NLPCC2016-WordSeg-微博 NLPCC 2016微博分词评估项目 ##任务说明 单词是自然语言理解的基本单元。 但是，中文句子由连续的汉字组成，没有自然的分隔符。 因此，中文分词已成为中文自然语言处理的首要任务，它可以识别句子中单词的顺序并标记单词之间的边界。 与流行的二手新闻数据集不同，我们使用了来自新浪微博的更多非正式文章。 培训和测试数据包含来自各个主题的微博，例如金融，体育，娱乐等。 每个参与者都可以提交三个运行：封闭式运行，半开放式运行和开放式运行。 在封闭的轨道上，参与者只能使用在提供的培训数据中找到的信息。 排除了诸如从外部获得的字数，部分语音信息或姓名列表之类的信息。 在半公开赛道中，除了提供的训练数据之外，参与者还可以使用从提供的背景数据中提取的信息。 排除了诸如从外部获得的字数，部分语音信息或姓名列表之类的信息。 在公开赛道上，参与者可以使用应该

名称是微博，然后仿出一个微博项目，此项目页面百分之九十还原微博，大家如果有需要可以下载，如果下载之后不能用的话下方私聊我，或者评论！！会帮大家解决的！！

Android手机上的新浪微博客户端程序Java源码下载，可了解到android中的域名获取等操作，http操作，发微博的作者操作，sqlite操作和微博浏览显示操作，包括了界面到数据库和网络较综合的操作技巧。包括使用sqlite创建数据库 用来保存用户登录blog所需要的信息，SoftReference软引用，建立新线程下载图片，通过微博客户端获取账号列表，在此使用IF判断来处理：如果为空说明第一次使用跳到AuthorizeActivity页面进行OAuth认证，如果不为空读取这些记录的UserID号、Access Token、Access Secret值，然后根据这3个值调用新浪的api

Android 毕业设计高仿新浪微博客户端，适用于大家课程设计和毕业设计。 一款独立开发的第三方新浪微博客户端，在还原了官方微博的UI的同时，加入更多不同于官方微博的新特性，给用户带来更加流畅，没有广告的体验，现在任意用户均可以登录微博进行体验。 文章地址：https://blog.csdn.net/JasonXu94/article/details/128827674

关于微博用户特征分析和核心用户挖掘的一份ppt，包含行为关联分析、社区划分 、普通用户挖掘、微博名人挖掘等四部分的简介。

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微博热搜数据可视化分析系统 前端框架：html+ css+boostrap+echart 后端框架：flask+python+snownlp 数据库：mysql

我们的微博舆情分析系统收到了大量用户反馈，通过不断优化和升级，系统的稳定性和准确性得到了进一步提高。在分析中，我们发现用户对某些热点事件的情绪波动较大，需要更加敏锐地捕捉用户情感变化，以便更好地为用户提供服务。 微博舆情分析系统的主要开发目标如下： （1）实现管理系统信息关系的系统化、规范化和自动化； （2）减少维护人员的工作量以及实现用户对信息的控制和管理； （3）方便查询信息及管理信息等； （4）通过网络操作，改善处理问题的效率，提高操作人员利用率； （5）考虑到用户多样性特点，要求界面简单，操作简便。

近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

本文实例讲述了Python爬虫爬取新浪微博内容。分享给大家供大家参考，具体如下： 用Python编写爬虫，爬取微博大V的微博内容，本文以女神的微博为例（爬新浪m站：https://m.weibo.cn/u/1259110474） 一般做爬虫爬取网站，首选的都是m站，其次是wap站，最后考虑PC站。当然，这不是绝对的，有的时候PC站的信息最全，而你又恰好需要全部的信息，那么PC站是你的首选。一般m站都以m开头后接域名， 所以本文开搞的网址就是 m.weibo.cn。 前期准备 1.代理IP 网上有很多免费代理ip，如西刺免费代理IPhttp://www.xicidaili.com/，自己可找一个