文件名称：Chinese_Topic_Modeling_NLP:微博-汉语单词主题建模
文件大小：157KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 02:09:53
JupyterNotebook
Chinese_Topic_Modeling-NLP 微博-汉语单词主题建模 背景 社交媒体渠道（例如中国的微博）每天都会产生大量内容。 出于营销目的，瑞银想知道网民在中国不同城市最感兴趣的内容是什么。 有了结果，瑞银可以根据他们的兴趣集中举办更多相关的客户外展活动。 现在，我们为您提供了6,000多个微博帖子（非结构化数据），这些帖子是从2018年2月1日至4月30日之间的8个KOL中提取的。这些帖子应首先归类为不同的兴趣类别，以便于分析。 现在您需要： A.根据以下类别ID将这些微博帖子分类为13个感兴趣的类别： 库存 键 油 金子 房地产 中国艺术（绘画/素描/书法） 西方艺术（绘画/素描/书法） 首饰 文物 高尔夫球 车 海外教育 幼儿教育 B）根据社交网络的喜欢，转发，评论以及每个帖子的评论者所在的城市，请根据其受欢迎程度，找出（a）每个城市内（b）整个城市中13个兴
【文件预览】：
Chinese_Topic_Modeling_NLP-master
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----UBS.ipynb(349KB)