Tag Archives: 文本挖掘

R软件文本挖掘分析服装设计职位要求数据和分布地理可视化

By tecdat1月 9, 2024R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术地理可视化, 文本挖掘, 服装设计, 职位, 设计

随着数据时代的到来，大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域，对职位要求数据的深入挖掘和分析，对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。

R语言SVM支持向量机文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化

By tecdat1月 4, 2024R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术svm, 手机评论, 数据, 文本挖掘, 词云, 词云可视化

随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。

R语言《红楼梦》文本挖掘：词频统计、词云可视化及前后对比分析

By tecdat11月 21, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术可视化, 对比分析, 文本挖掘, 红楼梦, 词云, 词频统计

作为中国古典文学的瑰宝，《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。

R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化

By tecdat5月 24, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术k-means, K-均值, 层次聚类, 文本挖掘, 电商, 电商评论, 聚类, 虚假, 虚假电商, 词云

聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。

R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化

By tecdat5月 6, 2023R语言辅导, 地理，运输，旅行和物流, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术kmeans, 文本挖掘, 景区, 玛雅水公园, 聚类, 评论, 词云

互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中

R语言SVM支持向量机、文本挖掘新闻语料情感情绪分类和词云可视化

By tecdat3月 30, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术svm, 情感, 情绪, 情绪分类, 支持向量机, 文本挖掘, 新闻, 词云, 语料

支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，基于结构风险最小化原则，即通过少量样本数据，得到尽可能多的样本数据。

R语言自然语言处理NLP:文本挖掘情感分析上市公司文本信息知识发现可视化

By tecdat3月 1, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术nlp, 上市公司, 可视化, 情感分析, 文本信息, 文本挖掘, 知识发现, 自然语言处理

情感分析，就是根据一段文本，分析其表达情感的技术。

R语言豆瓣电影评论数据文本挖掘、神经网络、词云可视化和交叉验证

By tecdat2月 6, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术交叉验证, 可视化, 文本挖掘, 神经网络, 词云, 豆瓣, 豆瓣电影, 豆瓣电影评论

在网络技术高速发展的背景下,信息纷乱繁杂,如何能够获得需要的文本信息,成了许多企业或组织关注的问题。

R语言对耐克Nikeid新浪微博数据k均值(k-means)聚类文本挖掘和词云可视化

By tecdat12月 27, 2022R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术k-means, K均值, Nike, Nikeid, 可视化, 微博, 文本挖掘, 新浪微博, 耐克, 聚类, 词云, 词云可视化

我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求构建一个耐克微博聚类算法。本文利用R语言完成对微博相应分析。

R语言SVM和LDA文本挖掘分类开源软件存储库标签数据和词云可视化

By tecdat11月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LDA, svm, 分类, 开源软件, 文本挖掘, 词云可视化

开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。

R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析

By tecdat7月 28, 2022可视化和设计, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学与技术airbnb, GAM, nlp, 交叉验证, 回归, 文本挖掘, 词云

数据量大，数据要进行清洗以及预处理，同时要多方面可视化，要探索多变量对因变量的影响。

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

By tecdat11月 19, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, t-SNE, 主题建模, 可视化, 文本, 文本挖掘, 新闻组, 聚类, 词云, 降维

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。

R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据

By tecdat7月 6, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术可视化, 情感分析, 文本挖掘

一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。

R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

By tecdat1月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术nlp, R语言, 情感分析, 文本, 文本情感分析, 文本挖掘, 新闻文本数据, 自然语言处理

本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LAS

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R语言主题模型LDA评估公司面临的风险领域与可视化

By tecdat11月 26, 2020可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, 主题模型, 可视化, 文本挖掘, 风险

随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。

游记数据感知旅游目的地形象

By tecdat9月 2, 2020可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题模型, 情感分析, 数据, 文本, 文本挖掘, 旅游, 游记, 驴友

越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知，也可以放松身心、愉悦心情，是一种受欢迎的精神消费。

Rapidminer关联规则和文本挖掘模型对评论数据进行分析

By tecdat8月 26, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Rapidminer, 关联规则, 文本, 文本挖掘, 模型

关联规则是if / then语句，可帮助发现看似无关的数据之间的关系。关联规则的一个示例是“如果客户购买鸡蛋，那么他有80％的可能性也购买牛奶”。

用Rapidminer做文本挖掘的应用：情感分析

By tecdat8月 10, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Rapidminer, 情感, 情感分析, 文本挖掘

情感分析或观点挖掘是文本分析的一种应用，用于识别和提取源数据 中的主观信息。

探析大数据期刊文章研究热点

By tecdat6月 3, 2020信息管理与信息系统, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术主题建模, 数据, 文本挖掘, 期刊, 期刊文章, 概率潜在语义分析, 研究, 语义分析

大数据已经成为变革和创新的技术力量和思维方式，成为当前研究的热门领域。

疫情下的新闻数据观察

By tecdat5月 1, 2020可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术nlp, 情感分析, 文本挖掘, 新闻数据, 疫情, 自然语言处理, 观察

新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。

scrapy爬虫框架和selenium的使用：对优惠券推荐网站数据LDA文本挖掘

By tecdat4月 19, 20201 comment信息管理与信息系统, 大数据部落, 控制科学与工程, 数理统计, 机器学习, 机械工程及自动化, 计算机科学与技术, 软件工程LDA, python, scrapy, selenium, 文本挖掘, 爬虫

Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon。

R语言使用tf-idf描述NASA元数据的文本和关键字

By tecdat12月 13, 2019数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, tf-idf, 数据, 文本挖掘

NASA有32,000多个数据集，有关NASA数据集的元数据 可以JSON格式在线获得。

R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

By tecdat12月 13, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术NASA, R语言, 文本挖掘

R语言对NASA元数据进行文本挖掘的主题建模分析

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

By tecdat9月 18, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术n-gram, 主题建模, 情感分析, 文本, 文本挖掘

最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。

R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模

By tecdat9月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, tf-idf, 主题建模, 文本挖掘, 网络分析

NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。

在PYTHON中进行主题模型LDA分析

By tecdat9月 3, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, python, 主题模型, 文本, 文本处理, 文本挖掘

主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。

sas文本挖掘案例：如何使用SAS计算Word Mover的距离

By tecdat9月 3, 2019地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术SAS, 文本挖掘

sas文本挖掘案例：如何使用SAS计算Word Mover的距离

Python、R对小说文本挖掘正则表达式分析案例

By tecdat8月 11, 2019R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术python, 分析, 文本挖掘, 正则表达式

对于我的可视化类，选择文本作为我的最终项目“数据集”是一个简单的选择。该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。

Python之LDA主题模型算法应用

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, 主题模型, 主题模型算法, 文本挖掘

在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。

R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度

By tecdat8月 1, 2019地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 客户满意度, 文本挖掘, 满意度, 航空公司, 随机森林

尽管航空业强劲，但为了保持持续增长以及作为跨地区行业领导者的持续地位，必须时刻保持警惕，以跟上客户需求。

WEKA文本挖掘分析垃圾邮件分类模型

By tecdat7月 31, 2019大数据部落, 计算机科学与技术文本挖掘

WEKA文本挖掘分析垃圾邮件分类模型

用R语言进行网站评论文本挖掘聚类

By tecdat7月 31, 2019R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术R语言, 文本挖掘, 网站评论, 聚类

对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。

智能门锁“剁手”数据攻略

By tecdat9月 12, 2018可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, 主题模型, 数据, 文本挖掘, 智能门锁

早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。

看推特数据如何”塑造”地区形象

By tecdat8月 12, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题模型, 情感分析, 推特, 数据, 文本, 文本分析, 文本挖掘, 爬虫, 舆情分析, 采集

高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。

对推特数据进行文本挖掘自然语义分析

By tecdat3月 19, 2017大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 文本挖掘, 自然语义

对推特数据进行文本挖掘自然语义分析

对网站评论进行文本挖掘聚类

By tecdat1月 17, 2017大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术文本挖掘, 网站评论, 聚类

对于非结构化的网站中文评论信息，r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具，要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。

R语言对twitter推特数据进行文本挖掘

By tecdat1月 16, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, twitter, 挖掘, 推特, 文本, 文本挖掘

Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。