k*****u 发帖数: 1688 | 1 【 以下文字转载自 USANews 讨论区 】
发信人: killniu (I shall be your eyes!), 信区: USANews
标 题: 搞了个实时twitter文本分析来研究闯王和吸奶的行情分析
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 3 04:12:02 2016, 美东)
地址是
http://159.203.111.2/
实时twitter数据采集,燃后画了4条线
1. 每秒钟关于闯王的twitter数
2. 每秒钟关于吸奶的twitter数
3. 每秒钟关于闯王的twitter的情感分析
4. 每秒钟关于吸奶的twitter的情感分析
基本的结果就是
1. 关于闯王的tweet数目基本上一直比吸奶要多
2. 情感分析却互有上下 |
k*****u 发帖数: 1688 | 2 【 以下文字转载自 USANews 讨论区 】
发信人: killniu (I shall be your eyes!), 信区: USANews
标 题: 搞了个实时twitter文本分析来研究闯王和吸奶的行情分析
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 3 04:12:02 2016, 美东)
地址是
http://159.203.111.2/
实时twitter数据采集,燃后画了4条线
1. 每秒钟关于闯王的twitter数
2. 每秒钟关于吸奶的twitter数
3. 每秒钟关于闯王的twitter的情感分析
4. 每秒钟关于吸奶的twitter的情感分析
基本的结果就是
1. 关于闯王的tweet数目基本上一直比吸奶要多
2. 情感分析却互有上下 |
M********0 发帖数: 1230 | 3 sentiment是用什么sample做的training? |
k*****u 发帖数: 1688 | 4 NLTK那个library里面有twitter的数据
5000条positive,5000条negative |
m*p 发帖数: 1331 | 5 http://159.203.111.2/data Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (INTERNAL SERVER ERROR) |
m*p 发帖数: 1331 | 6 http://159.203.111.2/data Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (INTERNAL SERVER ERROR) |
m*p 发帖数: 1331 | 7 Huiming ?! greetings! :-)
【在 k*****u 的大作中提到】 : NLTK那个library里面有twitter的数据 : 5000条positive,5000条negative
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M*********g 发帖数: 178 | 8 need add two moving average |
k*****u 发帖数: 1688 | 9 确实有时候会挂掉
我用的mysql存数据,内存比较小,会有2006错误
想折腾一下挂掉自动重启,但是还没搞好
【在 m*p 的大作中提到】 : http://159.203.111.2/data Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (INTERNAL SERVER ERROR)
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p******e 发帖数: 528 | 10 请问你的网页的visualization是用什么工具实现的。能用Python达到相似的效果吗?
谢谢。
【在 k*****u 的大作中提到】 : 确实有时候会挂掉 : 我用的mysql存数据,内存比较小,会有2006错误 : 想折腾一下挂掉自动重启,但是还没搞好
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j*********n 发帖数: 74 | |
k*****u 发帖数: 1688 | 12 用的highcharts里面的highstock http://www.highcharts.com/stock/demo
python把数据dump到json,highcharts要一点点javascript
【在 p******e 的大作中提到】 : 请问你的网页的visualization是用什么工具实现的。能用Python达到相似的效果吗? : 谢谢。
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k*****u 发帖数: 1688 | 13 数据是从nltk来的
然后做了个tf-idf transform
最后用NaiveBayesian/linearSVC/SGD过了一下
【在 j*********n 的大作中提到】 : 楼主可否分享一下用的什么情感算法 谢谢
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j*********n 发帖数: 74 | 14 谢谢!
【在 k*****u 的大作中提到】 : 数据是从nltk来的 : 然后做了个tf-idf transform : 最后用NaiveBayesian/linearSVC/SGD过了一下
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