从真实的新浪微博数据中分析用户的转发行为,提取了用户特征、微博特征、交互特征和结构特征等4个方面的影响转发行为的因素。通过实证分析各个特征对转发行为的具体影响,并利用机器学习中的不同预测算法对用户是否会对给定主题的微博产生转发行为进行预测。实验表明,用我们选取的因素,结合逻辑回归模型对于用户转发行为的预测更加准确。

新浪微博互动预测 介绍 比赛的详细信息可以在找到竞争主要是分析用户在中国微博平台上发布的行为和消息，并预测每条消息的转发，评论和喜欢的次数。 该项目主要使用python和pandas。 这项比赛的第二阶段仍在进行中。 这是我为第1阶段构建的数据基准线。 设计 这是一个自行设计的数据基准线。 主要思想是模块化数据项目的流程。 用户编写方法来生成功能，其存储数据帧中大熊猫在功能的文件夹，并feature.log会自动记录所有现有的功能和它们的参数。 用户可以在Train方法中组合不同的功能并选择不同的模型，模型将存储在models文件夹中，模型的信息将存储在train.log中。 用户选择不同的功能和参数组合进行测试，结果将存储在结果文件夹中，而测试信息将存储在test.log中 笔记本文件夹中的Ipython笔记本用于播放数据，迭代地查看日志。 该代码位于weiboPredict

宜博m639游戏鼠标驱动是宜博官方发布的M639驱动程序，这款鼠标对于游戏玩家来说很是喜爱，因为它支持鼠标支持游戏宏设置，lol中的瑞文光速qa、cf中的跳箱子等操作，而酷炫的机甲式设计和灯光效果，让我们爱不释手。宜博m639鼠标特点宜博M639外形轮廓较M618来说,欢迎下载体验

短时习实习样例，有很多不足 基本功能实现 ，只是模拟的微博系统

微博情感分析和爬虫 微博是中国最具影响力的社交网站之一，拥有大量的中国用户。 它的功能类似于Twitter，当我爬网时，我什至发现微博程序员也使用了Twitter的一些变量名。 因此，如果您不懂中文，则可以查看此存储库的模型设计，而无需检查已爬网的内容（推文，推文主题等） 。 进行情感分析可以将用户分类为各种类别，并将相应的广告推送给他们。 我选择进行的情绪分析是将用户分为真实用户和机器人。 根据有关微博机器人检测的大多数论文，他们使用的方法是通过对用户的各种指标（关注度，粉丝数，平均推文时间等）进行逻辑回归对用户进行分类。 我认为这种方法的准确性不高，并且对于不同的测试集不稳定。 此类任务需要NLP模型的帮助，因为bot和真实人之间的最大区别是他们编写推文的行为和习惯。 请看一下这些colab笔记本： 以及 模型输入输出的结构 Input │── User information me

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博克的打版功能项完善自由所以需要配套详细的解说文档，这是难得的资料，如果有基础会很容易的上手用博克软件进行打版。

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