微博聚类文本分析和可视化
本文使用python抓取微博数据并对微博文本分析和可视化，LDA（树图）、关系图、词云、时间趋势（折线图）、热度地图、词典情感分析（饼图和3D柱状图）、词向量神经网络情感分析、tfidf聚类、词向量聚类、关键词提取、文本相似度分析等。
数据预处理
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prepro.py、pre_graph.py、senti_pre.py
为了应对各种分析需求，需要数据预处理，具体所需数据文件类型和输出的结果数据结构见这三个py文件
PS：
prepro.py 运行时根据需要修改123、143、166行三处代码
pre_graph.py 运行时根据需要修改127、140行两处代码
senti_pre.py 运行时根据需要修改第119行代码
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zh_wiki.py、langconv.py
这两个py文件是用于繁体转简体的无需修改
数据分析和可视化
词云：wc.py（需要跑完prepro.py）根据需要修改3、19、26行代码
热度地图： map.py（需要跑完prepro.py）
根据需要修改第8行代码
转发、评论、点赞时间序列： line.py（需要跑完senti_pre.py 和 senti_analy.py）
微博评论关系图： graph.py（需要跑完pre_graph.py）（参考）
文本聚类： cluster_tfidf.py 和 cluster_w2v.py（需要跑完prepro.py）LDA主题模型分析： LDA.py（需要跑完senti_pre.py）tree.py（需要跑完senti_analy.py）
情感分析（词典）： senti_analy.py（需要跑完senti_pre.py）3Dbar.py（需要跑完senti_analy.py）pie.py（需要跑完senti_analy.py）
情感分析（W2V+LSTM）：Sentiment-Analysis-master文档中的senti_lstm.py（需要跑完senti_pre.py）
情感分析：
原文地址：https://blog.csdn.net/maoxiao1229/article/details/137843603
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