pyTweetCleaner Python模块可清理Twitter JSON数据并删除不必要的Tweet数据 用法1： >> > from pyTweetCleaner import TweetCleaner >> > tc = TweetCleaner ( remove_stop_words = True , remove_retweets = False ) >> > tc . clean_tweets ( input_file = 'data/sample_input.json' , output_file = 'data/sample_output.json' ) 用法2： >

Twitter手机端安装包--Android，twitter-8-56-0-release-00.apk

GloVe is an unsupervised learning algorithm for obtaining vector representations for words. Training is performed on aggregated global word-word co-occurrence statistics from a corpus, and the resulting representations showcase interesting linear substructures of the word vector space.

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Boeing数据集分析--可以用于社交网络分析/社区划分，用户微博之间的关系我都已经分别导出，可以自己导入gephi中进行操作

基于社交网络的好友推荐数据集及代码实现（以Twitter兴趣图谱为例） 包括三种计算用户间相似度的方法

情绪分析 总览 情感分析是一种自然语言处理（NLP）任务，其目的是评估文本块的极性/情感。 根据定义，广泛用于客户关系管理（CRM）的环境中，用于自动评估评论和调查回复以及社交媒体。 情绪分析中常见的子任务是： 消息极性分类：给定一条消息，对消息的整体上下文极性进行分类是正面，负面还是中性。 基于主题或基于实体的消息极性分类：给定消息和主题或实体，将消息按该主题或实体分类。 SemEval（国际语义评估研讨会）是一个流行的，专门负责情感分析任务的研讨会。 有关此类任务（任务4）的最新年度（2017年）概述，请访问： : 。 该项目当前仅针对“消息极性分类”子任务。 该存储库包含：

目前新浪微博正发展的如火如荼，本文从各个方面对新浪微博和Twitter进行了对比。