Twitter API:如何根据查询词和预定时间跨度+推文特征搜索推文 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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使用 Python-Twitter 搜索 API 获取最新推文 ID

问题背景在使用 Twitter 搜索 API 获取推文时，我们可能会遇到重复获取相同推文的问题。这可能会导致我们在处理推文时出现数据丢失或重复的情况。...为了解决这个问题，我们需要找到一种方法来避免获取重复的推文。2. 解决方案一种解决方法是使用 Twitter 搜索 API 中的 since_id 参数。...since_id 参数可以让我们指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。...= twitter.Api(consumer_key, consumer_secret, access_key, access_secret) self.api.VerifyCredentials...通过这种方式，我们可以避免获取重复的推文。另外，我们还可以使用 max_id 参数来指定一个推文 ID，并仅获取该推文 ID 之前的推文。这也可以用来避免获取重复的推文。

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系统设计：Twitter搜索服务

需求 Twitter是最大的社交网络服务之一，用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中，我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题：推特搜索。...2.系统的要求和目标 •假设Twitter拥有15亿用户，每天有8亿活跃用户。 •推特平均每天收到4亿条推特。 •推文的平均大小为300字节。 •假设每天有5亿次搜索。...•搜索查询将由多个与和/或组合的词组成。我们需要设计一个能够高效存储和查询推文的系统。...除其他外，这将用于根据分配的配额限制用户。 search_terms (string): 包含搜索词的字符串。...为了解决这个问题，可以放置一个更智能的LB解决方案，定期向后端服务器查询负载，并根据负载调整流量。 10.排名如果我们想按社交图距离、流行度、相关性等对搜索结果进行排名，那又如何？

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手把手|用Python端对端数据分析识别机器人“僵尸粉”

Twitter中的“僵尸粉”不仅能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序，并且所产生的推文相当复杂。如何识别这批“僵尸粉”或者说“机器人粉丝”？...我之所以一直关注Twitter机器人主要是因为它们有趣又好玩，另外也因为Twitter提供了丰富而全面的API，让用户可以访问到Twitter平台信息并了解它们是如何运作的。...如今，将推文作为新媒体的一部分是稀疏平常的一件事。主要是因为Twitter开放式的API，这些API能让开发者通过程序来发推文并且将时间轴视图化。...但是，开放式的API让Twitter在互联网广泛传播，也对一些不受欢迎的用户开放了门户，例如：机器人。 Twitter机器人是能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序，并且所产生的推文相当复杂。...◆ ◆ ◆ 创建特征由于Twitter有丰富的REST API（REST指一组架构约束条件和原则，满足约束条件和原则的应用程序设计——译者注），创建特征集是几乎不违反服务条约的行为。

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情感分析:利用上下文语义搜索算法获得更深入的信息

另一方面,星巴克想要根据员工行为分类信息,新咖啡口味、卫生反馈、在线订单、商店名称和位置等。但一个人怎么能做到呢? 我们引入了一种智能的智能搜索算法，称为上下文语义搜索（又叫CSS)。...常用的过滤所有价格相关信息的方法是在价格和与价格相关的其他词(定价，收费，支付)上做关键词搜索。然而，这种方法并不是很有效，因为几乎不可能想到所有相关的关键词及代表其特定的概念的变体。...这让我们看到了上下文语义搜索算法如何从数字媒体中产生深入的见解。一个品牌可以分析推文，并从他们的正面观点或从负面观点中得到反馈。 TWITTER 情感分析对获得的推文也做了类似的分析。...在最初分析的付款和安全相关的推文中有一种复杂的情绪。 ? 为了了解真实的用户意见、投诉和建议，我们必须再次过滤无关的推文(垃圾邮件、垃圾信息、市场营销、新闻和随机信息): ?...正面支付相关推文的数量显著减少。此外，对于安全等级(以及相关的关键字)的正面推文数量也有显著下降。此外，取消、支付和服务(以及相关词汇)是Twitter评论中谈论最多的话题。

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拿起Python，防御特朗普的Twitter！

步骤二在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...从Twitter读取推文为了从Twitter读取数据，我们需要访问它的API（应用程序编程接口）。API是应用程序的接口，开发人员可以使用它访问应用程序的功能和数据。...在来听首歌分析三我们还将特朗普和希拉里的推文与自然语言处理进行比较我们分析了9月9日至10日有关两位候选人的30万条推文的数据。推文中以希拉里或特朗普为主题的最常用形容词 ?...使用带有Node.js的Twitter流媒体API对提到希拉里或特朗普的推文进行了流媒体处理。 ? 一旦我们收到一条推文，我们就把它发送到自然语言API进行语法分析。...以上是完整的查询（UDF内联）——它计算了所有以希拉里或特朗普为名义主语的推文中的形容词。

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一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

步骤二在这里，我们尝试改进我们的代码，这样我们就可以知道一条Twitter是“坏”还是“好”。这里的想法是创建两个由好词和坏词组成的列表，并根据它们从这些列表中包含的词数增加或减少推文的值。...从Twitter读取推文为了从Twitter读取数据，我们需要访问它的API（应用程序编程接口）。API是应用程序的接口，开发人员可以使用它访问应用程序的功能和数据。...例如：last_tweet.full_text将提供他最后一条推文的全文。利用我们获得的关于Twitter API的知识，我们现在可以更改代码来从Twitter加载推文字符串。...Twitter流媒体API：获取所有选举推文（https://developer.twitter.com/en/docs）云自然语言API：解析推文并获取语法数据（https://cloud.google.com...但我并不想要所有收集到的推文中的形容词，我们只想要希拉里或特朗普作为句子主语的推文中的形容词。NL API使使用NSUBJ（(nominal subject）标签过滤符合此标准的推文变得很容易。

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Twitter 算法开源究竟会是什么样的？

Twitter 是如何工作的主时间线视图 Twitter 为用户提供了两个版本的主时间线视图：默认的算法推送“主页”以及 “最新推文”。...Twitter 对算法推送的描述如下：你在 Twitter 上所关注的账户的推文流，以及我们根据你经常互动的账户、参与讨论的推文以及其他更多信息推荐的你可能感兴趣的其他内容。...龟背上的世界 Twitter 的公共 API 还暴露了其他资源模型（如空间、列表、媒体、投票、地点等）和其他关系（如提及、引用推文、书签、隐藏回复等）。...(来源；2019 年) 平均每秒钟有~6K 条推文发布，超过 600 万次获取时间线的查询。(来源；2020 年) “发生在推特上的公共对话通常每天产生数以亿计的推文和转发。...这样，你在 iOS 应用程序中看到的内容将与你通过 API 编程查询得到的内容相同。

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系统设计：社交网络服务

需求让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。难度：中等 1.什么是Twitter？...Twitter是一种在线社交网络服务，用户可以发布和阅读140个字符的短消息，称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文，但未注册的用户只能阅读推文。...根据这项政策，我们首先放弃最近浏览次数最少的tweet。我们如何拥有更智能的缓存？如果我们遵循80-20规则，即20%的推文产生80%的阅读流量，这意味着某些推文非常受欢迎，大多数人都会阅读它们。...趋势主题：我们可以在最近N秒内缓存最频繁出现的hashtag或搜索查询，并在每M秒后不断更新它们。我们可以根据推特、搜索查询、转发或喜欢的频率对趋势主题进行排名。...搜索：搜索包括索引、排名和检索推文。参考资料 grok_system_design_interview.pdf

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TWINT：一款Twitter信息爬取工具

Twint是一个用Python写的Twitter抓取工具，允许从Twitter配置文件中抓取推文，不使用Twitter的API。...Twint利用Twitter的搜索语法让您从特定用户那里搜索推文，特定主题，主题标签和相关的推文，或者从推文中挑选敏感信息，如电子邮件和电话号码。...Twint还对Twitter进行了特殊查询，允许您搜索Twitter用户的关注者，用户喜欢的推文，以及他们在API，Selenium或模拟浏览器的情况下关注的用户。...好处使用Twint和Twitter API的一些好处： 1.可以获取几乎所有的推文（Twitter API限制只能持续3200个推文）; 2.快速初始设置; 3.可以匿名使用，无需Twitter注册;...常问问题我尝试从用户那里抓取推文，我知道它们存在，但我没有得到它们。 Twitter可以禁止影子账户，这意味着他们的推文不会通过搜索获得。

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【Python数据分析五十个小案例】使用自然语言处理（NLP）技术分析 Twitter 情感

OpenVPN和IPsec是两种广泛应用的VPN解决方案，各具优势。本文将详细介绍如何配置和管理OpenVPN和IPsec，并提供相关代码和示例，帮助读者理解和应用这些技术。...为什么选择 Twitter 数据数据丰富：Twitter 上每天产生数百万条推文，内容多样。即时性：适合实时分析。公开可用：提供 API 可轻松访问。...(access_token, access_token_secret)api = tweepy.API(auth)# 获取推文数据tweets = api.search_tweets(q="AI", lang...这项技术在商业、舆情监控和社会研究等领域有广泛应用。例如，通过分析 Twitter 上的推文，企业可以了解用户对其品牌或产品的情感反应，从而优化市场营销策略。...情感分析过程通常包括数据采集、文本清洗、特征提取以及模型训练等步骤，而现代深度学习模型（如 LSTM 和 BERT）在准确性和情感分类能力上表现尤为出色，感兴趣的同学可以自行去看看

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Twitter情感分析及其可视化

最具有代表性的推文计算运行WOLDA算法后，我们得到了每个主题下对应的主题词，主题词有时候对于主题的描述不够直观，为此我们希望从该主题下，能找到最具有代表性的推文，用来帮助解释和说明该主题的内容。...不仅是因为使用是否出现来表示特征有更好的效果[16]，还因为Twitter的文本本身较短，一个短语不太可能在一条推文中重复出现。...）推文的总情感得分：把每个存在于当前字典单词数相加，到推文的总情感得分：把每个存在于当前字典单词数相加，到推文的总情感得分：把每个存在于当前字典单词数相加，到推文总分，这个数作为一特征。...最后一个词的分数表情特征推文中正向情感和负向的表情个数最后一个表情的极性是否为正向特征选择本文特征选择主要是针对于 N-grams 特征的，采用方法如下： ?...地理位置信息的可视化 Twitter的API返回字段中，有几个字段是和地理位置相关的，用来表示该推文的发表位置，或者某地点和该推文相关。我们可以对地理位置信息进行统计计数。

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医疗AI的基础模型

病理学Twitter 我们使用病理学Twitter标签收集了超过10万条推文。这个过程非常简单，我们使用API来收集与一组特定标签相关的推文。...我们移除包含问号的推文，因为这些推文通常包含对其他病变的请求（例如，“这是什么类型的肿瘤？”），而不包含我们实际需要来构建模型的信息。我们提取具有特定关键词的推文，并删除敏感内容。...此外，我们还删除所有包含问号的推文，因为这些推文通常用于病理学家向同事提问有关可能的罕见病例。...现在，手动执行这个任务是不可行的，嵌入和搜索50亿的嵌入是一项非常耗时的任务。幸运的是，对于LAION，有预先计算的向量索引，我们可以使用API来查询实际图像！...PLIP允许用户进行零样本检索：用户可以搜索特定关键词，PLIP将尝试找到最相似/匹配的图像。我们构建了一个简单的Streamlit网络应用程序，你可以在这里找到。结论感谢阅读这篇文章！

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用R语言爬取美国新总统-川普的twitte进行数据分析

本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。第一步是注册一个你的应用程序。...为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。...注册后你将收到一个密钥和密码：获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter：根据不同的搜索词，我们可以在几分钟之内收集到成千上万的tweet...情感分析安卓和 iPhone 推文在情感上也有很大的差异，让我们来量化一下。...同时可以用 Poisson test 分析，比起 iPhone ，安卓推文更喜欢使用带强烈情绪的词。

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【钱塘号】用R语言爬取美国总统的twitte进行数据分析

本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。第一步是注册一个你的应用程序。...为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。...注册后你将收到一个密钥和密码：获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter：根据不同的搜索词，我们可以在几分钟之内收集到成千上万的tweet...情感分析安卓和 iPhone 推文在情感上也有很大的差异，让我们来量化一下。...同时可以用 Poisson test 分析，比起 iPhone ，安卓推文更喜欢使用带强烈情绪的词。

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ChatGPT多模态命名实体识别

而这种多模态融合特征可以从之前的多模态命名实体识别（MNER）模型中获得。将MNER数据集D和预定义的人工样本GG表示为：其中，titi, pipi, yiyi分别指代文本、图像和真实标签。...我们的模型选择HH作为相似示例的判断依据，因为在高维潜在空间中相近的示例更有可能具有相同的映射方式和实体类型。计算测试输入与每个预定义人工样本的融合特征HH的余弦相似度。...提示头、一组上下文示例和测试输入共同构成了一个完整的提示。提示头根据任务需求以自然语言描述MNER任务。鉴于输入的图像和文本不一定总是直接相关，鼓励ChatGPT发挥其自主判断力。...Twitter-2017：相比于Twitter-2015，Twitter-2017数据集的规模更大，包含了更多的推文样本。...Twitter-2017不仅扩大了数据规模，还提高了标注的多样性和复杂性，推文中的命名实体更加丰富。此外，推文配对的图像信息在识别命名实体方面也具有重要作用，尤其是那些无法通过文本直接判断的实体。

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Topsy如何预测美国大选和奥斯卡结果

Topsy针对Twitter上海量的推文信息，提供实时的社会化信息检索和分析服务，能够分析比较公众对商品、人物和社会事件的反应。...Topsy Pro允许用户查看和分析过去几年积累的超过1000亿条推文。除了之外，Topsy Pro用户还能查看与搜索关键词相关的热门文章和热门媒体，利用“发现”功能查看具体的用户推文。...Tposy Pro还能根据Twitter的地理标签，绘制出搜索关键词所在的热门区域，方便使用者准确定位。...Twitter与Topsy合作推出“政治指数”，通过精密算法来实时反映选民的立场变化。 Topsy首先统计所有推文，通过自然语义分析得出用户的政治立场，然后根据立场分布建立一条中性的基准线。...接下来，Topsy会分别统计与两名总统候选人相关的推文信息，然后进行意向分析。最后Topsy会根据各自推文在总推文中的比例，计算出他们的得分。完全中性的分数为50，高于50的则记为净正分。

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架构师面试必考：Twitter微博系统设计实战全解析

如何根据业务发展阶段调整系统架构？这些问题背后体现的是架构师对技术本质的深刻理解。...推文发送机制：如何保证高并发下的可靠发布？在社交媒体平台中，推文发送功能看似简单——用户点击发布按钮，内容就出现在自己的主页和粉丝的Timeline中。...当用户点击发布按钮后，整个流程分为多个阶段：客户端请求处理阶段客户端 → API网关 → 认证服务 → 消息队列客户端发送的推文内容首先经过API网关，进行基础校验和限流。...向量数据库集成用户兴趣和推文内容通过向量化表示，实现更精准的内容推荐，这需要新型的查询和存储架构支持。...典型问题变体包括： “如果用户量从百万增长到亿级，系统该如何演进？” “推模式和拉模式混合方案如何设计？” “如何处理明星用户发帖的雪崩效应？”

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使用Puppeteer提升社交媒体数据分析的精度和效果

，绕过反爬虫机制，如验证码、登录验证等可以灵活地定制爬虫逻辑，根据不同的社交媒体平台和数据需求进行调整正文在本节中，我们将详细介绍如何使用Puppeteer进行社交媒体数据抓取和分析的步骤。...我们以Twitter为例，展示如何从Twitter上获取用户的基本信息、发表的推文、点赞的推文等数据，并对这些数据进行简单的分析。...例如，我们可以使用以下代码来获取Twitter上一个用户的发表的推文，并对推文的情感进行分析：// 引入sentiment库，用于情感分析const sentiment = require('sentiment...，并打印结果tweets.forEach((tweet) => { // 使用sentiment库对推文进行情感分析，返回一个对象，包含分数、比较度、正面词、负面词等信息 const analysis...在这个案例中，我们将从Twitter上获取@BillGates这个用户的基本信息、发表的推文、点赞的推文等数据，并对这些数据进行简单的分析。

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现货与新闻情绪：基于NLP的量化交易策略（附代码）

()方法接受单个搜索查询，因此我们无法为多个搜索条件提取tweets。...基本文本EDA —单词和字符的频率分布停顿词很明显，每条推文的平均长度相对较短（准确地说是10.3个字）。...根据这些信息，一条推文中的单词顺序，特别是确保我们保留这种顺序中固有的上下文和意思，对于产生一个准确的情感得分至关重要。...我们将使用 NLTK 的 Valence Aware Dictionary 和 sEntiment Reasoner (VADER)来分析我们的推文，并根据每条推文中每个词的基本强度之和，生成一个介于...然后，我们可以可视化模型如何根据单词对我们希望预测的类别的影响来对单词进行分组，即0表示负价格变动，1表示正价格变动。

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文本数据处理的终极指南-

1.2 字符数量选择字符数量作为特征的原因和前一个特征一样。在这里，我们直接通过字符串长度计算每条推文字符数量。...注意这里字符串的个数包含了推文中的空格个数，我们根据需要自行去除掉。 1.3 平均词汇长度我们接下来将计算每条推文的平均词汇长度作为另一个特征，这个有可能帮助我们改善模型。...将每条推文所有单词的长度然后除以每条推文单词的个数，即可作为平均词汇长度。...下面关于停用词的解释：为节省存储空间和提高搜索效率，搜索引擎在索引页面或处理搜索请求时会自动忽略某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。...二、文本数据的预处理到目前为止,我们已经学会了如何从文本数据中提取基本特征。深入文本和特征提取之前,我们的第一步应该是清洗数据,以获得更好的特性。

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