以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的
情感分析又叫意见挖掘, 是一个研究人们对某种事物，例如产品，话题，政策的意见，情绪或者态度的领域。 随着网路上意见型数据的爆发，情感分析也被广泛研究和应用。
这篇短文的目的是分享我这几天里从头开始学习Python爬虫技术的经验，并展示对爬取的文本进行情感分析(文本分类)的一些挖掘结果。 不同于其他专注爬虫技术的介绍，这里首先阐述爬取网络数据动机，接着以豆瓣影评为例介绍文本数据的爬取，最后使用文本分类的技术以一种机器学习的方式进行情感分析。由于内容覆盖面巨大，无法详细道尽，这篇文章旨在给那些对相关领域只有少量或者没有接触的人一个认知的窗口，希望激发读者自行探索的兴趣。 以下的样本代码用Pyhton写成，主要使用了scrapy， sklearn两个库。 所以，什么
Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样？关于这个问题的回答，大家首先要知道什么是数据挖掘。所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
微博的强大影响力已经深深的吸引了更多的人加入。而对微博的情感分析，不仅可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，还可以获取其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。
人们倾向于知道他人是如何看待他们和他们的业务的，不管是什么东西，不管是汽车，饭店等产品还是服务本身。如果你知道你的客户如何看待你，那么你可以保持或改善甚至改变你的策略，以提高客户满意度。你可以借助收集他们发送给你的电子邮件，并使用一些方法根据他们使用的文字来分类他们的意见。此外，情绪分析还有在工业上的其他研究应用。
随着大数据营销模式的发展，精准了解客户需求越来越重要，这其中最好的方式，就是直接收集客户意见。但客户意见往往天马行空，既无序又杂乱。虽然收集的意见不少，但分析出有效的信息少之又少。因此怎样从大量意见中挖掘出有效信息，真正读懂客户的心，成为一个刚需。
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现在，社交媒体数据挖掘领域有一个发展趋势，即客户需求逐渐由追求数据规模、浅层描述统计的舆情分析转向追求数据质量、深度挖掘信息价值的情报分析。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 我在知乎的一个回答，希望对某些小伙伴有所帮助~ 总体来说，ACL>EMNLP>NAACL>COLING>NLPCC=CCL 但是！ 如果你要寻找PhD offer，国内是看CCF等级的打分的，ACL是A，EMNLP、COLING是B，NAACL和NLPCC是C，很多学校B类以上才能申请。。想快速中高等级论文，建议投COLING。 如果两者都可以投的话，优先投EMNLP，有rebuttal环节，评审的一些意见还是很好的，有助于修改论文和劣势扳回一城。 纯搞NLP的国外
随着大数据时代的到来，各行各业都无法避免数据洪流的洗礼，一场无声的数据变革在悄然发生。谁能更好地将隐藏在数据背后有价值的信息挖掘出来，就意味着谁能在这种变化中获得主动权，能更快更好地发展。在这背景下，加强对大数据挖掘已成为许多企业迫切需要进行的任务。
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物，他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源，同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
最近有不少朋友还在疑问 Python 除了爬虫之外，还能应用到什么地方，那么小编，接下来就来说说我知道的可以使用 Python 做的事情，让你发现更多的方向。
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图神经网络(GNN)是一种学习图结构的神经网络。学习图结构允许我们在欧几里德空间中表示图的节点，这对于一些下游的机器学习任务非常有用。最近关于GNN的工作在链接预测、图分类和半监督任务方面表现出了令人印象深刻的性能(Hamilton et al.， 2017b)。由于人们对机器学习社区越来越感兴趣，希望更多地了解这些技术，因此本文提供了关于GNN的介绍。
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 百度自然语言处理部-对话算法实习生 【岗位职责】 - 研发领先的开放域对话技术，包括但不限于预训练技术、长期记忆对话、主动对话、知识对话等。 - 探索对话相关的技术，发表顶会论文(组内已发表多篇ACL、EMNLP、AAAI等顶会论文); 【职责要求】 - 熟练使用Python/C++任意一门语言。 - 对NLP相关技术如预训练技术、文本生成等有了解，有对话生成经验者优先。 - 具有较好的团队沟通和合作能力，有责任心和自驱力。 - 每周至少工作4个工作日，实习期至少3个
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象，但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化，做一些转型。其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。 工商银行每天都在面临着来自各方的海量的客户心声，最近我们的95588接到这样一个来电，李先生做了一笔跨行汇款操作，对方还没有收到，他来询问什么时候可以到帐，这是一个典型的咨询。客户王先生是一个贵宾客户，他来电反映说在机场
Python程序员很多，有后端开发，有运维测试，有数据分析，有数据挖掘，有人工智能相关的算法岗，到底什么岗位是最有前景，而且最有钱途呢？
网络上没有任何文章比较和对比数据科学术语。所有类型的人都写了各种各样的文章，将他们的意见传达给任何愿意倾听的人。这几乎是压倒性的。
人工智能、机器学习和深度学习的发展改变了我们的生活。尽管有时人们还没有意识到，但实际上早已融入日常生活中：人工智能优化谷歌的搜索结果、亚马逊推荐的“猜你喜欢”，人工智能在零售和电商领域的影响不断扩大。 零售业如何结合人工智能提升行业收益？“猜你喜欢”之外人工智能技术还有哪些无限潜能？ 1月23日，达观数据创始人陈运文博士受邀出席中国电商委举办的第六届中国电商年会，现场和电商行业领军者们分享了智能文本处理技术在电商行业的应用及未来。以下为演讲内容精华。 NO.1 电商行业数据分析难点 电商行业做数据应用时
随着企业收集的非结构化数据不断增加，文本智能处理的价值和流行趋势也处于上升阶段。越来越多的企业意识到利用文本挖掘从企业文本资源库中提取知识和提升效率的重要性。 达观数据联合创始人桂洪冠，近日作为邀请嘉宾在年末亿欧四周年庆典上和各领域嘉宾一同探讨了文本挖掘在企业中的应用现状及未来前景展望。桂洪冠作为文本智能领域的处理专家，在大数据架构与核心算法以及文本挖掘等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。 和我们熟悉的结构化数据不同，当提到文本数据时，常有以下几种特点： 1.数据无结构化 文档格式多样化，通常以PDF、
假如你是一位数据科学家，擅长数学和统计学，熟练使用SQL和Python，对数据清洗可视化、统计建模、机器和深度学习等也很有经验。
作者：容哲 假设分析的对象是iphone5s的手机评论。从京东、亚马逊或者中关村都可以找到这款手机的评论。大致都如图所示。 情感分析（Sentiment Analysis） 第一步，就是确定一个词
每天给你送来NLP技术干货！ ---- NLP算法工程师（校招） 工作地点：北京 工作时长：早10晚7，从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术；包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等； 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作； 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作； 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
【重要的题外话】 昨天小编在推送文章中做了个小调查，调查各位使用的编程语言情况，有一位Python开发者发来消息说，木有Python，只能选【其他】。是小编忘记告诉大家，微信的投票功能只有6个选项，而且每次推送只能包含一个投票，因此有些编程语言只能用【其他】代替了，还望各位见谅。对推送内容和活动有何意见和建议，均可直接回复，感谢大家一直以来的支持。 2011年由布拉德·皮特主演的影片《点球成金》描述了一个运用数据运营球队的故事：一位落魄的棒球队总经理比利·比恩（Billy Beane）与他的MBA助理拍
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 小红书电商算法团队 团队介绍 小红书电商算法团队立足于整个电商分发场景，探索机器学习、深度学习、强化学习、人工智能和NLP前沿的技术发展，探索社区电商的价值。 算法场景分为电商搜索与推荐，主要工作包括： - 触发策略：用户数据理解、深度匹配，传统匹配、用户意图识别、query纠错/改写、相关性建模等； - 质量预估：点击率、转化率、客单价、交易额预估等 - 机制设计：排序机制、流量预估、多样性机制等 - 创意优化：商品图片、标题、优惠信息等展示创意优化； 岗位基本需求
在当今信息爆炸的时代，传统的SEO手段已经不再足够。为了更好地满足用户个性化需求，我们需要突破传统SEO的限制，采用更智能、更个性化的优化方法。本文将介绍如何利用Python爬虫实现个性化搜索优化，让您的网站在用户搜索中脱颖而出。通过个性化搜索优化，您将能够更好地了解用户需求、提供符合用户兴趣的内容，并有效提升网站的排名与用户体验。
在MVP阶段，既然是最简可行产品，是否不需要关注细节呢？不是的。在这个阶段一样要关注细节，但一定要注意是与验证产品想法直接相关的细节，这类细节打磨得越好，对产品验证方向和想法越有利，而对于其他无关的细节，只要是可用的状态，最好不要花太多时间和精力。比如搜狗输入法有一个“趣图”功能，是一个在输入关键词后搜索图片和表情的功能。在早期，我们想验证在搜狗输入法提供的图片表情包之外，通过文字搜索配图和表情这个功能也是用户需要的，于是做了一个包含该功能的实验包，准备做小流量实验。在内部试用过程中，我们发现在滑动屏幕浏览配图时不够顺畅，经过讨论，我们决定把浏览配图的体验做到自己满意再发布实验包。因为虽然滑动浏览配图的体验是很细微的体验，但如果这块体验没有做好，很可能会造成用户弃用这个搜索配图的功能，而如果是由于这个原因造成实验包效果不好，那么根本无法真正检测搜索配图片这个想法是否是用户所需要的，很可能让我们产生误解，认为实验包效果不好是因为用户不需要通过文字搜索表情类图片、为文字配图，错失潜在的好机会。另一方面，我们也讨论过在搜索出图片之后，是否提供编辑功能，如修改图片上的文字、为图片添加文字等。最终，我们决定在MVP实验包版本不加这个功能，原因是它属于搜索到图片后更高一级的需求，如果用户可以搜索到自己想要的图片，大部分情况下不需要编辑；如果一定要编辑，目前市场上也有工具可以满足，而我们想要验证的要点是，在输入过程中，尤其是聊天场景中，用户是否需要为所输入的文字配图？如果在输入法中内置为文字搜索配图的功能，是否能够方便用户，并且这个需求是否高频。只有这个核心想法被市场验证了，那么当这个功能受到用户欢迎、成为高频使用的需求之后，再去支持对图片的编辑功能就是水到渠成的优化迭代了。因此，对于内置“趣图”功能的MVP实验包，虽然浏览图片的滑动体验相对于轻量级编辑功能而言是非常微小的体验，但根据“能否验证核心想法”的标准，浏览图片的体验是能够决定MVP能否成功的细节，而图片的编辑功能在MVP阶段就不是非加不可的功能。搜狗输入法的趣图功能（V8.0～V8.2）如下。
数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4. 对商业和业务逻辑敏感，
每天给你送来NLP技术干货！ 干货 作者：炼丹小生来自：炼丹笔记 如何通过融合解决多标签分类(MLC)问题.这里给了两个的方案: SST 与大多数机器学习模型一样,这里的目标是构造一个将输入映射到输出的函数,在这种情况下，输出将是一组向量.单一目标(ST)考虑m个单一模型来预测多标签。此外，还引入了stack的方式(SST)提高效果。SST有两个预测阶段。在第一阶段，用m个模型预测m个目标。在后一阶段，通过变换训练集D，为每个目标学习一组m'元模型。在变换后的训练集中，它使用输出空间的估计值。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 整理：图神经网络与推荐系统 近些年，一些NLP研究者尝试利用GNN来做一些NLP相关的任务。但是，ACL2022一篇论文的实验结果：一个1024的MLP，击败了几乎所有的GNN模型。 上述结论来自"Bag-of-Words vs. Graph vs. Sequence in Text Classification: Questioning the Necessity of Text-Graphs and the Surprising Strength of a Wid
新媒体管家 在刚刚过去的由神策数据举办的年度数据分析行业盛会—— 2017 数据驱动大会上，达观数据创始人兼CEO陈运文，作为自然语言处理领域的专家受邀出席了本次会议。并在人工智能分论坛上进行了题为《
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 老铁们，越来越多的人来询问我是否有好的NLP ASR 推荐系统 计算广告 搜索 CV等AI算法方面实习、校招和社招职位，同时很多公司询问是否有优秀的人推荐。 目前已经有推荐的小伙伴拿到了丰厚的大厂年包，再次祝贺他，但是这样一对一的推荐简直太累了~ 为了拉进你与公司的距离，索性直接建立了一个知识星球（易于搜索 提问等），里面内容包括各个公司的最新招聘内容、最新面试笔试题、小道消息等，其中发了的和待发的包括亚洲微软研究院、shopee、字节跳动、美团、小红书、网易、
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长，使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行，而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象，即评价对象。本文概览了目前主流的提取技术，包括名词短语的频繁项挖掘、评价词的映射、监督学习方法以及主题模型方法。目前抽取的问题在于中文本身的特性、大数据等。 引言 随着互联网信息的不断增长，以往的信息缺乏消失了。但海量的数据造成的后果是，人们越来越渴望能在快速地在数据汪洋中寻找属于自己的一滴水，新的信息缺乏诞生。对于电子商务来说，消费者希望能从众多的商品评论获得
很多小伙伴都在问营销网站到底有多重要？那当客户在搜索关键字的时候模，你的网站就会显示为浏览，如果他们对这个网站满意的话，就有很大的几率去要求购买。网站在建立之后，也有多数的企业会发现网站在搜索引擎中的排名并不高，就没有办法获得曝光，那就更别说带来订单了。所以就会让他们觉得是没有优化的效果的。
作者：沈浩老师（公众号ID：artofdata），中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 研究方向 人机交互（多模态）、定位定向（CV） 合作单位 天津（滨海）人工智能军民融合创新中心。 这个地方，研究方向比较好，支持各种研究，发论文指导有内部指导，也有外部合作。 招生学校 中山大学、北京大学和电子科技大学各有若干联合培养的学术型博士名额。 今年的招生简章还没出来，但是消息已经放出来了，基本要求不会有啥变化，具体可以参考去年的招生简章： 中山大学系统科学与工程学院2022年以“申请-考核”制招收博士研究生 北京大学工学院2022年“申请-考核制”博士研
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它
商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地。本文帮助你一步步用Python做出自己的情感分析结果，难道你不想试试看？
在海外，客户体验管理（Customer Experience Management）已经是比较成熟的领域，诞生了Medallia、Qualtrics、Clarabridge等多家独角兽公司。在中国，它则还处于刚刚起步的探索阶段。由于海内外社会环境的不同，客户体验管理（CEM）在中国的落地形式也不尽相同。
用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环，它包含了用户对产品的评论，不管是好的坏的，都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本，因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析，对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥，网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务（如神箭手、八爪鱼等），复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言，京东比较坑。第一个坑是京东的反
空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档：
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