优化网站的关键词,首先要建立关键词库,那么要拓展和挖掘海量的关键词,我们除了手动去搜索引擎里搜索,收集下拉框、相关搜索,还有没有更丰富的关键词挖掘工具呢?那么,今天网睿seo公司的就会给大家分享下目前我们比较顺手的几款关键词挖掘工具。关键词拓词工具客户端版本 1、百度推广客户端 为百度推广客户端可以精准挖掘到所有用户在百度搜索过的相关关键词,因此,原则上来讲百度推广客户
# Python LDA主题挖掘 随着信息时代的发展,海量的数据使我们在获取知识时面临了许多挑战。如何从大量的文本中提取出有意义的主题?这正是主题模型(Topic Model)所要解决的问题。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种常用的主题建模算法。本文将带你深入理解LDA,并通过Python代码示例来展示其基本用法。 ## 一、什么是LDA? LDA是一种生
原创 2024-09-03 07:09:58
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随着人工智能/机器学习的兴起,Python作为一门“漂亮的语言”,再次获得广大程序员的关注。而JetBrains出品的PyCharm无疑是最好用的Python IDE之一。俗话说“工欲善其事,必先利其器”,把自己的IDE配置得既有逼格又好看,这是每个Python程序员必备的技能。PyCharm,Python开发利器!第一步,换成深色背景,保护视力PyCharm默认的背景是白色的,比较刺眼。还是换成
数据挖掘(一) TF-IDF算法的python实现语句的主题词提取技术 TF-IDF1、什么是情报的主题词2、为什么要进行主题词的提取3、如何进行主题词的提取3.1 算法思路3.2 算法实现3.2.1 读取数据与预处理3.2.2 词频统计3.2.3 TF-IDF算法主体主函数显示结果 语句的主题词提取技术 TF-IDF1、什么是情报的主题词对于一段话,具有表征它描述内容的,可以称之为主题词。 这
本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1 挖掘背景与目标    对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析,挖掘建模如下:1)分析某一个品牌热水器的用户情感倾向2)从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点和不足3)提炼不同品牌热水器的卖点2 数据探索与预处理2.1 数据筛
文章目录1、知道LDA的特点和应用方向1.1、特点1.2、应用方向2、知道Beta分布和Dirichlet分布数学含义3、了解共轭先验分布4、知道先验概率和后验概率5、知道参数α值的大小对应的含义6、掌握LDA主题模型的生成过程7、知道超参数α等值的参考值8、LDA总结 1、知道LDA的特点和应用方向1.1、特点知道LDA说的降维代表什么含义:将一篇分词后的文章降维为一个主题分布(即如20个特征
文章目录PART1:安装Stanford NLPPART2:安装过程问题1)安装包问题2)路径设置3)环境变量PART3:词性标注测试 官网下载:https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox),使用简单功能强大,有:命名实体识别、词性标注、 
在现代数据分析中,主题模型挖掘是一个重要的技术,尤其在处理文本数据时。通过主题模型,我们能够揭示文本中的隐含结构,为进一步分析和处理提供基础。然而,对于初学者来说,如何在 Python 中实现文本数据的主题模型挖掘,可能会面临一些挑战。本文将以复盘的方式,深入探讨这一过程。 ## 问题背景 在当今的数据驱动世界,企业需要从海量的数据中提取有价值的信息。文本数据越来越多,如何有效地从这些数据中提
本章主要实战目的是对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析,包括分析其用户情感倾向、从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点与不足和提炼不同品牌热水器的卖点。 本文主要包括以下几个部分:评论数据抽取评论预处理模型准备模型构建总结评论数据抽取评论数据抽取旨在选择某一个具体品牌进行评论分析,按照书中步骤选择抽取美的品牌的评论数据。 代码如下:import pandas as pd inputfile=
# 如何实现“商务智能与数据挖掘主题数据” 在当今数据驱动的世界中,商务智能(BI)和数据挖掘(DM)变得越来越重要。作为一名刚入行的小白,您可能会感到不知所措,不必担心,本文将带您一步一步地了解如何实现“商务智能与数据挖掘主题数据”。 ## 流程概述 实现商务智能与数据挖掘的过程通常可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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知识主题间先序关系挖掘麻珂欣1,2,魏笔凡1,2,马杰1,2,刘均1,2,黄毅3,胡珉3,冯俊兰31西安交通大学计算机科学与技术学院,陕西西安7100492陕西省天地网技术重点实验室,陕西西安7100493中国移动研究院,北京100032摘要:先序关系指知识主题之间学习的先后依赖关系。已有的先序关系挖掘方法大多是流线型的方式,易导致错误累计,且严重依赖可能导致错误先序关系的超链接。为了解决以上问题
原创 2021-04-06 22:40:46
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简介所谓分析,通常都是指从数据中获取“信息”。近来,随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的,要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是,与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名,主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题,并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
转载 2023-08-30 09:40:27
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文章目录前言一、明确一个大方针二、分析网页1.查看页面结构三、开始动手吧1.获取网页信息2.获取图片地址3.全部代码总结 前言本案例仅用于技术学习每天与电脑为伴,天天看着默认的桌面屏幕,作为喜新厌旧的我怎么能忍?搜索桌面壁纸,随意的挑选了一个网址,开始爬取图片之旅。一、明确一个大方针中心主旨还是获取网页信息—提取图片信息—保存图片 使用到的库有requests,获取网页信息,BeautifulS
转载 2023-11-30 13:48:45
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数据解析当前文件 :D:\python_test\scrapyProject\scrapyProject\spiders\first.py import scrapy class FirstSpider(scrapy.Spider): name = 'first' start_urls = ['https://ishuo.cn/duanzi'] def par
对于海量未知内容文本的挖掘主题分析是一个常见的技巧,在主题模型中,主题表示一个概念、一个方面,表现为一系列
原创 2021-09-07 09:58:41
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1.背景介绍文本挖掘是一种通过对文本数据进行挖掘和分析来发现隐藏知识和模式的方法。它广泛应用于各个领域,如自然语言处理、数据挖掘、信息检索等。文本聚类和主题模型是文本挖掘中两个核心技术,它们可以帮助我们对文本数据进行有效的分类和主题分析。文本聚类是指将文本数据分为多个组别,使得同组内的文本相似度高,同组间的文
一、准备阶段:(1)打开cmd,pip安装jieba(pip install jieba)(2)打开python安装目录的Lib->site-packages->jieba,打开dict.txt,可以看到这是jieba模块的词典:        每三个为一组,分别是:词、词频、词性,关于词性的对照表见附录。二、编写代码:1、准备阶段:i
转载 2023-08-17 13:38:25
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两种办法,一种是用百度的API,效果还可以,不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify import cv2 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'X' API_KEY = 'X' SECRET_KEY = 'XX' client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
转载 2023-09-25 18:47:44
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Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了,数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意,尤其是晚上,感觉很刺眼,于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题,这里就简单介绍一下,下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试,如无,可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
引言 近年来涌现出越来越多的非结构化数据,我们很难直接利用传统的分析方法从这些数据中获得信息。但是新技术的出现使得我们可以从这些轻易地解析非结构化数据,并提取出重要信息。 主题模型是处理非结构化数据的一种常用方法,从名字中就可以看出,该模型的主要功能就是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他的基于规则或字典的搜索方法,它是一种无监督学习的方法。 主题可以由语料库中的共现词项所定义,一
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