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搞了个实时twitter文本分析来研究闯王和吸奶的行情分析 (转载)
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搞了个实时twitter文本分析来研究闯王和吸奶的行情分析 (转载)# DataSciences - 数据科学
k*u
1 楼
【 以下文字转载自 USANews 讨论区 】
发信人: killniu (I shall be your eyes!), 信区: USANews
标 题: 搞了个实时twitter文本分析来研究闯王和吸奶的行情分析
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 3 04:12:02 2016, 美东)
地址是
http://159.203.111.2/
实时twitter数据采集，燃后画了4条线
1. 每秒钟关于闯王的twitter数
2. 每秒钟关于吸奶的twitter数
3. 每秒钟关于闯王的twitter的情感分析
4. 每秒钟关于吸奶的twitter的情感分析
基本的结果就是
1. 关于闯王的tweet数目基本上一直比吸奶要多
2. 情感分析却互有上下
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k*u
2 楼
【 以下文字转载自 USANews 讨论区 】
发信人: killniu (I shall be your eyes!), 信区: USANews
标 题: 搞了个实时twitter文本分析来研究闯王和吸奶的行情分析
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 3 04:12:02 2016, 美东)
地址是
http://159.203.111.2/
实时twitter数据采集，燃后画了4条线
1. 每秒钟关于闯王的twitter数
2. 每秒钟关于吸奶的twitter数
3. 每秒钟关于闯王的twitter的情感分析
4. 每秒钟关于吸奶的twitter的情感分析
基本的结果就是
1. 关于闯王的tweet数目基本上一直比吸奶要多
2. 情感分析却互有上下
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M*0
3 楼
sentiment是用什么sample做的training?
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k*u
4 楼
NLTK那个library里面有twitter的数据
5000条positive，5000条negative
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m*p
5 楼
http://159.203.111.2/data Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (INTERNAL SERVER ERROR)
avatar
m*p
6 楼
http://159.203.111.2/data Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (INTERNAL SERVER ERROR)
avatar
m*p
7 楼
Huiming ?! greetings! :-)

【在 k*****u 的大作中提到】
: NLTK那个library里面有twitter的数据
: 5000条positive，5000条negative
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M*g
8 楼
need add two moving average
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k*u
9 楼
确实有时候会挂掉
我用的mysql存数据，内存比较小，会有2006错误
想折腾一下挂掉自动重启，但是还没搞好

【在 m*p 的大作中提到】
: http://159.203.111.2/data Failed to load resource: the server responded with a status of 500 (INTERNAL SERVER ERROR)
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p*e
10 楼
请问你的网页的visualization是用什么工具实现的。能用Python达到相似的效果吗？
谢谢。

【在 k*****u 的大作中提到】
: 确实有时候会挂掉
: 我用的mysql存数据，内存比较小，会有2006错误
: 想折腾一下挂掉自动重启，但是还没搞好
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j*n
11 楼
楼主可否分享一下用的什么情感算法 谢谢
avatar
k*u
12 楼
用的highcharts里面的highstock http://www.highcharts.com/stock/demo
python把数据dump到json，highcharts要一点点javascript

【在 p******e 的大作中提到】
: 请问你的网页的visualization是用什么工具实现的。能用Python达到相似的效果吗？
: 谢谢。
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k*u
13 楼
数据是从nltk来的
然后做了个tf-idf transform
最后用NaiveBayesian/linearSVC/SGD过了一下

【在 j*********n 的大作中提到】
: 楼主可否分享一下用的什么情感算法 谢谢
avatar
j*n
14 楼
谢谢！

【在 k*****u 的大作中提到】
: 数据是从nltk来的
: 然后做了个tf-idf transform
: 最后用NaiveBayesian/linearSVC/SGD过了一下
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