社交平台的逐渐丰富和细化,而微博平台作为当下极其火热的社交媒体平台,其用户数量是庞大的。可这也就意味着微博数据量也是巨大的,但由于微博用户、微博内容及其复杂性的持续增加,要想实现、快速的从海量微博内容中挖掘有价值的信息,并从中提炼出具有价值的决策分析数据是个大难题。那么,到底应该如何进行微博大数据分析呢?
由于微博数据信息海量话,要进行微博大数据分析蚁坊软件建议还是采用技术手段进行分析,也就是采用专业的微博大数据分析软件进行分析。
微博大数据分析软件是指通过对微博上的数据进行收集提取,根据系统提取的信息自动进行聚合、分类、分析,并生成相关的数据分析图表和报告。
关于微博大数据分析软件工具的功能
(以蚁坊软件的微博数据分析工具为例)
语义分析:基于多年的语义分析技术积累,整合了政企部门在非结构化数据处理各个环节的关键技术,如垃圾过滤、内容聚合、内容分类、情感分析、观点抽取等。
标签推荐:采用深度学习方法,提高标签的准确性,便于策划。
概括聚类:多层次的标签体系,逐层概化。
多租户:简单部署,一套服务同时满足不同应用的需求。
在数据抓取的过程中,我们采用控制抓取频度的方法来应对反爬机制。即控制每次抓取后空隔几秒,每抓五条后进行一次长时间的空隔,并且限制每天访问的页面量。抓取的微博数据中,含有同一博主转发自己微博的情况,因此会出现博主与博文内容一致的数据。为了保证数据的可靠性与性,将数据中博文一列的重复数据进行删除。
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微博大数据分析软件功能与应用详介
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