -m spacy download en` 另外，为了在venv中使用ipynb内核，请安装以下软件包： ``` pip3 install --user ipykernel ```