基于新浪微博的男女性择偶观数据分析(下)

最新推荐文章于 2025-01-06 20:13:37 发布

云来雁去

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分类专栏： Python 数据挖掘系列文章标签：文本分类朴素贝叶斯 TF-IDF 微博

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qinyuanpei/article/details/79683025

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本文是基于新浪微博数据进行男女择偶观的文本分类分析，探讨了特征工程、朴素贝叶斯和TF-IDF在短文本分类中的应用。通过分词、去除停用词和TF-IDF计算关键词，使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类，分析了年龄、性别、身高、地理和星座等特征的分布，揭示了择偶观的某些趋势。

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各位朋友，大家好，我是Payne，欢迎大家关注我的博客。我的博客地址是：https://qinyuanpei.github.io。对于今天这篇文章的主题，相信经常关注我博客的朋友一定不会陌生。因为在2017年年底的时候，我曾以此为题写作了一篇文章：基于新浪微博的男女择偶观数据分析(上)。这篇文章记录了我当时脑海中闪烁着的细微想法，即当你发现一件事物背后是由哲学或者心理学这类玄奥的科学在驱动的时候，不妨考虑使用数学的思维来让一切因素数量化，我想这是最初数据分析让我感兴趣的一个原因。因为当时对文本的处理了解得非常粗浅，所以在第一次写作这篇文章的时候，实际的工作不过是在分词后绘制词云而已。等到我完成对微信好友信息的数据分析以后，我意识到微博这里其实可以继续发掘。关于微信好友信息的数据分析，可以参考这篇文章：基于Python实现的微信好友数据分析。在这样的想法促使下，便有了今天这篇文章，因为工作关系一直没有时间及时整理出来，希望这篇文章可以带给大家一点启示，尤其是在短文本分类方面，这样我就会非常开心啦！:slightly_smiling_face: