复旦大学研究生在读，目前对推荐系统与深度学习比较感兴趣，了解一点NLP、机器学习相关。
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使用别人训练好的词向量
结果如下：[ 3.5057108 0.23193994 0.19731355 0.61829925 1.3409204 -1.11813625.9609795 ...
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使用gensim 框架 实现 LDA主题模型0、原理 整体过程就是：首先拿到文档集合，使用分词工具进行分词，得到词组序列；第二步为每个词语分配ID，既corpora.Dictionary；分配好ID后，整理出各个词语的...
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超图随机游走的关键词提取1什么是超图？ 图模型很好理解，由若干条边连接定点组成的图，我们称之为图。那么什么是超图呢？超图和图最大的不同是：一条边可以连接多个定点，图1（b）所示就是超图。 2随机游走...
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（转）LDA处理文档主题分布及分词、词频、tfidf计算这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布，主要是核心代码为主。其中LDA入门知识介绍参考这篇文章，包括安装及用法：[python] LDA处理...
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文本关键词提取算法-TextRank
TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。 1.Pag...
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TF-IDF基本概念和原理
1、TF-IDF基本概念 TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部...
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Scrapy爬虫模拟登陆豆瓣首先还是创建爬虫，其命令如下： 模拟登陆豆瓣的关键点1、分析真实post地址，寻找formdata；2、模拟post，构造类似的formdata；3、处理验证码。豆瓣登陆地址...
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从零开始实现scrapy爬取智联招聘的岗位信息-3根据我们对当个招聘岗位的分析，我们发现我们需要爬取的数据主要有八个，分别是：职位月薪、工作地点、发布日期、工作性质、工作经验、最低学历、招聘人数、职位类别。所以我们首先在It...
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从零开始实现scrapy爬取智联招聘的岗位信息-2在上一篇文章中，主要讲解了anaconda和scrapy的安装，接下来开始动手写爬虫。scrapy目前还只能在命令行中新建爬虫、执行爬虫，一开始可能并不习惯。下面开始进入an...
