【源码】基于Python的微博数据集主题模型分析

项目简介

本项目围绕微博数据集开展处理与分析工作，构建主题模型以揭示微博内容的主要话题分布。项目涉及数据读取、清洗、分词、去停用词、构建词典，以及运用LDA模型进行主题分析等多个关键步骤，能帮助用户从原始数据中提取有价值信息，并借助机器学习模型开展主题分析。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取：可从CSV文件读取微博数据，支持大规模数据集处理。
2. 数据清洗：去除无效数据、过滤URL，仅保留中文内容，保障数据质量。
3. 分词和去停用词：利用LTP进行中文分词，结合哈工大中文停用词表去除停用词，提升分词效果。
4. 构建词典和语料库：借助gensim库构建词典和语料库，为后续主题模型分析奠定基础。
5. LDA主题模型：使用gensim库构建LDA模型，分析微博数据主要话题，输出各主题高频词。
6. 可视化：绘制相关性分数随主题数量变化的曲线图，以及各主题前几个关键词及其权重的条形图，助用户直观理解模型结果。

安装使用步骤

安装依赖库

确保已安装Python环境，使用以下命令安装项目所需依赖库： bash pip install pandas numpy gensim matplotlib nltk ltp

下载数据集

从UCI Machine Learning Repository下载微博数据集，确保user_post.csv文件位于项目目录中。

运行代码

在项目目录下运行Python脚本，脚本会自动执行数据读取、清洗、分词、去停用词、构建词典、LDA模型训练及可视化等步骤： bash python main.py

查看结果

运行完成后，项目将生成以下内容： - 相关性分数随主题数量变化的曲线图。 - 每个主题的前几个关键词及其权重的条形图。 - LDA模型输出的主题分布及高频词。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】