评论情感分类训练数据集，已完成清洗标注，分成四类，csv格式文档，二十万条数据清洗而成： 0：喜悦 1：愤怒 2：厌恶 3：低落

高仿微博个人主页，包括三个tableView切换，可放大的headerView。github地址：https://github.com/Liqiankun/DLWeiboProfileController

由于目前水军的高伪装性，经典的水军识别算法变得不再有效。与真实用户相同，水军用户之间也会形成一定的网络结构，提出了一种基于网络关系的方法来发现水军集团，首先以一个典型的水军账号作为种子，逐层扩展粉丝关系，优先搜索出现次数频繁的用户，从而获得一个包含大量水军账号的集合，按照水军用户之间关系的高度聚集性以及与真实用户之间关系稀疏性的特点，用Fast Unfolding算法进行社区检测。实验结果表明，该方法能够很好地发现水军集团。

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最近做项目，总结，分享给大家

1、对微博数据进行信息采集。 2、对微博数据进行文本特征项抽取。 3、对文本进行向量化。 4、采取相似度公式进行相似度计算和对比。 5、采用K均值聚类算法进行聚类。 6、结合导致微博热点话题产生的各个因素提出了一个用来计算话题热度的公式，进行热度评估。

给定任意关键词，能够通过新浪微博搜索，爬取相关微博的博主id，微博正文，转发数，评论数，点赞数，发布时间

python作为人工智能或者大数据的宠儿，我自然要学习，作为一个小白，第一个实现的工能就是爬虫，爬数据，收集数据，我以我爬微博的事情为例子，附上代码，大家一起学习

这是新浪微博爬虫，采用python+selenium实现。 免费资源，希望对你有所帮助，虽然是傻瓜式爬虫，但是至少能运行。同时rar中包括源码及爬取的示例。 参考我的文章： http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50720436 [python爬虫] Selenium爬取新浪微博内容及用户信息 http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/51231852 [Python爬虫] Selenium爬取新浪微博客户端用户信息、热点话题及评论 (上) 主要爬取内容包括： 新浪微博手机端用户信息和微博信息。 用户信息：包括用户ID、用户名、微博数、粉丝数、关注数等。 微博信息：包括转发或原创、点赞数、转发数、评论数、发布时间、微博内容等。 安装过程： 1.先安装Python环境，作者是Python 2.7.8 2.再安装PIP或者easy_install 3.通过命令pip install selenium安装selenium，它是自动测试、爬虫的工具 4.然后修改代码中的用户名和密码

观察者体系结构开发的微博程序，使用JAVA语言，软件体系结构课程的实验