基于小红书评论的LDA主题模型分析

本项目通过Gibbs采样推理实现LDA（潜在狄利克雷分配）。 优势： 契合度 加速Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 注意： Gibbs采样速度较慢，难以检查收敛性。 结果不佳，可能是语料库规模较小所致。 不同运行的结果可能有很大差异。 主题建模工具： David Blei的收藏 UMass的Mallet 斯坦福主题建模工具箱 Mark Steyvers和Tom Griffiths编写的MATLAB主题建模工具箱 LDA-J R包 topic-modeling-tool（基于Mallet的图形用户界面工具）

LDA的时间主题模型，Python实现代码，包括输入数据和停用词，运行无误。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数据后处理: 对搜集到的网页进行分析，计算目标参量，并进行统计分析，以评估主题强度。 模型意义 该模型的实现依赖于计算机技术，为网络传播学研究提供了一个强大的实验工具。通过该模型，可以定量分析特定主题在互联网上的表现强度，为理解网络舆情、社会热点等问题提供科学依据。

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

在Python中，实现LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型是一项常见的文本挖掘任务，用于主题建模。LDA是生成模型，能从文档集合中提取出隐藏的主题信息。利用Python的自然语言处理库，如nltk和gensim，进行数据预处理、词汇表创建、文档-词项矩阵构建及LDA模型训练。项目python-LDA-master提供完整代码示例，包括参数设置和主题可视化，帮助理解LDA模型的实现细节和优化方法。

电影评论情感分析 本项目利用 Hadoop 分布式计算框架对海量电影评论数据进行情感分析。项目核心在于使用 MapReduce 模型对评论数据进行并行处理，并在此基础上实现情感分类算法，最终得出电影的口碑评价。 项目流程: 数据收集与预处理: 从公开数据集中获取电影评论数据，并进行数据清洗、分词等预处理操作，为后续分析做好准备。 Hadoop 平台搭建: 部署 Hadoop 集群，并配置 HDFS 分布式文件系统，用于存储和管理海量评论数据。 MapReduce 任务设计: 根据情感分析算法设计 Map 和 Reduce 函数，实现对评论数据的分词统计、情感倾向计算等功能。 结果分析与可视化: 对分析结果进行统计汇总和可视化展示，直观地呈现电影口碑信息。

客户基本信息模块 模块功能: 用于分析客户数量和客户属性。 事实表: 客户信息事实表 度量: 客户数量 数据粒度: 每个客户每月计算一次收益，事实表每条记录代表一个客户的属性。事实表存放一年以内的数据，超过十年的数据按月滚动，最初的数据汇总后从事实表卸出。 相关维度: 客户详细资料维度 客户性别维度 客户年龄层次维度 客户在网时间维度 客户消费层次维度 客户信用度层次维度 是否大客户维度 交费类型维度 地理维度 客户流失概率层次维度 客户挽留价值层次维度 成为大客户概率层次维度

数据集包含基于气候数据进行分类的Fisher线性判别分析（LDA）示例。