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    [自然语言处理|NLP]社交媒体分析中的应用:从原理到实践

    社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台,用户在这个平台上产生了庞大的文本数据,包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达,同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据,从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用,着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码,我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用,为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。

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    想要获得更多赞?大数据助你成为朋友圈焦点

    社交媒体已经成为大多数人日常生活中不可缺少的一部分,发朋友圈、发微博似乎成为了很多人刷存在感的重要途径。谁的朋友圈和微博获得了更多的点赞和评论,谁就是更受欢迎的人。在这个表面平静、实际充满勾心斗角的“战场”,要想取得胜利,获得更多的关注,不进行研究分析肯定是不行的。 大家对社交媒体上的广告已经见怪不怪了,以朋友圈为例,有微商、代购还有微信自带的广告位。 在社交媒体上投放广告的优点有很多,但是存在一个问题:随着新的动态不断出现,你发的东西会不会被淹没,别人又能不能看见呢?什么时间段发消息才有可能获得最多的关注

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    算法也有“不靠谱”的时候,人工编辑再度占领社交媒体

    摘要:虽然利用算法推送可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯且拥有较高的准确性,但算法推送只能单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐,却无法满足实时性的推送需求,也无法保证推送内容的质量。 虽然算法可以在某种程度上帮助社交媒体公司和门户网站提高信息推送的准确度和更新速度,但算法永远无法像人工编辑一样理解用户的心理,并根据用户的心理来筛选相应推送内容。 为了争夺用户和市场份额,社交应用公司们纷纷把目光投向人工编辑,希望通过人工编辑筛选内容来实现信息推送的个性化服务。 Twitter和Moments 在过去的半年多时间

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