作者weiit321 (raibowsugar)
看板Python
標題[問題] word2vec分類
時間Wed Apr 19 12:14:04 2017
各位版友好
目前在做一個利用facebook取得使用者按讚粉絲團的類別
依據類別來比對哪些人興趣相似
目前的想法是使用word2vec做出來的model
去找出人每一個按讚類別的向量位置
利用類聚去給予一個新的向量作為他的特徵值，最後在進行比對
但是一直找不到適合使用的語法，不知道有沒有人做過類似的專案，能給予我一點意見
現在嘗試的是使用tf-idf，來找到特徵向量，進而運算
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※ 編輯: weiit321 (122.116.253.188), 04/19/2017 12:21:54
推 kyushu: 如果是根據內文的話，利用word2vec將字彙maping到 vector 04/19 17:39
→ kyushu: 沒錯，但你還需要RNN來做為classifier 04/19 17:39
推 kyushu: tf-idf也ok，不過 tfidf對較長的文章比較不好，我記得LDA 04/19 17:42
→ kyushu: 就沒有這個問題 04/19 17:42
推 kyushu: 不過我想就直接用 deep learning （word2vec+RNN）就好了 04/19 17:44
→ kyushu: ，邊try邊做 04/19 17:44
→ weiit321: 謝謝k大，我會在去研究一下Rnn 04/19 22:28
推 CaptainH: 我建議從collaboration-based去做 04/20 09:48