人工智能-项目实践-可视化-Twitter数据挖掘及其可视化 twitterDataMining 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 一些说明 使用Python 2.7 Topic-analysis : WOLDA Sentiment-analysis : Maximum Entropy Visualization : D3 | Echarts WEB : Django | MongoDB | Bootstrap

Android中，集成第三方的Twitter登陆以及分享的Demo。 以下为凑字数啊凑字数。

twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）等多个分类算法，从而进行了交叉验证。 数据来自 预安装 我们在Python 3环境中运行该项目，建议您使用Anaconda 3通过以下脚本安装所需的软件包。 当然，您可以使用pip进行安装。 conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflo

音频推特 使用React，Apollo，MongoDB，Material-UI，Wavesurfer制作的Twitter克隆 这是Twitter的完整版本，带有音频而不是文本消息。 它仅用于教育目的，与Twitter无关。 产品特点 一般功能 录制语音，预览示波器，重做录制，预览录制，取消录制，预览录制的波形 将音频文件存储到服务器 使用波形预览播放/暂停/停止音频消息 自动播放现有消息，自动播放传入消息 将自动播放时间限制为5、10、15或20秒 以下用户的消息的时间轴提要 通知供稿，未看到的通知计数 个人资料页面，其中包含用户的消息供稿，关注者和关注者列表 社交网络功能：关注/取消关注用户，喜欢/不喜欢消息，转发/取消转发消息 使用Apollo缓存进行本地状态管理，不使用Redux 编辑头像，封面，姓名和个人简介 认证方式 http和websocket链接上的JWT身份验证 使用电子邮件/密码注册，登录 用户/管理员角色 具有HOC的受保护路线 设计 Material-UI响应式设计 在4种不同的绿色/橙色浅色/深色主题之间进行选择 在本地存储中保留主题 标签导航 带用户卡的弹出

先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发

记录一次vue使用分享 固定内容的分享 参考文档 facebook 分享文档 twitter 分享文档 vue 使用 facebook 使用分享 找到index.html 添加一下代码 <!-- facebook 分享 --> [removed](function (d, s, id) { var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0]; if (d.getElementById(id)) return; js = d.createElement(s); js.id = id;

市场趋势预测 这是一个构建知识图谱课程的项目。 该项目利用历史股票价格，并整合了来自客户的社交媒体，以预测道琼斯工业平均指数（DJIA）的市场趋势。 数据周期：2016年8月1日至2017年10月31日。DJIA数据范围：2016年8月1日至2017年11月30日。数据来源：Business Insider（记录号：2,017），Reddit finance（4,383），facebook（11,528） ），雅虎财经（10,478），Twitter（24,271）结构数据：Facebook，Twritter。 预测结果 请。 请引用。 T+1 Prediction

项目3- Twitter Twitter-第二部分 这是一个基本的Twitter应用程序，用于查看，撰写，收藏和转发推文。 花费时间：总共花费7个小时 用户故事 完成以下必需的功能： 用户可以撰写推文。 （4分） 用户可以收藏一条推文。 （4分） 用户可以转发推文。 （2分） 实现了以下奖励功能： 撰写推文时，用户看到该推文剩余字符数的倒计时（共280个）（2分） 用户可以在个人资料选项卡中查看其个人资料。 （3分） 用户可以在推特中看到嵌入的图像（如果可用）。 （3分） 视频演练 以下是实现的用户案例的演练： * Twitter是一个基本的Twitter应用程序，用于读取您的推文。 花费时间：总共花费10个小时 用户故事 完成以下必需的功能： 用户会在主屏幕和样式化的启动屏幕中看到应用程序图标。 （1分） 用户可以登录。（1pt） 用户可以注销。 （1分） 用

Twitter---Android安装包客户端，可能下载有点慢，可以用的版本，有问题可以评论区交流解决问题。

微博 每天发推文的Twitter机器人。 使用Twitter API，Node.js和Google表格构建