reddit-scraper:一种从Reddit抓取数据并分析情绪的工具

Redditscraper 一种通过python从reddit抓取评论和发布数据的方法

视频下载Bot for reddit Reddit机器人，可通过使用外部服务提供视频的可下载链接 目录 先决条件 Python3 Reddit帐户 码头工人 安装 克隆仓库 git clone https://github.com/JohannesPertl/reddit-video-download-bot.git 创建一个 将凭据填写在共享文件夹中的中 在填写机器人配置 运行机器人 开始： bash start.sh 停止： bash stop.sh 您可以通过编辑start.sh脚本来扩展每个服务 用法 提及机器人名称作为评论，或通过帖子链接发送私人消息 执照 根据MIT许可证分发。 有关更多信息，请参见。 致谢 特别感谢的所有者，他非常提供他的服务

Updog.in Live：https://updog.in Updog是具有Reddit风格的内容聚合网站。 用户可以创建帐户以共享帖子，并创建评论。 帖子可以进行加价和减价，用户可以在其帖子中获得业力。 Thi Updog.in在线：https://updog.in Updog是具有Reddit风格的内容聚合网站。 用户可以创建帐户以共享帖子，并创建评论。 帖子可以进行加价和减价，用户可以在其帖子中获得业力。 该项目是作为学习经验而构建的，旨在了解构建reddit克隆所需要的内容。 前端是使用Vue.js和TypeScript构建的。 后端由ASP.NET Core和PostgreSQL数据库提供支持。 在建筑方面明智的项目坚持清洁的建筑

社会性LSTM预测社区间冲突 作者： （ ）， （ ） 概述 该软件包包含用于复制预测结果的代码，该论文发表在The Web Conference（ie，WWW）2018论文中。该任务旨在在Reddit.com上预测社区间的动员和冲突。 特别是，我们研究了一个社区（“源”）发布超链接到另一社区（“目标”）的帖子的情况，目标是预测此“交叉链接”帖子是否会导致重大的“动员”参加目标社区的源社区成员的数量。 主要模型是“社会主导的” LSTM，它使用用户和社区的向量嵌入来帮助做出此预测。 特别是，使用“ node2vec”样式的方法学习用户和社区的嵌入，并且我们使用这些嵌入（以及来自交叉链接帖子的文本信息）来预测该帖子是否会导致动员。 有关更多详细信息，请参见和。 如果您使用与此项目关联的代码或数据，请引用以下文章： @inproceedings{kumar2018conflic

自动刮伤检测 twitter数据集（Ghosh）和reddit注释数据集（Khodak）中的讽刺检测该项目旨在对twitter数据和reddit注释数据进行讽刺分类。 项目中使用了两个数据集 Twitter数据集（Ghosh） Reddit评论数据集（Khodak） 资料夹 Twitter_dataset_Ghosh i）代码-包含3个notbook .ipynb文件ii）资源-包含所有原始数据和预处理数据以及处于中间状态的输出 Reddit_dataset_Khodak i）代码-包含3个notbook .ipynb文件ii）资源-包含所有原始数据和预处理数据以及处于中间状态的输出 运行项目的依赖项 情感力量工具 lt 凯拉斯 张量流 麻木 科学的 Gensim 斯克莱恩 海生的 matplotlib 大熊猫 泡菜 Ghosh数据集的流程 原始数据已使用twitter_pre

Reddit Api Api客户端，用于从与某些关键字相对应的某个subreddit下载图像（帖子）。 先决条件 Reddit帐户 Reddit OAuth凭证（获取） [可选] Gfycat API凭据（在获取） 用法 reddit = reddit_api.generate_instance_with_gfy("reddit_client_id","reddit_client_secret","user_agent","reddit_username","reddit_password","gfy_id","gfy_secret") # or without gif links reddit_api.generate_instance_with_gfy("reddit_client_id","reddit_client_secret","user_agent","reddit_us

像素艺术：Reddit的rPlace的反向工程师** Big Red Hacks 2017 **